Unsere umfassenden Lösungen und Services begleiten Sie auf Ihrem Weg zur Digitalisierung.
Wie können wir Ihnen helfen:
Wir sprechen Ihre Sprache! Unsere branchenspezifischen Lösungen sind perfekt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten.
Automatisierter Service in 6 Monaten: so klappt smarte Kommunikation.
Tipps und Updates zu unseren Lösungen, informative Blogposts, überzeugende Case Studies und Neuigkeiten über unser Unternehmen.
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Schaffen Sie eine vertrauenswürdige Datengrundlage für Analytics, künstliche Intelligenz und Data Governance. BE-terna integriert, modelliert und stellt Ihre Daten als wiederverwendbare Datenprodukte bereit, auf die sich Ihre Teams verlassen können. Dabei ergänzen wir gezielt, was in Ihrer bestehenden Systemlandschaft fehlt – ohne funktionierende Lösungen unnötig zu ersetzen.
KI-fähige Daten sind vereinheitlicht, kontextualisiert, aktuell, qualitätsgesichert, nachvollziehbar und wiederverwendbar. BE-terna unterstützt Sie dabei, diese Grundlage in Form kontrollierter Datenprodukte aufzubauen. So arbeiten Analytics-Lösungen, KI-Agenten und Fachbereiche mit derselben vertrauenswürdigen Datenbasis.
In komplexen, heterogenen Systemlandschaften knüpfen wir an das an, was bereits funktioniert: Microsoft Dynamics 365, SAP, Infor, Datenbanken, SaaS-Plattformen, Mainframes, Dateien und Event Streams. Darauf aufbauend entwickeln wir skalierbare Datenarchitekturen nach offenen Lakehouse- und Medallion-Prinzipien – beispielsweise mit Qlik Talend Cloud, Qlik Open Lakehouse und Microsoft Fabric.
So entsteht eine belastbare Datengrundlage, die KI-Risiken reduziert, bessere Entscheidungen ermöglicht und technologische Wahlfreiheit sichert.
Bevor Daten für Analytics oder KI genutzt werden können, müssen sie zuverlässig miteinander verbunden sein. BE-terna integriert Daten aus SAP, Microsoft Dynamics 365, Infor M3, Oracle, SQL Server, Salesforce, SaaS-Plattformen, Dateien, Mainframes und Event Streams. Wir setzen auf Batch-Integration, wenn sie für den jeweiligen Anwendungsfall ausreicht, und auf Echtzeit-Streaming, wenn Geschäftsprozesse von aktuellen Informationen abhängig sind.
Ergebnisse:
Ein modernes Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit der Zuverlässigkeit eines Data Warehouse. BE-terna entwickelt die passende Architektur auf Basis Ihrer Anwendungsfälle, Ihrer Plattformstrategie und Ihrer Governance-Anforderungen.
Schnelle Datenpipelines schaffen keinen Mehrwert, wenn sie unzuverlässige Daten liefern. BE-terna integriert Datenqualität, Data Lineage und Observability direkt in die Pipeline. KPIs werden einmalig in einer gemeinsamen semantischen Schicht definiert.
KI-Agenten schaffen nur dann Mehrwert, wenn sie auf die richtigen, kontrollierten Daten zugreifen können. BE-terna verbindet vertrauenswürdige Datenprodukte mit KI-Plattformen wie Azure AI Foundry, Microsoft Copilot, Amazon Bedrock, Microsoft Fabric und Qlik Cloud.
Eine erfolgreiche BI-Modernisierung erfolgt schrittweise. BE-terna unterstützt Sie beim Umstieg von bestehenden BI-Landschaften auf Plattformen wie Qlik Cloud und Microsoft Fabric – während Ihre heutigen Reports weiterhin verfügbar bleiben.
Mit der Qlik Academy und der Qlik Cloud Analytics Academy bietet BE-terna bereits etablierte Schulungsformate, die Ihre Teams auch nach dem Go-live unterstützen.
Nicht jedes Data-Engineering-Projekt muss bei null beginnen. Die BE-terna Data Accelerators bieten vorkonfigurierte Pipelines, Modelle und Datenprodukte für häufige ERP- und Analytics-Anwendungsfälle.
Wir analysieren Ihre Systeme, Datenpipelines, Reports, Geschäftslogiken, Anwendungsfälle und Governance-Lücken. Daraus entwickeln wir einen priorisierten Backlog und eine klare Zielarchitektur für Fachbereiche und IT.
Typische Dauer: 2 bis 4 Wochen
Wir gestalten die Zielarchitektur auf Basis Ihrer wichtigsten Anwendungsfälle und validieren sie mit einem fokussierten Pilotprojekt – beispielsweise einem ersten Datenprodukt, einer Echtzeit-Pipeline oder einer SAP-Datenextraktion.
Typische Dauer: 3 bis 6 Wochen
Wir bauen die neue Datengrundlage auf, während bestehende Reports und Prozesse weiterlaufen. Datenprodukte und Pipelines gehen schrittweise in Betrieb und liefern messbaren Nutzen vor der breiteren Skalierung.
Typische Dauer: 3 bis 12 Monate, abhängig vom Umfang
Nach erfolgreicher Einführung unterstützen wir Sie bei Umstellung, Enablement und langfristigem Betrieb. Schulungen und Managed Services helfen Ihren Teams, die Plattform selbstständig zu betreiben und weiterzuentwickeln.
Fortlaufend nach dem Go-live
Viele Beratungsunternehmen decken nur einen Teil der Data Journey ab. BE-terna verbindet fundiertes Prozesswissen, Data Engineering und KI-Readiness in einem durchgängigen Vorgehensmodell. Wir begleiten Unternehmen von der Strategie und der Entwicklung geeigneter Rahmenbedingungen über die technische Konfiguration bis hin zu Akzeptanz, Nutzung und kontinuierlicher Verbesserung – über unser gesamtes Lösungsportfolio hinweg.
Millionen Transaktionen im Ticketing- und Zutrittssystem, aber nur begrenzte Möglichkeiten für schnelle, fachliche Analysen: Vor dieser Herausforderung standen die Bergbahnen Dachstein Salzkammergut. Gemeinsam mit BE-terna entstand auf Basis von Qlik Cloud eine zentrale Analytics-Plattform, die Verkaufs-, Zutritts- und Fahrtdaten aus SKIDATA zusammenführt, fachlich anreichert und für Management, Controlling und Betrieb nutzbar macht. Heute stehen Auswertungen über mehr als 50 Millionen Datensätze in Sekunden bereit - bis auf Viertelstundenbasis, nahezu in Echtzeit und auch mobil am Berg. Das Projekt ging punktgenau im Zeitplan live.
KI-fähige Daten erfüllen gleichzeitig sechs Anforderungen: Sie sind über alle relevanten Systeme hinweg vereinheitlicht, verfügen über ausreichend Kontext für eine einheitliche Interpretation durch Menschen und Maschinen, sind aktuell, qualitätsgesichert, durchgängig nachvollziehbar und als wiederverwendbare Datenprodukte verfügbar.
Fehlt eine dieser Voraussetzungen, geraten KI-Initiativen schnell ins Stocken. Deshalb sollten Analytics, KI und Governance auf derselben vertrauenswürdigen Datengrundlage aufbauen.
Nein – und das ist eine bewusste Entscheidung. Wir schaffen die Datengrundlage, die KI-Agenten und Modelle benötigen, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Diese Grundlage integrieren wir über MCP-Server, Vektordatenbanken und kontrollierte API-Zugriffe in Ihre KI-Plattform.
Die Laufzeitumgebung der Agenten – beispielsweise Azure AI Foundry, Amazon Bedrock oder eine andere Plattform – baut auf unserer Lösung auf. Die Wahl der Plattform bleibt damit bei Ihnen und Sie bewahren Ihre Herstellerunabhängigkeit.
Auf Wunsch unterstützen wir Sie zusätzlich bei der Definition geeigneter Agentenkompetenzen sowie mit branchenspezifischem Know-how rund um die Datenschicht.
Ein klassisches Data Warehouse wurde vor allem für strukturierte Daten und statisches Reporting entwickelt. Das Datenmodell wird im Voraus festgelegt, die Daten werden in Batches geladen und über standardisierte Dashboards bereitgestellt.
KI-fähige Daten gehen darüber hinaus. Sie benötigen auch Kontext für unstrukturierte Inhalte, unternehmensweit einheitliche Definitionen, Aktualität nahezu in Echtzeit sowie die Bereitstellung als wiederverwendbare Datenprodukte statt als einmalige Datenextrakte.
Ein bestehendes Data Warehouse kann ein wichtiger Bestandteil dieser Grundlage sein. Allein erfüllt es die Anforderungen an eine umfassende KI-fähige Datenbasis jedoch meist nicht.
Ein Lakehouse verbindet die Flexibilität eines Data Lakes mit der Verlässlichkeit eines Data Warehouse. Daten lassen sich kosteneffizient in einem Cloud-Objektspeicher ablegen. Offene Tabellenformate ergänzen darauf aufbauend Struktur, Metadaten, Aktualisierungen, Löschvorgänge, Governance und einen zuverlässigen Datenzugriff.
Unternehmen können Rohdaten dadurch schnell aufnehmen, schrittweise aufbereiten und vertrauenswürdige Datenprodukte für Reporting, Analytics, KI und RAG-Anwendungsfälle entwickeln.
Im Vergleich zu einem klassischen Data Warehouse reduziert ein Lakehouse unnötige Datenbewegungen und zusätzliche Ladevorgänge, wenn Datenmengen wachsen.
Qlik Open Lakehouse ist eine verwaltete Lakehouse-Plattform auf Basis des offenen Tabellenformats Apache Iceberg. Sie vereint Datenaufnahme, Optimierung, Governance und Data Lineage in einer Plattform. Unternehmen profitieren damit von den Vorteilen eines Lakehouse, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur selbst betreiben zu müssen.
Der offene Ansatz ist dabei entscheidend: Da Apache Iceberg ein offener Standard ist, können verschiedene Abfrage-Engines wie Snowflake, Databricks oder Spark parallel auf dieselben Daten zugreifen.
So erhalten Sie eine vollständig verwaltete Plattform und bleiben gleichzeitig unabhängig von einer einzelnen Analyse-Engine.
Genau das vermeiden wir gezielt. Wir bevorzugen offene Tabellenformate wie Apache Iceberg, da unterschiedliche Abfrage-Engines damit auf dieselben Daten zugreifen können, ohne sie mehrfach speichern zu müssen.
Ein späterer Wechsel des Cloud Data Warehouse erfordert dadurch in der Regel eine Anpassung der Konfiguration und keinen vollständigen Neuaufbau der Datenpipelines. Qlik Talend Cloud setzt dieses Prinzip konsequent über Apache Iceberg um.
Microsoft Fabric speichert Daten im offenen Delta-Format in OneLake. Die umgebende Plattform wird jedoch von Microsoft verwaltet. Ein Wechsel von Fabric zu einer anderen Plattform ist daher möglich, aber aufwendiger als der reine Austausch einer Abfrage-Engine.
Wir berücksichtigen beide Szenarien bereits bei der Architektur. So wissen Sie von Anfang an, welche technologischen Entscheidungen Sie treffen und welche Abhängigkeiten damit verbunden sind.
Ja. Dafür verwenden wir ein Outbound-Verbindungsmodell: Ein sicheres Gateway innerhalb Ihres Netzwerks stellt die Verbindung zur Integrationsplattform her. Die Plattform greift nicht von außen auf Ihr Netzwerk zu.
Es müssen keine eingehenden Ports geöffnet und keine zusätzlichen Firewall-Ausnahmen eingerichtet werden. Sensible Datenfelder können bereits innerhalb der Pipeline maskiert oder pseudonymisiert werden. Dadurch werden Compliance-Anforderungen direkt an der Quelle berücksichtigt.
Ihre lokalen Systeme können so lange On-Premises betrieben werden, wie es Ihre Strategie und Anforderungen vorsehen.
Wir nutzen protokollbasiertes Change Data Capture. Dabei wird nicht laufend die Quelldatenbank abgefragt, sondern das Transaktionsprotokoll gelesen, das die Datenbank ohnehin schreibt.
Änderungen werden kontinuierlich an das Zielsystem übertragen. Dadurch entsteht nahezu keine zusätzliche Belastung für das Quellsystem und es muss nicht auf ein festes Batch-Zeitfenster gewartet werden.
So können wir Daten aus SAP, Oracle, SQL Server, Mainframes und weiteren transaktionalen Systemen nahezu in Echtzeit replizieren, ohne operative Teams wiederholt über zusätzliche Systemlast informieren zu müssen.
Regulatorische Anforderungen beeinflussen sowohl den Datenfluss innerhalb der Pipelines als auch den Zugriff von KI-Systemen auf diese Daten.
Im Rahmen der DSGVO können sensible Datenfelder bereits in der Pipeline maskiert oder pseudonymisiert werden. Eine durchgängige Data Lineage dokumentiert dabei jede Nutzung und Verarbeitung.
Der EU AI Act stellt Anforderungen an die Nachvollziehbarkeit und Qualität der Trainings- und Eingabedaten von KI-Systemen. Beide Aspekte werden direkt in unsere Datenpipelines und Datenprodukte integriert.
Für DORA und den Finanzsektor sind zuverlässige Datenpipelines Bestandteil der operativen Resilienz und keine davon getrennte Komponente.
Dabei arbeiten wir eng mit Ihren Compliance- und Governance -Teams zusammen und verankern die Anforderungen in einer übergreifenden Programm- und KI-Governance.
