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AI & Daten

AI- und Daten-Pipelines mit echtem Engineering-Nutzen

Individuelle AI-Agenten, Azure-OpenAI-Integrationen und Data Warehouses — mit Guardrails, messbaren Ergebnissen und ohne Hype.

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Architektur · Referenz
Power BI · Apps
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AI agents · Azure OpenAI
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Microsoft FabricLakehouse · DWH
ETL pipelinesData Factory
ERP · POS
TimescaleDB

Was wir liefern

Wir helfen Teams, AI pragmatisch einzusetzen — von Microsoft-Fabric-Data-Warehouses und TimescaleDB-Pipelines bis zu Azure-OpenAI-Agenten, die echte Engineering-Arbeit automatisieren.
01

Data Warehouse und Analytics-Plattform

Microsoft Fabric, TimescaleDB oder individuelle PostgreSQL-basierte Pipelines. Zentralisierte Daten aus heterogenen Quellen, automatisierte ETL und Echtzeit-Reporting.

02

Individuelle AI-Agenten

Von Azure OpenAI angetriebene Agenten zur Automatisierung repetitiver Arbeit — Code-Review, Dokumentenverarbeitung, internes Reporting oder kundenseitiges Tooling.

03

Azure-OpenAI-Integration

Anbindung an Azure OpenAI Service, Aufbau einer RAG-Pipeline über Ihre eigenen Daten, sicherer Modellzugriff und Optimierung der Inferenzkosten.

04

AI-Tools für Engineering-Teams

GitHub-Copilot- und Cursor-Rollout mit Guardrails und Team-Onboarding. Messbare Produktivitätssteigerungen — nicht nur ein neues Tool, das niemand nutzt.

Praxisbeispiel

Magistra a.s. — Datenplattform für Apothekenkette

Microsoft-Fabric-Data-Warehouse, das 200+ Apotheken integriert. Automatisierte ETL-Pipelines ersetzen manuelle Exporte. Echtzeit-Reporting und 360°-Kundensicht über alle Kanäle.

Fallstudie lesen
200+integrierte Apotheken
MS Fabriceinheitliche Analytics-Plattform
EchtzeitPerformance-Reporting
360°Kundensicht

Wann Sie uns ansprechen sollten

Daten sind in Silos — Reporting ist manuell und langsam

Geschäftsentscheidungen stützen sich auf Tabellen und manuelle Exporte. Sie brauchen eine zentrale Datenplattform mit automatisierten Pipelines und Echtzeit-Dashboards.

Hochvolumige Datenverarbeitung mit GB/s

Netzwerk-Telemetrie, IoT-Daten oder Transaktionsströme — Sie brauchen eine Storage- und Query-Schicht, die realen Enterprise-Volumen standhält.

Sie wollen mit AI repetitive Engineering-Arbeit reduzieren

Code-Review, Dokumentation, Testgenerierung — messbare Zeitersparnis mit passenden Guardrails, kein seitlich angeschraubter Chatbot.

TechnologienMicrosoft FabricTimescaleDBPostgreSQLAzure OpenAIGitHub CopilotSemantic KernelRAGpgvectorAzure AI SearchPythonPower BI

Fallstudien

ClinicDent

ClinicDent — Multitenant-SaaS für Zahnkliniken, von der Terminbuchung bis zur Abrechnung mit der Krankenkasse

ClinicDent ist ein SaaS-Produkt für Zahnkliniken, das wir entworfen haben, weiterentwickeln und das im Produktivbetrieb läuft. Ein System für den gesamten Praxisbetrieb — Kalender, Patientenakte, Behandlungsdokumentation, Abrechnung mit den Krankenkassen, E-Rezept, Zahlungen, Lager und Patientenkommunikation. Ein Multitenant-Backend auf .NET 10, eine Web-App in React 19, eine native iPhone-App und ein Online-Buchungsportal in 5 Sprachen.

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KI & Automatisierung · 9 Min Lesezeit

Sindy: ein KI-Agent als Kollegin im Betrieb einer Zahnklinik

Eine interne KI-Assistentin für eine Zahnklinik: Sie bestellt das Mittagessen, erstellt Berichte für die Leitung und spricht mit dem HR-System. Was sie kann, wie sie gebaut ist und was wir in wenigen Wochen Betrieb gelernt haben.

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Systeme bauen, die skalieren — ohne Engpässe

Wir entwerfen und liefern .NET-Cloud-Anwendungen von der API-Architektur bis in die Produktion. Sauberer Code, verlässliche Integrationen, keine Überraschungen unter Last.

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Azure-Infrastruktur, die funktioniert — und nicht überteuert ist

Architektur, Migration und Optimierung Ihrer Azure-Umgebung. Konkrete Ergebnisse, gemessen in Performance und Kosten — nicht nur Folien.

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DevOps

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Automatisierte Pipelines, Observability und Release-Management. Deployments werden zur Routine — nicht zum wöchentlichen Feuerwehreinsatz.

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Unverbindlich. Kein Vertriebsdruck. Ein direktes technisches Gespräch.
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