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Data Pipelines & Ingestion: Entwicklung automatisierter Schnittstellen zur Extraktion und zum Laden von Daten aus Marketing-, Sales-, Finance- und operativen Systemen.
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Cloud Data Warehouse Integration: Anbindung zentraler Zielsysteme wie Google BigQuery oder Microsoft Fabric als konsolidierte Datenbasis für Analytics, BI und AI.
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ELT-/ETL-Entwicklung: Aufbereitung und Strukturierung von Rohdaten für die Weiterverarbeitung – als Grundlage für Data Modeling, Reporting und Advanced Analytics.
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API- & Systemintegration: Anbindung von SaaS-Tools, Datenbanken und Drittsystemen über REST- oder GraphQL-APIs sowie sichere Verbindungen zu On-Premise-Systemen.
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Migration & Historisierung: Sichere Überführung historischer Daten bei Systemwechseln oder Architekturmodernisierungen – inkl. Validierung und Abgleich.