Fester Umfang, kein Lock-in. Wir bauen Lakehouse und KI-Agenten auf der Plattform, die Sie bereits nutzen: AWS, Snowflake, Databricks, Google Cloud oder On-Premises. Ihr erster Use Case geht in 6–8 Wochen live, und unsere Engineers halten ihn am Laufen.
Fester Umfang, kein Lock-in. Wir bauen Lakehouse und KI-Agenten auf der Plattform, die Sie bereits nutzen: AWS, Snowflake, Databricks, Google Cloud oder On-Premises. Ihr erster Use Case geht in 6–8 Wochen live, und unsere Engineers halten ihn am Laufen.
Fester Umfang, kein Lock-in. Wir bauen Lakehouse und KI-Agenten auf der Plattform, die Sie bereits nutzen: AWS, Snowflake, Databricks, Google Cloud oder On-Premises. Ihr erster Use Case geht in 6–8 Wochen live, und unsere Engineers halten ihn am Laufen.
Er läuft auf bereinigten Beispieldaten. Mit Live-Daten, Zugriffsregeln und echten Volumen gerät er ins Stocken.
Die Ausgaben für Plattform, Modelle und Beratung steigen, während das Business noch immer auf etwas Nutzbares wartet.
Ihre Engineers sind damit beschäftigt, die heutigen Systeme am Laufen zu halten, und die nötigen Spezialisten sind schwer zu finden.
Wir bauen auf dem KI-Service, der bereits in Ihrem Cloud-Konto verfügbar ist: Amazon Bedrock, Snowflake Cortex, Databricks Agent Bricks oder Vertex AI. Sie müssen keine neue Plattform kaufen.
Ein Use Case, vier zweiwöchige Sprints und ein Go-live-Termin, den wir am ersten Tag festlegen.
So funktioniert der Sprint →Intelligent DataOps findet die Ursache eines Pipeline-Fehlers und schlägt die Korrektur als Pull Request vor, den ein Engineer freigibt.
Intelligent DataOps →Jedes Projekt wird von einem Gründer geleitet, und Senior Engineers bleiben bis zum Go-live dabei.
Den ersten Use Case auswählen, die benötigten Daten erfassen und festlegen, was „live“ bedeutet.
Wir bauen den Teil des Lakehouse, den der Use Case braucht, und den Agenten darauf, auf Ihrer Plattform.
Intelligent DataOps hält ihn am Laufen: KI-gestütztes Monitoring und Korrekturen, wobei Engineers jede Änderung in Produktion prüfen.
Jeder wird an Ihre Anforderungen angepasst.
Fertige Architekturen für AWS, Snowflake, Databricks, Google Cloud und On-Premises.
Vorgefertigte Integrationen für gängige Quellen.
Überwacht ETL-Fehler und Alerts und schlägt die Korrektur als Git Pull Request vor, den ein Engineer prüft.
Bei 10xCRM übernimmt er heute 40 Stunden Pipeline-Wartung pro Monat.
Beantwortet Geschäftsfragen auf Basis verbindlicher KPI-Definitionen und markiert Dashboards, die davon abweichen.
AI Analyst entdecken →Mit einem Sprint starten, mit einem Build erweitern, mit Managed dauerhaft betreiben.
„AgentixLake hat unsere Multi-Tenant-Analytics-Plattform auf Google Cloud gebaut. Neue Kunden gehen jetzt in Minuten statt Wochen live, und ihr KI-Agent übernimmt die Pipeline-Wartung, die früher 40 Stunden im Monat gekostet hat. Ihre Lösung ermöglicht uns eine fundierte, datengetriebene Beratung mit hervorragendem laufendem Support.“
Muhammed BagriacikChief Executive Officer, 10xCRM
„AgentixLake hat eine KI-Pipeline gebaut, die Daten aus unseren komplexen Benutzerhandbüchern extrahiert und strukturiert. Sie hat unsere Effizienz deutlich gesteigert, manuelle Arbeit reduziert und die Projektabwicklung beschleunigt.“
Maarten PisoDigital Product Manager, DINTEGRA GmbH
„AgentixLake hat bei Syniotec gemeinsam mit uns eine robuste Daten- und KI-Pipeline konzipiert und eingeführt, die umsetzbare, skalierbare Erkenntnisse liefert. Ihre Lösung hat unsere Abläufe verändert und ermöglicht schnellere Entscheidungen, intelligentere Automatisierung und nachhaltiges Wachstum.“
Ben KebdaniGründer & Software Advisor, SyniotecTechnische Dokumentation, Ersatzteil- und Compliance-Daten, umgesetzt in Agenten, die die Antworten finden, extrahieren und entwerfen, die Ihre Teams brauchen.
Datenplattformen mit Governance und Document Intelligence für Forschungs-, klinische und regulatorische Daten, mit integrierter Zugriffskontrolle und Audit-Trails.
Ein Daten- und KI-Fundament, das in mehreren Portfoliounternehmen wiederverwendet wird, sodass jedes neue Unternehmen schneller einen funktionierenden Use Case erhält als das vorherige.
Multi-Tenant-Analytics, Event-Daten in hohem Volumen und selbstheilende Pipelines: Neue Kunden gehen in Minuten live, und Pipeline-Fehler werden in 30 Minuten behoben.
Ihre Daten bleiben, wo sie sind, und die Agenten nutzen den KI-Service, der bereits in Ihrem Konto verfügbar ist. Wenn eine andere Plattform besser zu einem Use Case passt, sagen wir es Ihnen.
| PLATTFORM | DATEN | AGENTEN |
|---|---|---|
| AWS → | S3, Apache Iceberg, Glue | Amazon Bedrock |
| Snowflake → | dbt, Dagster, Zero-Copy-Clones | Snowflake Cortex |
| Databricks → | Delta Lake, Lakeflow, Unity Catalog | Agent Bricks |
| Google Cloud → | BigQuery, dbt, Mage.ai | Vertex AI |
| On-Premises → | Apache Iceberg, Spark, Kafka | Open-Source-Modelle, die wir auf Ihrer Infrastruktur betreiben |
Claude ist auf AWS, Snowflake, Databricks und Google Cloud verfügbar. Produktive KI mit Claude →
