Machen Sie aus fragmentierten Geschäftsdaten verlässliche Pipelines, Plattformen und Erkenntnisse.
Bauen Sie Cloud-Datenplattformen, Pipelines, Echtzeitverarbeitung und Analytics auf AWS, Azure, Databricks, Snowflake und BigQuery. Die Data-Engineering-Leistungen und Data-Analytics-Lösungen von Axon Active kommen aus einer Hand – von derselben Engineering-Organisation, die seit 2009 für über 40 Unternehmen produktive Software ausgeliefert hat. Verlässliche Pipelines, Cloud-Warehouses und Analytics unter klarer Governance: Jede Zahl lässt sich bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen.
Sechs Fähigkeitsbereiche über den modernen Data Stack hinweg – von Pipeline-Engineering und Cloud-Warehouses bis zu Analytics, Governance und Modernisierung. Unsere Data-Engineering-Leistungen erbringt ein festes Team: Die Engineers, die Ihre Plattform bauen, betreiben sie auch.
Skalierbare Batch- und Echtzeit-Pipelines, die CRMs, ERPs, Datenbanken, APIs und Drittplattformen mit Cloud-Warehouses verbinden. Unsere Datenintegration führt fragmentierte Quellen zusammen, die ETL-Entwicklung übernimmt Extraktion, Transformation und Laden im Produktionsmassstab, und die Pipeline-Entwicklung deckt CDC, Streaming, Orchestrierung und Monitoring ab.
Wir entwerfen und betreiben Cloud Data Warehouses und Lakehouse-Architekturen, die mit Datenvolumen und Parallelität mitwachsen. Bewährte Produktionsmuster: Medallion-Lakehouse auf Databricks + Delta Lake, Snowflake-Warehouse-Sizing für Kosten und Performance sowie BigQuery-Slot-Reservierungen mit Materialized Views. Das Schema-Design deckt Mandantenfähigkeit, Datenresidenz und regulierte Workloads ab – gesteuert über Unity Catalog oder ein gleichwertiges Werkzeug.
Python, SQL, PySpark, Kafka, Airflow, dbt, SQLMesh, Databricks, Snowflake, BigQuery, AWS, Azure, Docker, Terraform, Git, CI/CD.
Verlässliche, skalierbare Daten-Workflows über AWS, Azure, Databricks, Snowflake und BigQuery hinweg – Orchestrierung, Transformations-Pipelines, Scheduling, CI/CD, Monitoring und Lineage-Tracking für produktive Datenumgebungen.
Airflow, Dagster, Prefect, dbt, SQLMesh.
Moderne Data-Analytics-Lösungen: Design des Semantic Layer, Entwicklung von KPI-Dashboards und Self-Service-Analytics für schnellere, verlässlichere Geschäftsentscheidungen.
Looker, Tableau, Power BI, Metabase, Cube, LookML, dbt Metrics.
Verlässliche, belastbare Daten durch moderne Governance, Tests und Monitoring. Unsere Data-Management-Leistungen umfassen Datenqualitätsprüfungen, Lineage-Tracking, Observability, Audit-Trails und regelkonformen Umgang mit Daten in Unternehmens- und regulierten Umgebungen.
Great Expectations, dbt tests, OpenLineage, Marquez, Monte Carlo, Datadog.
Unsere Datenmigrations-Leistungen verlagern On-Premise-Warehouses in Cloud-Lakehouses, refaktorieren brüchige ETL-Strecken und konsolidieren fragmentierte Plattformen mit minimaler Unterbrechung. Eine Parallel-Run-Validierung stellt sicher, dass der Cutover das Reporting nicht bricht. Ob von SAP oder Oracle zu Snowflake oder Databricks: Migrationen richten sich nach Ihrem Audit-Kalender, nicht nach unserem.
AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift, dbt, Airflow.
Zwei Disziplinen, die einander ergänzen und aus Rohdaten einen Geschäftsvorteil machen: Engineering baut die verlässlichen Pipelines darunter, Analytics macht aus den Daten darüber klare Entscheidungen. Zusammen laufen sie als durchgängige Data-Management-Leistungen – ein Team verantwortet den Weg vom Quellsystem bis zum Dashboard der Geschäftsleitung.
Die Infrastruktur hinter verlässlichen Geschäftsdaten bauen und betreiben.
Aus verlässlichen Daten Geschäftserkenntnisse machen
Engineering ist nur die halbe Geschichte. Unsere Data-Analytics-Lösungen setzen auf Pipelines unter klarer Governance auf – Finanzen, Marketing, Risiko und Betrieb lesen dieselben Zahlen. Und weil der Analytics-Layer an Quellen mit Lineage-Tracking hängt, lässt sich jede Zahl bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen. Wer Anbieter vergleicht, findet genau in dieser prüfbaren Verbindung vom Dashboard bis zum Quellsystem den eigentlichen Unterschied.
Drei Standards, die Daten für das Geschäft nutzbar machen – verlässlich genug für Entscheidungen, rückverfolgbar bis zum Quellsystem, konsistent über Teams hinweg, aktuell genug zum Handeln.
Schema-Contracts werden bei Source → Staging → Marts durchgesetzt; Great Expectations und dbt-Tests laufen bei jedem Durchlauf; Aktualität, Volumen und Verteilung werden laufend mit Monte Carlo oder einem gleichwertigen Werkzeug überwacht. Bricht die Qualität, werden nachgelagerte Verbraucher gestoppt, bevor falsche Zahlen ein Dashboard erreichen.
OpenLineage und dbt-Docs erfassen jede Transformation – kein verwaistes SQL, keine Schatten-Pipelines –, sodass Prüfer die Frage «Woher kommt diese Zahl?» in Minuten beantworten, nicht in Wochen. PII wird bei der Ingestion getaggt, DSGVO-Löschworkflows sind eingebaut, jeder Lese- und Schreibzugriff auf regulierte Daten wird protokolliert: Compliance ist eine Eigenschaft der Pipeline, kein separater Audit-Schritt.
Kennzahlen leben in einem Semantic Layer unter klarer Governance (dbt metrics, Cube, LookML) – Finanzen, Marketing und Betrieb greifen auf dieselbe Definition zu, und die Debatte «welche Zahl stimmt?» hat ein Ende. Dashboards laufen mit Freshness-SLAs und Performance-Budgets und werden wie produktive Services überwacht – niemand entscheidet auf Basis still veralteter Zahlen.
Produktive Daten-Pipelines brauchen mehr als Tempo – sie müssen verlässlich und nachvollziehbar sein und einer Prüfung standhalten. Unsere AI-augmented Delivery hilft Data Engineers, schneller zu arbeiten: KI-gestütztes SQL-Review, Schema-Validierung, Anomalieerkennung und automatisierte Prüfungen – während definierte Autonomiestufen (L1 Assisted – L4 Autonomous) die menschliche Aufsicht am Risiko jeder Aufgabe ausrichten.
Das wirkt in beide Richtungen. Wir setzen KI ein, um Daten-Pipelines sicherer und effizienter zu machen, und bauen zugleich die sauberen, versionierten und governance-konformen Datengrundlagen, auf die KI-Produkte angewiesen sind. Für Teams, die KI-Fähigkeiten aufbauen, liefern unsere Data-Engineering-Leistungen die Grundlage für Modelltraining, Feature Stores, RAG-Pipelines und produktive AI-Systeme.
Bauen Sie KI auf dieser Datengrundlage auf — AI Product Development
KI hilft, Kennzahlendefinitionen zu entwerfen, doppelte KPIs zu erkennen und Strukturen für den Semantic Layer (dbt metrics, Cube, LookML) vorzuschlagen.
Analytics Lead und Business Owner bestätigen die Metrik-Semantik vor dem Merge in den Semantic Layer
Great-Expectations- und dbt-Testfälle werden aus Data Contracts generiert; ein Engineer prüft die Abdeckung der kritischen Pfade.
Data Engineer validiert die Abdeckung; der SLA Owner gibt vor dem Release frei.
KI prüft SQL-Transformationen vor dem Merge auf Performance, Korrektheit und Stil. Häufige Antipatterns werden markiert.
Senior Engineer und dbt-CODEOWNER geben vor dem Merge frei – AI-Hinweise führen nicht automatisch zum Merge.
KI überwacht Quell-Schemata auf Breaking Changes; Engineers werden informiert, bevor nachgelagerte Pipelines brechen.
Engineer triagiert Drift; nachgelagerte Konsumenten werden informiert und geben den Behebungsplan frei.
KI überwacht Aktualität, Zeilenzahlen und Verteilungsverschiebungen über einfache Schwellenwert-Alarme hinaus. Muster, die Datenqualitätsvorfällen vorausgehen, werden früh sichtbar.
Der Pikett-Engineer triagiert Anomalie-Alerts; die Schwellenwerte werden monatlich mit dem Analytics Lead justiert.
Freshness-SLAs für Dashboards werden überwacht; KI meldet veraltete oder defekte Visualisierungen, bevor sie in einem Review-Meeting landen.
Der Analytics Owner bestätigt den Schweregrad vor der Eskalation an Stakeholder; fehlerhafte Visualisierungen werden als Tickets wiedereröffnet.
Die meiste Datenarbeit folgt einer Handvoll wiederkehrender Muster. Das sind jene, bei denen sich unsere Pipelines, Warehouses und Orchestrierungs-Stacks am schnellsten auszahlen.
Saubere, versionierte, reproduzierbare Features für ML- und LLM-Workloads. Beseitigt den Engpass «Data Scientists verbringen 80% ihrer Zeit mit Datenaufbereitung».
Feast / Tecton + Snowflake + dbt + vector DB (Pinecone, pgvector).
Kundenereignisse aus CRM, Produkt, Billing und Support zu einer einzigen verlässlichen Quelle zusammenführen. Grundlage für Segmentierung, Churn-Modellierung, Lifetime Value und Attribution.
Snowflake / BigQuery + dbt + Fivetran / Airbyte + Segment.
Quartals- und Ad-hoc-Reporting für Basel III, IFRS 9/17, Solvency II und DSGVO-Anfragen betroffener Personen automatisieren. Audit-Trails, Lineage und Reproduzierbarkeit sind eingebaut.
dbt + Great Expectations + Airflow + Snowflake / Databricks.
Streaming-Pipelines, die Transaktionen oder Verhalten in Sekunden bewerten statt im nächtlichen Batch. Feature Engineering, Model Serving, Alert-Routing.
Kafka + Flink / Spark Streaming + feature store + ML model API.
Sensor-, Geräte- oder Produkttelemetrie im grossen Massstab aufnehmen. Zeitreihenspeicherung, Anomalieerkennung, Dashboards für Ops-Teams.
Kafka + TimescaleDB / InfluxDB + Spark + Grafana.
Im Enterprise-Massstab verändern Volumen und Parallelität die Architektur: Streaming mit hohem Durchsatz, Warehouses im Petabyte-Bereich, Governance über mehrere Regionen. Genau hier zählt Beratung im Enterprise Data Engineering am meisten – einen Plattform-Neubau so zu takten, dass das Geschäft nicht stillsteht.
Hinter jeder Pipeline steht ein Team, das Ihre Daten kennt – und wir kennen unser Team. Data Engineers und Analysten arbeiten Seite an Seite in unseren vier Büros in Vietnam, an produktiven Datenplattformen für Kunden weltweit.
Seit über vier Jahren ist Axon Active eine verlässliche Erweiterung unserer Engineering-Organisation. Der Recruiting-Prozess ist effizient, die Kommunikation ausgezeichnet, und die Engineers finden sich durchwegs schnell zurecht und liefern Wert. Das Engagement sowohl für den Erfolg der Kunden als auch für die Entwicklung der Engineers macht Axon Active zu einem Partner, den ich sehr empfehle.
Zwei Hälften derselben Fähigkeit – Engineering baut und betreibt die Pipelines, Warehouses und die Governance darunter; Analytics beantwortet die Geschäftsfragen darüber. Wir liefern beides mit einem Team, damit die Zahlen, auf die Sie reagieren, immer auf Daten unter klarer Governance zurückführbar sind.
Jede Migration läuft mit Parallel-Run-Validierung: Die neue Plattform liefert dieselben Zahlen wie die alte, nebeneinander, bevor jemand umschaltet. Der Cutover wird entlang Ihres Reporting- und Audit-Kalenders getaktet, mit bereitstehendem Rollback – damit die Finanzabteilung ihren Abschluss termingerecht macht, ob die Migration nun früher oder später fertig wird.
Datenresidenz ist oft die eigentliche Randbedingung, nicht nur Compliance-Papierkram. Für EU-Kunden bleiben die Daten in EU-Regionen (typischerweise AWS Frankfurt, Azure West Europe, GCP Belgien) und werden ausschliesslich in der EU verarbeitet. Für Schweizer Kunden mit DSG-Anforderungen unterstützen wir Schweizer Cloud-Regionen oder den Betrieb on-premise, je nach Datenklassifizierung. Grenzüberschreitende Übermittlungen – wenn sie für unsere Delivery-Teams in Vietnam nötig sind – erfolgen ausschliesslich mit pseudonymisierten oder anonymisierten Testdaten; Produktivdaten verlassen Ihre Region nie. Wir erfassen die Datenflüsse im Discovery, klassifizieren jeden Datenbestand (öffentlich, intern, vertraulich, streng vertraulich) und entwerfen die Pipelines entsprechend. Die prüfbare Spur zählt ebenso viel wie das technische Setup – Ihr Compliance-Team muss Prüfern genau zeigen können, welche Daten wohin geflossen sind.
Der Normalfall bei Daten-Werkzeugen ist Over-Buying: Anbieter kalkulieren aggressiv, und 6 bis 8 SaaS-Tools sind schnell gestapelt. Unser Rat geht in die andere Richtung – kaufen Sie dort, wo der Markt reif und standardisiert ist, und bauen Sie dort, wo Ihre Geschäftslogik sitzt. Beim Warehousing gewinnen Snowflake, BigQuery oder Databricks meist gegen den Eigenbetrieb, ausser Datensouveränität erzwingt on-premise. Bei der Orchestrierung sind Airflow, dbt oder Prefect reif genug – bauen Sie keinen eigenen DAG-Runner. Bei BI decken Looker, Metabase oder Power BI 90% des Bedarfs ab. Entscheidend wird die Frage bei der Transformationslogik und bei Reverse-ETL-Mustern – dort steckt Ihr Wettbewerbsvorteil, und dort sollten Sie nicht von einem Anbieter abhängen. Wir helfen Ihnen, diese Grenze zu ziehen, statt Ihnen einen Anbieter zu verkaufen.
Die meisten Teams bauen für Echtzeit über den Bedarf hinaus. Batch ist günstiger, leichter zu debuggen und für rund 80% der Geschäftsfälle ausreichend – ein täglicher oder stündlicher Refresh deckt die meisten Reportings, ML-Trainings und operativen Dashboards ab. Echtzeit-Streaming zahlt sich in bestimmten Szenarien aus: Betrugserkennung (Reaktion im Sekundenbruchteil), operatives Alerting (wenn Minuten zählen), Personalisierung für Nutzer (Empfehlungen, die mitten in der Sitzung aktualisiert werden) und ereignisgetriebene Geschäftslogik (Bestand, Preise, Benachrichtigungen). Die Kosten sind real – Streaming-Infrastruktur wie Kafka, Flink oder Kinesis ist teurer im Betrieb, im Personal und im Debugging als Batch-Pipelines. Unsere Standardfrage an Kunden: Was kostet es das Geschäft, wenn die Daten eine Stunde alt sind? Lautet die Antwort «nichts Wesentliches», gewinnt Batch.
Die meisten Beratungsfirmen für Data Analytics beraten, bauen aber nicht – und wenn ein Data-Engineering-Beratungshaus die Umsetzung weitervergibt, wechselt die Verantwortung mitten im Engagement. Wir machen beides im eigenen Haus: Die Berater, die die Architektur empfehlen, sind die Engineers, die sie bauen und betreiben.
Beides. Wir bieten Data Engineering as a Service – ein fest zugeordnetes Team, das Ihre Plattform Monat für Monat betreibt – sowie Umsetzungen mit festem Scope und Data Engineering & Analytics Consulting für einzelne Architekturentscheidungen.
Mit einem ersten Gespräch. Wir hören zu: Was bauen Sie, was brauchen Sie, was erwarten Sie? Wir zeigen Ihnen, was wir anbieten, und schlagen einen Teamzuschnitt, einen Zeitplan und ein Preismodell vor. Kein Foliensatz, kein Verkaufsskript. Passen wir nicht, sagen wir es Ihnen. Passen wir, gehen wir in die Vertragsgespräche und starten Recruiting und Onboarding.