Vertex-AI-Piloten brauchen eine verlässliche Datenschicht.
Die Ingestion wird oft für jede neue Quelle oder jeden neuen Kunden neu gebaut, und Transformationen bleiben ungetestet. Ein Agent darauf erbt jede dieser Lücken.
- Ingestion, die für jede neue Quelle oder jeden Kunden neu gebaut wird
- Ungetestete Transformationen versorgen Reports
- Kundendaten, die in Multi-Tenant-Setups von Hand getrennt werden
- GenAI-Piloten, die nie in Produktion gehen
Gebaut in Ihrem Google-Cloud-Projekt.
Wir bauen BigQuery-Modelle und konfigurationsgesteuerte Ingestion, getestet und dokumentiert mit dbt.
- BigQuery-Architektur und Datenmodellierung
- Pub/Sub und eventgesteuerte Verarbeitung
- Sichere Multi-Tenant-Analytics
Wir bauen den Agenten auf Vertex AI und binden ihn an BigQuery-Daten mit Governance an.
- Vertex AI, mit Gemini oder Claude
- Retrieval und Document Intelligence
- Evaluierung und menschliche Prüfung
Sobald das System live ist, überwachen und steuern wir es und halten die Kosten unter Kontrolle.
- Monitoring und Datenqualitätsprüfungen
- Governance und Kostenkontrolle
- Korrekturen als Pull Requests vorgeschlagen
Vom Kick-off bis zu Ihrem ersten Use Case in Produktion auf Google Cloud.
Für das Onboarding eines neuen Kunden auf einer Multi-Tenant-Plattform mit BigQuery, statt bisher vier Wochen.
Alles läuft in Ihrem Google-Cloud-Projekt, und Ihre Daten bleiben dort.
Ergebnisse in Produktion
Häufige Fragen
Bauen Sie Multi-Tenant-Analytics auf BigQuery?+
Ja. Wir haben eine Multi-Tenant-Plattform auf BigQuery, Python, Mage und dbt gebaut, mit isolierten Kunden-Datenprodukten und einem wiederholbaren Onboarding-Workflow.
Welche Modelle kann der Agent nutzen?+
Gemini oder Claude, beide auf Vertex AI verfügbar, je nach Use Case.
Funktioniert das mit unseren anderen Clouds?+
Ja. Wir halten Datenverträge, Transformationslogik und Betriebsschnittstellen so klar, dass sie sich mit AWS, Snowflake, Databricks oder On-Premises-Systemen integrieren lassen.
Wo läuft das System, und wer hat die Kontrolle?+
Alles, was wir für Sie bauen, gehört Ihnen: Pipelines, Datenmodelle, Infrastruktur-Code und Dokumentation, in Ihrem eigenen Cloud-Konto und Ihren Repositories. Unsere Agenten und Accelerators erhalten Sie mit einer Lizenz, die auch dann weiterläuft, wenn Sie nicht mehr mit uns zusammenarbeiten. Wenn Sie vollen Zugriff auf den Quellcode benötigen, bieten wir auch das an.
Was passiert nach dem Sprint?+
Sie können ihn selbst betreiben, mit einem Build erweitern oder mit Managed von uns betreiben lassen.
Bringen Sie Ihren ersten Use Case auf Google Cloud in Produktion.
Nennen Sie uns den Use Case und was Sie auf Google Cloud betreiben.