Daten zuverlässig verfügbar und kontrolliert nutzbar machen
Moderne Datenplattformen müssen mehr leisten als Daten zu speichern. Sie verbinden unterschiedliche Datenquellen, unterstützen anspruchsvolle Analytics- und AI-Anwendungen und berücksichtigen Sicherheit, Governance und Skalierung.
HMS verbindet Zielarchitektur, Data Engineering, Integration und produktiven Betrieb bei der Entwicklung und Modernisierung von Data Platforms.
Unsere Leistungen für moderne Datenplattformen
HMS verbindet Architektur, Data Engineering, Cloud-Plattformen und Governance mit den Anforderungen der bestehenden Daten- und Systemlandschaft.
Datenplattformen als Grundlage für AI-Anwendungen
Produktive AI-Anwendungen benötigen verfügbare, qualitativ geprüfte und kontrollierte Daten. HMS bereitet Datenplattformen auf diese Anforderungen vor:
- relevante Daten für AI-Anwendungen bereitstellen
- Machine-Learning-Workflows integrieren
- GenAI- und agentenbasierte Anwendungen unterstützen
- Plattformkomponenten für wachsende AI-Anforderungen auslegen
Damit AI-Anwendungen den experimentellen Rahmen verlassen können, müssen Datenbereitstellung, Integration, Governance und Betrieb zusammenspielen.
Unser Ansatz
Architektur, Umsetzung und Betrieb verbinden
Unser Vorgehen gliedert sich in drei Phasen: Wir klären Ausgangslage und Zielarchitektur, setzen die Plattform um und sichern Betrieb sowie Weiterentwicklung ab.
Warum HMS
Datenplattformen mit Blick auf Integration und Betrieb entwickeln
Beim Aufbau einer Datenplattform greifen Architektur, Technologieauswahl, Governance und Betrieb ineinander. HMS führt diese Entscheidungen im Projekt zusammen und richtet sie an der bestehenden Systemlandschaft aus:
- Architektur und Engineering zusammenführen
- Technologieunabhängig entscheiden
- Governance früh berücksichtigen
- Verantwortung bis in den Betrieb übernehmen
Die Rückmeldungen unserer Kunden zeigen, dass unsere Lösungen im Einsatz überzeugen. Das bestätigt Europas größte unabhängige Anwenderbefragung im Bereich Data & Analytics (BARC)*.
35+
Jahre Erfahrung in komplexen Systemlandschaften
450+
Data- & AI-Projekte umgesetzt
100%
Zufriedenheit & Weiterempfehlung*
FAQ
Fragen zum Aufbau moderner Datenplattformen
Antworten zu Architektur, Data Engineering, Cloud-Plattformen, Governance und der Datenbasis für Analytics und AI.
Eine moderne Datenplattform verbindet Datenquellen, Datenpipelines, Verarbeitung, Governance und Betrieb. Sie stellt Daten für Reporting, Analytics, Machine Learning und generative AI kontrolliert bereit.
Am Anfang stehen die Analyse der bestehenden Datenlandschaft und die Klärung der fachlichen Anforderungen. Daraus entstehen eine Zielarchitektur, die Auswahl geeigneter Technologien und eine Roadmap für die technische Umsetzung.
Die Auswahl hängt von Datenlandschaft, Integrationsbedarf, Sicherheitsanforderungen und Betriebsmodell ab. HMS arbeitet unter anderem mit Microsoft Azure, Amazon Web Services, Snowflake, Databricks und Kubernetes-basierten Plattformen.
Data Engineering verbindet Quell- und Zielsysteme. Automatisierte Datenpipelines übernehmen Integration, Transformation, Qualitätssicherung und Bereitstellung der Daten.
Data Governance regelt Verantwortlichkeiten, Zugriffe, Datenqualität und Nachvollziehbarkeit. Dazu gehören Rollen- und Berechtigungskonzepte, Data Catalogs, Lineage und Plattform-Governance.
AI-Anwendungen benötigen verfügbare, qualitativ geprüfte und kontrollierte Daten. Eine passende Datenplattform stellt diese Daten bereit und integriert Machine-Learning-, GenAI- und agentenbasierte Workflows.
Ihre Frage ist nicht dabei?
Gerne beantworten wir Ihre Fragen zu unseren Services und klären gemeinsam, welcher Einstieg zu Ihrer Ausgangslage passt.
Datenplattform-Vorhaben einordnen
Anforderungen, Zielbild und den passenden Einstieg klären
In einem kostenlosen und unverbindlichen Erstgespräch ordnen wir mit Ihnen Ihr Vorhaben ein und definieren einen sinnvollen nächsten Schritt.