Agile Projektentwicklung

Warum ist ein Data Framework wichtig?

Zuverlässige Datengrundlage
Nur wenn Daten lückenlos und in hoher Qualität vorliegen, können sie als Entscheidungsgrundlage und Motor für Innovationen dienen.
Skalierbare Datenarchitektur
Ein stabiles Data Framework passt sich an wachsende Datenmengen und neue Anwendungen an, ohne Performance-Engpässe zu verursachen.
Echtzeit-Entscheidungen
Technologien wie Kafka und Flink ermöglichen die Verarbeitung von Echtzeit- oder Near-Time-Daten, was essenziell für Bots und automatisierte Prozesse ist.
Nahtlose Integration
Omnichannel-Datenströme fließen in einem gut durchdachten Data Framework zusammen – von verschiedenen Tools, Plattformen und Prozessen in eine zentrale Infrastruktur.
Datenschutz & Compliance
Ein fundiertes Datenkonzept gewährleistet nicht nur Datensicherheit, sondern auch die Einhaltung gesetzlicherAnforderungen (DSGVO, etc.).

Unser Ansatz bei Data Framework

Data Tracking
- Planung und Implementierung einer konsistenten Tracking-Strategie (z. B. für Websites, Apps oder CRM-Systeme)
- Erfassung relevanter Nutzer-, Transaktions- und Prozessdaten an jedem Touchpoint
Customer Data Platform
- Konzeption und Aufbau einer zentralen Plattform, auf derKundendaten zusammenfließen
- Integration sämtlicher Systeme (z. B. Shop, CRM,Marketing-Automation) und Umsetzung der Datenrichtlinien
Data Warehouse (DWH)
- Erstellung einer strukturierten Datenbasis für Reporting und Analysen
- Optimierte Datenmodelle und ETL-Prozesse, die eine hoheDatenqualität und -konsistenz sicherstellen
Data Lake
- Einrichtung flexibler Speicherstrukturen für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten
- Ermöglicht explorative Analysen undMachine-Learning-Anwendungen
Echtzeit- & Near-Time-Architektur
- Implementierung leistungsstarker Streaming-Plattformen (z. B.Apache Kafka)
- Nutzung von Frameworks wie Apache Flink, um Datenströme inEchtzeit zu verarbeiten und automatisierte Entscheidungen zu treffen
Omnichannel Data Integration
1. Planung und Umsetzung komplexer ETL- bzw. ELT-Prozesse
2. Harmonisierung diverser Datenquellen und -formate, damit ein ganzheitliches Kundenbild entsteht

Unsere Tools und Methoden

‍Cloud Platformen (Google Cloud, AWS, Azure)
‍Wir wählen die passende Cloud-Infrastruktur für Ihre Anforderungen und setzen auf skalierbare Services wie BigQuery, Redshift oder Synapse.
Open-Source-Technologien(Kafka, Flink, Airflow, Spark)
Durch flexible Tools behalten Sie jederzeit die Kontrolle über Datenflüsse, Streaming-Anwendungen und Workflows.
Datenbank-Technologien(SQL, NoSQL)
Je nach Anwendungsfall kombinieren wir relationale und nicht-relationale Datenbanken, um die bestmögliche Performance und Struktur zu erreichen.
MLOps-Frameworks(Vertex AI, MLflow)
Für die Automatisierung von Machine-Learning-Pipelines und die Bereitstellung von Modellen in Produktion setzen wir auf bewährte Plattformen.
AgileEntwicklung & DevOps
Unsere interdisziplinären Teams arbeiten nach agilen Methoden (Scrum, Kanban) und integrieren kontinuierliche Verbesserungsprozesse (CI/CD).

Welche Ergebnisse (Deliverables) erhalten Sie nach /während /durch ein Data Framework?

Umfassender Data-Tracking-Plan
Ein klarer Leitfaden, wo und wie Sie relevante Daten erfassen und wie Sie diese konsistent in Ihre Systeme einspeisen.
Customer Data Platform
Ein zentraler Ort, an dem alle Kundendaten zusammengeführt, segmentiert und für weitere Anwendungen bereitgestellt werden.
Strukturiertes Data Warehouse
Mit definierten Datenmodellen, ETL-Prozessen und Dokumentation, sodass Ihre Reporting- und BI-Tools zuverlässig versorgt werden.
Data Lake für unstrukturierte Daten
Flexible Speicher- und Analysekapazitäten für großeDatenmengen, inklusive Skalierungsoptionen und Schnittstellen zu Machine-Learning-Anwendungen.
Echtzeit- und Near-Time-Infrastruktur
Technische Implementierung von Streaming-Tools (Kafka, Flink), die automatisierte Entscheidungsprozesse und Live-Dashboards ermöglichen.
Omnichannel-Datenintegration
Einheitliche ETL-Prozesse für alle Kanäle – Online-Shop,Marktplätze, CRM, ERP, POS-Systeme – für ein 360-Grad-Kundenbild.

Warum wir der richtige Partner sind

Ganzheitliche Expertise
Die foobar Agency kombiniert Know-how in eCommerce, Data Engineering und Cloud-Technologien, um End-to-End-Lösungen zu bieten.
Agiler und praxisnaher Entwicklungsprozess
Mit unseren iterativen Methoden setzen wir Projekte schnell um und behalten stets Ihre individuellen Geschäftsziele im Blick.
‍Technische Flexibilität & Innovationskraft
ObOpen Source, Cloud Native oder Hybrid-Lösungen: Wir wählen gemeinsam mit Ihnen die beste Architektur für Ihre Anforderungen.
Fokus auf nachhaltige Lösungen
Wir entwickeln Architekturen, die skalierbar und zukunftssicher sind –ohne Kompromisse bei Sicherheit und Compliance.
LangfristigeZusammenarbeit
Wir begleiten Sie über den gesamten Projektverlauf und darüber hinaus, damit Ihr Data Framework stets auf dem neuesten Stand bleibt.

Matthias Dietrich

CEO & Gründer

Als Gründer und Geschäftsführer der foobar Agency bringt Matthias über 20 Jahre Erfahrung in der Umsetzung und strategischen Ausrichtung von eCommerce-Projekten mit. Mit seiner Expertise hilft er Unternehmen, technologische Innovationen effektiv in Geschäftserfolg umzusetzen.

Fritz Schildt de Baey

Associate Partner

Fritz verfügt über 10 Jahre Erfahrung in der strategischen Beratung von mittelständischen Unternehmen und war zuvor als Head of eCommerce bei Burda Digital tätig, wo er Marken wie cyberport erfolgreich führte. Seine strategische Expertise verbindet praktische Umsetzung mit visionären Ansätzen.

Max bringt mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Beratung und im Aufbau digitaler Geschäftsmodelle mit. Sein Fokus liegt auf der Digitalisierung und Transformation traditioneller Geschäftsstrukturen, um Unternehmen auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten.

Max Lüling

Beirat

Max bringt mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Beratung und im Aufbau digitaler Geschäftsmodelle mit. Sein Fokus liegt auf der Digitalisierung und Transformation traditioneller Geschäftsstrukturen, um Unternehmen auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten.

Skalierbare Datenarchitektur für zukunftssichere Innovationen

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