Die meisten KI-Projekte brauchen bessere Datensysteme. Wir bauen sie zuerst.
Datenpipelines, Data Warehouses und Analytics-Infrastruktur, ausgelegt für KI-Workloads. Wir schaffen das Fundament, auf dem Machine Learning wirklich funktioniert – saubere Daten, zuverlässige Pipelines und eine skalierbare Architektur.
Teams, die bereits mit Zunkiree bauen.
Datenpipelines, die in produktives ML gehen. Keine Aufräum-Tickets.
Die meisten KI-Projekte scheitern an Datenproblemen, nicht an Modellproblemen. Wir bauen Pipelines, Data Warehouses und Qualitätssysteme, die die sechsmonatige Bereinigungsphase überflüssig machen – saubere Eingangsdaten, verlässliche Ergebnisse, eine Architektur, die von Gigabytes bis zu Petabytes mitwächst. Ihr Team bringt produktives ML in Wochen statt in Quartalen live.
Was sich ändert
ML-Features ausliefern, ohne Engpässe im Data Engineering
Self-Service-Dateninfrastruktur, mit der Data Scientists und ML-Engineers auf saubere, verknüpfte und transformierte Daten zugreifen, ohne auf Engineering-Tickets zu warten. Feature Stores, Embedding-Pipelines und Trainingsdatensätze auf Abruf.
Vom Rohdatenbestand zu produktivem ML in Wochen
Vorgefertigte Muster für gängige Datenquellen (CRMs, ERPs, Event-Streams) mit automatischer Schemaerkennung und Qualitätsvalidierung. Die meisten Kunden haben ihr erstes ML-Modell innerhalb von 6 Wochen in Produktion.
Skalieren ohne Replatforming
Eine Architektur, die von Gigabytes bis zu Petabytes wächst, ohne dass neu geschrieben werden muss. Starten Sie mit kosteneffizienten Lösungen und skalieren Sie die Infrastruktur, wenn Datenvolumen und ML-Nutzung steigen.
Branchen in der Praxis
Datenpipelines für die Produktion
Zuverlässige ETL/ELT-Pipelines, die reale Daten in großem Maßstab verarbeiten. Automatische Fehlerbehandlung, Datenvalidierung und Monitoring. Kein Datenverlust, kein verpasster Ladevorgang.
Mehr erfahren
Modernes Data Warehouse
Cloud-native Data Warehouses, optimiert für Analytics- und ML-Workloads. Trennung von Speicher und Rechenleistung, automatische Skalierung und Abfrageoptimierung.
Mehr erfahren
ML Feature Store
Zentrale Feature-Verwaltung für ML-Teams. Features speichern, versionieren und konsistent für Training und Produktion bereitstellen. Training-Serving-Skew gehört der Vergangenheit an.
Mehr erfahren
Vektor- und Embedding-Infrastruktur
Infrastruktur für KI-Anwendungen: Embedding-Generierung, Vektorspeicher und Ähnlichkeitssuche. Das Fundament für RAG, semantische Suche und Empfehlungssysteme.
Mehr erfahren
Datenqualitätssysteme
Automatisiertes Qualitätsmonitoring, das Probleme erkennt, bevor sie nachgelagerte Systeme beeinträchtigen. Data Contracts, Anomalieerkennung und Alerting für Datenteams.
Mehr erfahren
So bauen unsere Kunden mit Zunkiree
Rapid Investment
Rapid Investment verändert die Datenverarbeitung
Rapid Investment benötigte Echtzeit-Datenanalysen als Grundlage für Investitionsentscheidungen. Wir haben ein Datensystem aufgebaut, das Millionen von Datenpunkten verarbeitet.
CMS Group
CMS Group automatisiert Unternehmensabläufe
CMS Group hat ihren Betrieb mit einer individuellen Unternehmenssoftware transformiert, die manuelle Arbeitsabläufe automatisiert und die Zusammenarbeit im Team verbessert.
Technologien, die wir einsetzen
Snowflake
Data Warehouse
Cloud-DWH
dbt
Transformation
Datenmodellierung
Airflow
Orchestrierung
Workflow-DAGs
Fivetran
Datenaufnahme
ELT-Pipelines
Pinecone
Vektor-DB
Embeddings
Spark
Verarbeitung
Big Data
Kafka
Streaming
Event-Streams
Databricks
Plattform
Lakehouse
Das könnte Sie auch interessieren
KI-Entwicklung
Individuelle KI-Systeme mit RAG-Pipelines, LLM-Integration und intelligenter Automatisierung. Wir entwickeln KI, die konkrete Geschäftsprobleme löst, keine generischen Chatbots.
Individuelle Softwareentwicklung
Unternehmensanwendungen, maßgeschneidert auf Ihre Arbeitsabläufe. Wir entwickeln interne Tools und Geschäftssysteme, die Teams wirklich gerne nutzen.
SaaS-Entwicklung
Multi-Tenant-Plattformen mit Abonnement-Abrechnung, Benutzerverwaltung und skalierbarer Architektur. Bringen Sie Ihr SaaS-Produkt in Monaten statt Jahren an den Markt.
Der nächste Schritt
Lassen Sie uns Ihre aktuelle Dateninfrastruktur analysieren und den schnellsten Weg zu produktionsreifem ML finden. Kostenloses Daten-Audit für qualifizierte Projekte.
Datensysteme kennenlernen
Eine vollständige Migration dauert je nach Komplexität 3-6 Monate, wir liefern jedoch schrittweise Mehrwert. Die meisten Kunden haben ihre ersten kritischen Datenquellen innerhalb von 4-6 Wochen in Produktion, der Ausbau läuft parallel zum laufenden Geschäftsbetrieb.
Moderne Lakehouse-Architekturen vereinen beides. In der Regel empfehlen wir Cloud-Data-Warehouses (Snowflake, BigQuery) für strukturierte Analysen und Databricks/Delta Lake für ML-Workloads. Die richtige Wahl hängt von Ihren Datentypen, den Kompetenzen Ihres Teams und Ihren Anwendungsfällen ab.
Wir setzen Qualitätsprüfungen in jeder Phase um: Schemavalidierung bei der Datenaufnahme, Data Contracts zwischen Teams, Anomalieerkennung bei Schlüsselmetriken und automatisiertes Alerting. Probleme werden abgefangen, bevor sie sich ausbreiten, und nicht erst, nachdem sie nachgelagerte Modelle beschädigt haben.
Data Warehouses bedienen Analytics-Abfragen, Feature Stores bedienen ML-Systeme. Ein Feature Store stellt sicher, dass die Features, mit denen ein Modell trainiert wird, exakt den Features entsprechen, die in der Produktion bereitgestellt werden – und beseitigt so den Training-Serving-Skew, eine der Hauptursachen für das Scheitern von ML-Modellen.
Wir beginnen mit Batch, sofern es keinen klaren Echtzeit-Anwendungsfall gibt. Batch ist einfacher, günstiger und für die meisten Analysen ausreichend. Wenn Echtzeit zählt (Betrugserkennung, Personalisierung), setzen wir Streaming mit Kafka oder Managed Services um, mit Batch als Fallback.