Data Lakehouse, Data Lake und Data Warehouse bündeln strukturierte und unstrukturierte Daten zentral, mit automatisierten Pipelines und 
Data Catalog.
Sicher, flexibel und dauerhaft betreibbar
Eine Data & AI-Plattform muss mit Ihren Anforderungen wachsen. Eine zeitgemäße Architektur ist deshalb skalierbar, egal ob Sie auf Cloud-Anbieter wie Microsoft Azure, AWS, Google Cloud oder STACKIT, auf hybride Modelle oder auf Open-Source-Technologien setzen, etwa in Kombination mit Databricks oder Snowflake. Je nach Anwendungsfall können Plattformen wie Microsoft Fabric, SAP Business Data Cloud oder SAP Datasphere Teil der Architektur sein. Genauso wichtig ist der dauerhafte Betrieb: Datenschutz, Compliance und klare Zugriffskontrollen gehören von Beginn an in die Architektur. Data Governance legt dafür fest, wer für welche Daten verantwortlich ist und welche Regeln gelten. So bleibt Ihre Plattform langfristig sicher und nachvollziehbar, entlastet Ihre IT und beschleunigt datenbasierte Innovationen.
Ihr Partner: QUNIS Data & AI Manufaktur
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams – technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
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Was ist eine Data & AI-Plattform?
Eine Data & AI-Plattform ist eine zentrale, skalierbare Umgebung, die Daten aus operativen Systemen, IoT-Anwendungen und externen Quellen zusammenführt. Sie stellt diese Daten für digitale Prozesse und Anwendungen, Business Intelligence und Data Science sowie GenAI-, Agentic-AI- und ML-Anwendungen bereit. Damit schafft sie eine gemeinsame technische Grundlage für die produktive und skalierbare Nutzung von Daten und AI.
Welche Bausteine gehören zu einer modernen Data & AI-Plattform?
Eine Data & AI-Plattform besteht aus einer Datenplattform mit Data Management (Lakehouse, Data Lake, Data Warehouse, Pipelines, Data Catalog), einer AI- und Modell-Infrastruktur sowie Plattformservices wie Feature Stores, Vector Databases und API-Layer. Dazu kommen ein Plattformbetrieb mit MLOps und LLMOps sowie Governance, Security und Compliance.
Was ist der Unterschied zwischen einer Data Platform und einer Data & AI-Plattform?
Eine Data Platform schafft die technische Grundlage für Integration, Speicherung, Governance und Bereitstellung von Daten. Eine Data & AI-Plattform erweitert diese Grundlage um spezifische Infrastrukturen und Services für die Entwicklung, Bereitstellung und den produktiven Betrieb von AI-Anwendungen, etwa Machine Learning, GenAI und Agentic AI. Dazu gehören beispielsweise Modellinfrastrukturen, Vector Databases sowie MLOps- und LLMOps-Komponenten. Beide Ansätze greifen ineinander und können auf einer gemeinsamen Architektur aufbauen.
Welche Anforderungen muss eine skalierbare Dateninfrastruktur erfüllen?
Eine skalierbare Dateninfrastruktur erfasst, speichert und verarbeitet strukturierte relationale Daten ebenso, wie unstrukturierte Datenströme. Sie muss strenge Kriterien an Hochverfügbarkeit, Datensicherheit und Kostenkontrolle erfüllen. Mit Data Warehouses, Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen wächst sie performant mit steigenden Datenvolumina mit und bietet eine stabile Basis für Business Intelligence und Data Science.
Welche Technologien eignen sich für eine Data & AI-Plattform?
Für Data & AI-Plattformen kommen Cloud-Umgebungen wie Microsoft Azure, AWS, Google Cloud oder die deutsche Cloud-Plattform STACKIT infrage. Darauf aufbauend können Plattformen und Technologien wie Microsoft Fabric, SAP Business Data Cloud, SAP Datasphere, Databricks oder Snowflake sowie hybride und Open-Source-basierte Architekturen zum Einsatz kommen. Welche Kombination geeignet ist, hängt von der bestehenden Systemlandschaft, den Datenquellen, den geplanten Anwendungsfällen sowie den Anforderungen an Governance, Datensouveränität, Skalierbarkeit und Betrieb ab. QUNIS unterstützt Sie bei der herstellerunabhängigen Auswahl und Integration der passenden Technologien.
Wie lassen sich Risiken beim Aufbau oder bei der Migration einer Datenplattform minimieren?
Risiken sinken durch ein strukturiertes, agiles Vorgehen von der Ist-Analyse über das Prototyping bis zur Implementierung und zum Betrieb. Automatisierte Testing- und Monitoring-Routinen überwachen die Datenintegrität während der Migration lückenlos. Entscheidend ist außerdem, IT- und Compliance-Verantwortliche früh einzubinden, damit Sicherheits- und Governance-Richtlinien von Anfang an in die Architektur einfließen.
Wie wird eine Data & AI-Plattform sicher und dauerhaft betrieben?
Ein stabiler Betrieb erfordert automatisiertes Monitoring, Testing und Deployment sowie klare Prozesse für Versionierung und Weiterentwicklung. Für AI-Anwendungen kommen MLOps und LLMOps hinzu. Zugriffssteuerung, Logging, Datenschutz, Compliance und Data Governance sollten von Beginn an in Architektur und Betriebsmodell verankert sein. So lassen sich Daten- und AI-Anwendungen kontrolliert betreiben und die Plattform kontinuierlich skalieren und weiterentwickeln.
Worauf sollten Unternehmen bei der Wahl eines Partners für Data & AI-Platform-Projekte achten?
Ein geeigneter Partner hat tiefes Wissen in Cloud-Architekturen, Data-Lakehouse-Konzepten, automatisierten Datenpipelines sowie AI-Infrastrukturen und deren produktivem Betrieb. Wichtig sind Projekterfahrung bei der Ablösung von Legacy-Infrastrukturen und der Migration geschäftskritischer Daten sowie nachweisbare Referenzen in komplexen IT-Landschaften. Zudem sollte der Partner herstellerunabhängig im Sinne des Kunden entscheiden können.
Arbeitet QUNIS herstellerunabhängig?
Ja. QUNIS berät technologieoffen und herstellerunabhängig und verfügt über Expertise in Technologien und Plattformen von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake. Je nach Anforderungen konzipieren wir Data & AI-Plattformen auf Microsoft Azure, AWS, Google Cloud oder STACKIT sowie in hybriden und Open-Source-basierten Architekturen. Entscheidend sind Ihre bestehende Systemlandschaft, Ihre Anwendungsfälle und die Anforderungen an Governance, Datensouveränität und Betrieb.
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