Softwareentwicklung | Data Engineering

> Data Engineering & Science

Datenintegration & Datenpipeline

Automatisches Rollenförderband, das grüne Äpfel in einer Industrieanlage sortiert.

> Datenintegration

Anwendungsbeispiele

Vereinigt Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen, APIs und Datenbanken, um eine einheitliche Quelle für betriebliche Effizienz zu schaffen.

Beschreibung

Datenintegration umfasst die Verbindung disparater Datenquellen – wie Datenbanken, APIs und Cloud-Dienste – mithilfe von ETL-Prozessen (extrahieren, transformieren, laden). Techniken beinhalten API-Orchestrierung, Nachrichtenwarteschlangen und ereignisgesteuerte Architekturen. Tools wie FastAPI, SQLAlchemy und Pydantic gewährleisten robuste und typesichere Datenverarbeitung für skalierbare und wartbare Systeme.

Nahaufnahme eines industriellen Rohrleitungssystems mit roten und grauen Rohren, gestützt von einer Metallkonstruktion.

> Datenpipelines

Anwendungsbeispiele

Automatisiert den Datenfluss von der Aufnahme über Transformation bis hin zum Speicherung, um konsistente und verlässliche Daten für Analysen und Machine-Learning-Modelle zu gewährleisten.

Beschreibung

Datenpipelines werden mit modularen, leichten Tools erstellt, um Daten effizient zu verarbeiten und zu transformieren. Techniken beinhalten Batch- und Streaming-Verarbeitung, Datenvalidierung und Orchestrierung mithilfe von benutzerdefinierten Tools und Pydantic zur Schemaüberwachung. Python-Bibliotheken wie Polars, PyTorch und Numpy ermöglichen effiziente und verlässliche Datenverarbeitung.

Innenansicht eines Lagerhauses mit hohen Regalen voller gestapelter Kartons.

> Datenwarehousing

Anwendungsbeispiele

Speichert und organisiert große Mengen an strukturierten und halbstrukturierten Daten für effiziente Abfragen, Berichte und fortgeschrittene Analysen über verschiedene Geschäftsfunktionen.

Beschreibung

Datenwarehousing umfasst das Entwerfen und Warten optimierter relationaler und NoSQL-Datenbanken für analytische Workloads. Techniken beinhalten Schema-Design und Indizierung. Verwendete Technologien sind PostgreSQL, SQLite und Cloud-Speichersysteme. Daten werden mithilfe von SQL abgefragt und mit Python-Tools wie SQLAlchemy und Polars verarbeitet, um Leistung und Flexibilität zu gewährleisten.

> Tech Stack

Technologies we trust

> Softwareentwicklung

Cloud Native Anwendungen & Microservices

Roter Code auf dunklem Hintergrund, der CSS-Eigenschaften für Abstände (Oben, Unten, Links, Rechts) zeigt.

> Webanwendungen

Anwendungsbeispiele

Ermöglicht einen reibungslosen Zugang zu datenbasierten Tools für Logistik, Lagerbestand und KI-basierte Empfehlungen mit modernen, responsiven Oberflächen, die auf Geschäftsbedürfnisse abgestimmt sind.

Beschreibung

Webanwendungen werden mit TypeScript, Alpine.js und TailwindCSS entwickelt, um schnelle, skalierbare und wartbare Frontends zu erstellen. Astro wird als primäres Framework verwendet, um optimale Leistung zu gewährleisten. Diese Anwendungen sind darauf ausgelegt, intuitive Benutzererfahrungen zu bieten und werden mit Backend-Systemen integriert, um Echtzeit-Datenerfassung zu ermöglichen.

Nahaufnahme farbenfroher Codezeilen auf einem Bildschirm. Der Code ist in Python geschrieben.

> API-Entwicklung

Anwendungsbeispiele

Fördert die Integration zwischen internen Systemen und Drittanbieterplattformen, um Datenflüsse und Automatisierung in Lieferketten- und Logistikabläufen zu ermöglichen.

Beschreibung

APIs werden mit FastAPI und Pydantic entwickelt, um robuste, typesichere und leistungsstarke Endpunkte bereitzustellen. Diese APIs unterstützen Microservices-Architekturen und sind für Skalierbarkeit, Sicherheit und einfache Integration mit externen Tools und internen Datenerfassungspipelines ausgelegt.

Netzwerkrack mit mehreren Schaltern und farbigen Ethernetkabeln.

> CI/CD & IaC

Anwendungsbeispiele

Stellt schnelle, zuverlässige und wiederholbare Bereitstellungen von Softwaresystemen sicher, um die Time-to-Market zu reduzieren und hohe Qualitätsstandards zu gewährleisten.

Beschreibung

CI/CD-Pipelines werden mit GitLab und Docker erstellt, wobei Bereitstellungen über Docker Compose und Kubernetes verwaltet werden. Infrastruktur wird mithilfe von deklarativen Konfigurationsdateien definiert und in Git versioniert. Automatisierte Tests und Codeanalyse werden mit Tools wie mypy, pytest und ESLint integriert.

> Kontakt

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Jendrik Potyka · Geschäftsführer & Gründer

+49 157 3110 4322

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