PostgreSQL
Konsistente relationale Daten und Transaktionen.
Belastbare KI braucht ein solides Datenfundament. Wir beherrschen den ganzen Stack – von Datenbanken über Streaming bis zu Machine-Learning-Frameworks.

Wir wählen Datentechnologien nach Zugriffsmuster und Last: PostgreSQL für transaktionssichere, ACID-konforme Modelle, MongoDB für flexible Schemata, Elasticsearch für Suche im Millisekundenbereich. Für Echtzeit setzen wir Apache Kafka und Spark Structured Streaming ein, Prognosemodelle entstehen mit TensorFlow oder PyTorch.
Speicher nach Bedarf
PostgreSQL für relationale, MongoDB für dokumentenbasierte Daten, Elasticsearch für Suche.
Datenströme
Apache Spark und Kafka für Batch- und Echtzeitverarbeitung.
Machine Learning
TensorFlow und PyTorch für Deep Learning und produktive Modelle.
Fundament zuerst
Verlässliche Pipelines und ein sauberes Warehouse als Basis.

Deep-Learning-Frameworks für Training und produktive Modelle.

Verteilte Verarbeitung und Streaming großer Datenmengen.

Relationale und dokumentenorientierte Datenhaltung je nach Zugriffsmuster.

Volltextsuche und Analyse bei großen Datenmengen ohne Latenz.

Cloud-Data-Warehouses mit getrennter Speicher- und Rechenleistung.

Interaktive Dashboards und Self-Service-Analytics.
Skizzieren Sie uns Ihre Datenquellen und Zugriffsmuster: Wir konzipieren den Stack von Speicher über Streaming bis Modell und legen die Basis, auf der KI-Prognosen tragen.
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