On-Premise, Cloud oder Hybrid — souverän by Design
KI-fähige Daten & Enterprise KI
Aufbau einer souveränen, DSGVO-konformen KI-Infrastruktur, die zu Ihrer Architektur passt — auf Ihrer Hardware, in der Cloud oder als Kombination. Volle Auditierbarkeit, keine Kompromisse.
Gespräch zu dieser Leistung anfragenKennzahlen
68 %
Ø Verbesserung der Datenqualität
4×
Senkung der Ausfallquote bei KI-Projekten
120 Std./Jahr
Eingesparte DSGVO-Audit-Vorbereitung
< 18 Monate
Typische Amortisationszeit
Die Herausforderung
Die meisten Unternehmen sitzen auf Jahren wertvoller Daten, gefangen in inkompatiblen Silos — ERP-Exporte, CRM-Dumps, unstrukturierte Dokumente. Ohne saubere, regelkonforme Datenbasis scheitern KI-Projekte bereits in der Datenschicht, bevor das erste Modell trainiert wird.
Unsere Lösung
Wir entwerfen ein Data Lakehouse, das alle Quellen unter einer einheitlichen semantischen Schicht zusammenführt — bereitgestellt auf Ihrer eigenen Hardware, in einer Private Cloud oder als hybride Kombination. Ihre KI-Modelle trainieren auf Ihren Daten, unter Ihrer Rechtsordnung — mit vollständiger DSGVO-Auditierbarkeit.
Technische Umsetzung
- Datenprofilierung und Qualitätsbewertung über alle Quellsysteme hinweg
- Flexibles Lakehouse-Deployment: On-Premise (MinIO / Apache Iceberg / DuckDB) oder Private Cloud
- Semantischer Datenkatalog mit Lineage-Tracking
- Lokale oder Cloud-LLM-Bereitstellung (LLaMA / Mistral / Azure OpenAI) mit RAG-Pipelines
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle und vollständiges Audit-Logging
- Kontinuierliche Daten-Qualitäts-Monitoring-Dashboards
Häufige Fragen
Wie stellen Sie DSGVO-Konformität sicher — egal ob On-Premise oder Cloud?
Bei On-Premise-Deployments verbleiben alle personenbezogenen Daten in Ihrem eigenen Rechenzentrum. Für Cloud-Deployments nutzen wir EU-basierte Private-Cloud-Umgebungen — keine Daten verlassen Ihren Rechtsraum. In beiden Fällen implementieren wir Feld-Level-Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und unveränderliche Audit-Logs, die durch Ihren Datenschutzbeauftragten prüfbar sind. Die optimale Architektur hängt von Ihrer Datenklassifikation und Ihrem Risikoprofil ab — wir beraten Sie dabei.
Was ist ein Data Lakehouse und warum ist es für KI entscheidend?
Ein Lakehouse kombiniert den günstigen Speicher eines Data Lakes mit den ACID-Transaktionsgarantien eines Data Warehouses. Für KI-Workloads bedeutet das: Modelle können auf dem vollständigen historischen Datensatz trainiert werden, während konsistente, abfragefertige Tabellen für Analysen erhalten bleiben.
Können wir große Sprachmodelle On-Premise, in der Cloud oder hybrid betreiben?
Ja, alle drei Optionen sind möglich. On-Premise deployen wir Open-Weight-Modelle wie LLaMA 3 und Mistral auf Ihren GPU-Servern via Ollama oder vLLM. Für Cloud-Workloads integrieren wir Azure OpenAI oder AWS Bedrock in Ihrem Private Tenant. Hybride Setups sind häufig: Sensible Daten bleiben lokal, während allgemeine Inferenz flexibel in der Cloud skaliert.