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Data Engineering für KI

KI-Datenpipeline-Entwicklung

Eine KI-Datenpipeline holt Daten aus Ihren Quellsystemen, bereinigt und prüft sie und stellt sie zuverlässig für Machine Learning, RAG-Systeme und Analysen bereit. Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, entwickelt solche Pipelines passend zu Ihrer Datenlandschaft – von der Konzeption bis zum produktiven Betrieb.

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Stahlrohrbrücke mit parallelen Rohrleitungen und einem türkisfarbenen Ventil in einer Industrieanlage, von unten fotografiertKI-generiertes Bild
Skalierbar von Gigabyte bis TerabyteBatch- und Echtzeit-VerarbeitungAutomatisierte Datenqualitätsprüfungdbt · Spark · Airflow · Kafka
  1. Workshop
  2. Setup
  3. Sprint
  4. Build & Begleitung

Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand:

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Was ist KI-Datenpipeline-Entwicklung?

KI-Technologie

KI-Datenpipeline-Entwicklung umfasst Extraktion, Transformation und Bereitstellung von Daten für Machine-Learning-Modelle, RAG-Systeme und Analysen. Anders als klassisches ETL kommen Feature Engineering, Embedding-Erzeugung, automatische Qualitätsprüfung und die Konsistenz zwischen Training und Inferenz hinzu.

Spezialisierung
ETL/ELT, Feature Stores, Embedding-Pipelines, Datenqualität
Technologien
Apache Spark, dbt, Airflow, Kafka, Prefect
Zielgruppe
Unternehmen mit komplexen Datenlandschaften und KI-Vorhaben
Projektdauer
Typischerweise 4–14 Wochen je nach Datenvolumen und Quellen
Compliance
DSGVO-konforme Datenhaltung, Data Lineage, Auditierbarkeit

RAG-EntwicklungVektordatenbank-IntegrationKI-DatenanalyseMachine-Learning-Entwicklung

(02)

Welche Datenpipeline-Leistungen bieten wir?

Von der Rohdaten-Extraktion bis zum KI-fähigen Feature Store

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ETL/ELT-Pipelines

Skalierbare Extraktions-, Transformations- und Ladepipelines mit dbt, Spark oder Polars – von Batch-Verarbeitung für Data Warehouses bis zu Streaming-Pipelines mit Apache Kafka für Echtzeit-Features.

(02)

Embedding-Pipelines & Vektorisierung

Spezialisierte Pipelines für RAG-Systeme: Dokumentenextraktion, Chunking, Embedding-Erzeugung und inkrementelle Aktualisierung von Vektordatenbanken, abgestimmt auf Dokumenttypen und Embedding-Modelle.

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Feature Store & Feature Engineering

Zentrale Feature Stores, die konsistente Features für Training und Inferenz bereitstellen, dazu automatisiertes Feature Engineering mit domänenspezifischen Transformationen und Zeitreihen-Aggregationen.

(04)

Datenqualität & Validierung

Automatische Prüfungen mit Great Expectations oder dbt-Tests, Schema-Validierung und Anomalieerkennung – damit Ihre KI-Modelle auf sauberen, konsistenten Daten arbeiten.

(05)

Data Observability & Lineage

Nachverfolgbarkeit jedes Datensatzes von der Quelle bis zum Modell, mit Lineage-Graphen, Impact-Analysen und Alarmen bei unerwarteten Datenveränderungen.

(06)

Inkrementelle & Echtzeit-Pipelines

Change Data Capture und Streaming-Architekturen, die nur veränderte Daten verarbeiten – für kosteneffiziente Aktualisierung auch bei sehr großen Datenbeständen.

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Wie läuft ein Datenpipeline-Projekt ab?

  1. (01)

    Erstgespräch

    Kostenloses 30-Minuten-Gespräch per Video-Call mit Michael Kerkhoff. Wir verstehen Ihr Vorhaben, prüfen die KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit, Aufwand und Zeitrahmen.

    Schritt 1
  2. (02)

    Angebot & Planung

    Detaillierte Aufschlüsselung der Funktionen, technischer Architekturplan und ein schriftliches Angebot mit Umfang, Zeitplan und Festpreis.

    Schritt 2
  3. (03)

    KI-beschleunigte Entwicklung

    Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos und produktionsreifem Code mit automatisierten Tests. Ziel: ein funktionsfähiges MVP in ca. 4 Wochen.

    Schritt 3
  4. (04)

    Launch & Betrieb

    Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation und Übergabe. 30 Tage kostenlose Fehlerbehebung ab der finalen Lieferung; Wartung und Weiterentwicklung nach Vereinbarung.

    Schritt 4

Häufig gestellte Fragen zu KI-Datenpipelines

(01)Was unterscheidet eine KI-Datenpipeline von einer normalen ETL-Pipeline?
KI-Datenpipelines haben zusätzliche Anforderungen: Feature Engineering für ML-Modelle, Embedding-Erzeugung für Vektordatenbanken, inkrementelle Verarbeitung für Echtzeit-Features, Erkennung von Data Drift und eigene Qualitätsmetriken. Außerdem müssen sie sicherstellen, dass Training und Inferenz mit identisch aufbereiteten Daten arbeiten, sonst verschlechtern sich Modelle unbemerkt.
(02)Brauchen wir Echtzeit- oder Batch-Verarbeitung?
Das hängt vom Anwendungsfall ab: Empfehlungssysteme und Betrugserkennung brauchen Echtzeit-Streaming, Reporting, Modelltraining und historische Analysen funktionieren gut im Batch. Viele Systeme kombinieren beides in einer Lambda- oder Kappa-Architektur. Wir wählen die einfachste Lösung, die Ihre Latenzanforderung erfüllt, weil Streaming mehr Betriebsaufwand bedeutet.
(03)Wie groß dürfen die Datenvolumen sein?
Unsere Pipelines skalieren von wenigen Gigabyte bis in den Terabyte-Bereich. Apache Spark verteilt große Batch-Jobs auf viele Rechner, Streaming-Plattformen wie Kafka verarbeiten hohe Ereignisraten. Die Kosten optimieren wir durch Partitionierung, inkrementelle Verarbeitung und passende Speicherklassen, damit sie nicht schneller wachsen als der Nutzen.
(04)Wie stellen Sie die Datenqualität sicher?
Durch automatisierte Quality Gates an jedem Pipeline-Schritt: Schema-Validierung, Constraint-Checks, statistische Anomalieerkennung, Duplikaterkennung und Prüfung der referenziellen Integrität. Great Expectations oder dbt-Tests dokumentieren die Erwartungen an die Daten und halten fehlerhafte Datensätze automatisch zurück, bevor sie Modelle, Dashboards oder Berichte unbemerkt verfälschen.
(05)Was kostet der Betrieb einer Datenpipeline?
Die laufenden Kosten einer Cloud-Pipeline hängen vor allem von Datenvolumen, Aktualisierungsfrequenz und gewählten Diensten ab. Wir beziffern sie im Scoping konkret und senken sie durch inkrementelle Verarbeitung, Spot-Instanzen und günstige Speicherklassen. Für die Entwicklung gilt: Festpreis nach Scoping, Angebot in 48 Stunden.
(06)Können bestehende Data Warehouses eingebunden werden?
Ja. Wir integrieren gängige Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery, Redshift und Databricks sowie On-Premise-Datenbanken. Bestehende dbt-Modelle können erweitert, Airflow-DAGs ergänzt und vorhandene Datenmodelle als Grundlage für KI-Features genutzt werden. So bauen wir auf Ihren bisherigen Investitionen auf, statt alles neu zu entwickeln.
(07)Wie wird die DSGVO bei Datenpipelines eingehalten?
Durch Privacy by Design: Erkennung personenbezogener Daten und automatische Maskierung oder Pseudonymisierung in der Pipeline, Zugriffskontrollen auf Spaltenebene, Lösch-Workflows für Betroffenenanfragen und Audit-Logging aller Datenzugriffe. Data Lineage dokumentiert den vollständigen Datenfluss und erleichtert Auskünfte gegenüber Betroffenen, Datenschutzbeauftragten und Aufsichtsbehörden erheblich.
(08)Was ist ein Feature Store und brauchen wir einen?
Ein Feature Store ist ein zentrales Repository für ML-Features. Er sorgt für Konsistenz zwischen Training und Inferenz, ermöglicht die Wiederverwendung von Features und liefert zeitlich korrekte Werte für historische Trainingsdaten. Sinnvoll ist er, wenn mehrere Modelle dieselben Features nutzen oder Echtzeit-Features nötig sind; für ein einzelnes Modell reicht oft eine einfachere Lösung.
(09)Wie lange dauert der Aufbau einer Datenpipeline?
Eine einzelne ETL-Pipeline mit einer Quelle und einem Ziel ist typischerweise in 2–4 Wochen umgesetzt. Eine vollständige Datenplattform mit mehreren Quellen, Feature Store, Streaming-Komponente und Monitoring benötigt in der Regel 8–14 Wochen. Wir empfehlen einen iterativen Aufbau: zuerst die geschäftskritischste Pipeline, dann schrittweise erweitern.
(10)Können wir unstrukturierte Daten wie PDFs und E-Mails verarbeiten?
Ja. Unsere Pipelines verbinden OCR, LLM-basierte Extraktion und Dokumentenparser für PDFs, E-Mails, Word-Dateien und weitere Formate. Die extrahierten Inhalte werden strukturiert, in Embeddings umgewandelt und je nach Zweck im Data Warehouse, in einer Vektordatenbank oder in beiden gespeichert, inklusive Verweis auf das Originaldokument.
(04)

Technologie-Stack für Datenpipelines

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AI & ML

dbt & Apache SparkApache Airflow & PrefectApache Kafka (Streaming)Great Expectations (Datenqualität)Embedding-Modelle (OpenAI, Cohere, Open Source)Vektordatenbanken (pgvector, Pinecone, Weaviate)Snowflake, BigQuery, DatabricksPolars & DuckDB
(02)

Web & Mobile

Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSshadcn/uiVercel Edge Runtime
(03)

Backend & Data

Node.js & HonoPythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
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DevOps & Infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
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Datenpipelines für verschiedene Branchen

Finanzdienstleistungen

Transaktionsdaten-Pipelines für Betrugserkennung, Kreditscoring und Risikomanagement – mit geringer Latenz und lückenlosem Audit-Trail für regulatorische Anforderungen.

E-Commerce

Clickstream-Pipelines, Synchronisation des Produktkatalogs und Aggregation des Kundenverhaltens für Empfehlungssysteme und dynamische Preisgestaltung.

Gesundheitswesen

DSGVO-konforme Pipelines für klinische Daten, Patientenakten und Bilddaten – mit Anonymisierung, Pseudonymisierung und sicherer Bereitstellung für diagnostische Modelle.

Fertigung & IoT

Streaming-Pipelines für Sensordaten wie Vibration, Temperatur und Druck, in Echtzeit aggregiert für Predictive-Maintenance-Modelle und Prozessoptimierung.

Medien & Content

Metadaten-Pipelines für Empfehlungsalgorithmen, Aggregation des Nutzerverhaltens und automatische Klassifizierung von Inhalten für personalisierte Feeds.

Telekommunikation

Pipelines für Netzwerk-Logdaten zur Anomalieerkennung, Qualitätsüberwachung und Churn-Prognose – auch bei großen täglichen Datenmengen effizient verarbeitet.

(06)

Datenpipelines: Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

Wissensmanagement

Dokumenten-Pipeline für ein RAG-System

Eine Pipeline liest Handbücher, Richtlinien und E-Mails ein, zerlegt sie in Abschnitte, erzeugt Embeddings und hält die Vektordatenbank bei jeder Änderung aktuell.

Inkrementelle Aktualisierung · Verweis auf Originalquelle · Zugriffsrechte übernommen
Fertigung

Sensordaten für Predictive Maintenance

Maschinendaten werden per Streaming erfasst, bereinigt und zu Features aggregiert, die ein Modell zur Vorhersage von Ausfällen nutzt.

Streaming mit Kafka · Feature Store · Ziel: weniger ungeplante Stillstände
E-Commerce

Kundendaten-Plattform für Personalisierung

Shop-, CRM- und Newsletter-Daten fließen in ein Data Warehouse und werden als Features für Empfehlungen und Segmentierung bereitgestellt.

dbt-Modelle · Automatische Qualitätsprüfung · DSGVO-konforme Pseudonymisierung
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Datenpipelines – Beratung in Berlin

Gründer KI-nativ seit
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Datenpipelines – Daten bereit für KI machen

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