Gute KI beginnt mit guten Daten. DHD Tech stellt Senior-Dateningenieure aus Brasilien bereit, die die Pipelines, Warehouses und Analytics-Plattformen entwerfen und aufbauen, die Ihre Business-Intelligence- und Machine-Learning-Initiativen antreiben. Wir arbeiten mit modernen Data-Stack-Tools und können mit jeder bestehenden Infrastruktur integriert werden.
Datenengineering-Dienste
Von der Rohdaten-Ingestion bis zu Executive-Dashboards bauen wir den gesamten Datenlebenszyklus.
- Datenpipeline-Entwicklung — Echtzeit- und Batch-Pipelines mit Airflow, Dagster, Prefect oder maßgeschneiderten Lösungen
- Data-Warehouse-Design — Snowflake-, BigQuery-, Redshift- oder Databricks-Architekturen, optimiert für Ihre Abfragemuster
- ETL/ELT-Prozesse — Extrahieren, transformieren und laden Sie Daten aus jeder Quelle mit dbt, Fivetran oder maßgeschneiderten Konnektoren
- Data-Lake-Architektur — S3-, GCS- oder ADLS-basierte Data Lakes mit ordnungsgemäßer Partitionierung und Governance
- Analytics & BI — Verbinden Sie Ihre Daten mit Looker, Tableau, Metabase oder maßgeschneiderten Dashboards
- Datenqualität & Governance — Automatisierte Tests, Überwachung und Lineage-Tracking für vertrauenswürdige Daten
Expertise im modernen Data Stack
Wir bleiben aktuell im sich schnell entwickelnden Datenökosystem und empfehlen Tools, die zu Ihrer Skalierung, Ihrem Budget und den Fähigkeiten Ihres Teams passen.
- Orchestrierung — Airflow, Dagster, Prefect für Workflow-Management
- Transformation — dbt für SQL-basierte Transformationen mit Tests und Dokumentation
- Streaming — Kafka, Kinesis, Pub/Sub für Echtzeit-Datenverarbeitung
- Speicherung — Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, PostgreSQL
- Qualität — Great Expectations, dbt-Tests, individuelle Überwachung
Technologien, die wir verwenden
Häufig gestellte Fragen
Absolut. Wir integrieren uns mit den Tools, die Sie bereits nutzen. Ob Snowflake, BigQuery, ein individuelles PostgreSQL-Setup oder etwas ganz anderes — unsere Ingenieure haben Erfahrung im gesamten Datenökosystem.
Wir implementieren automatisierte Datenqualitätsprüfungen in jeder Phase der Pipeline. Dazu gehören Schema-Validierung, Aktualitätsüberwachung, Zeilenzählprüfungen und Validierung von Geschäftsregeln mit Tools wie dbt-Tests und Great Expectations.
Ja. Wir bauen sowohl Batch- als auch Echtzeit-Streaming-Pipelines mit Kafka, Kinesis oder Pub/Sub, abhängig von Ihrer Cloud-Plattform und Latenzanforderungen.