Sind Ihre Daten bereit für Analytics und KI?
Schaffen Sie ein vertrauenswürdiges, gesteuertes Datenfundament für fundierte Entscheidungen und schnellere Lieferung. Datavault Builder bringt Standardisierung, Automatisierung und Business-IT-Ausrichtung in die moderne Data-Warehouse-Entwicklung.
- 100% Für Datenqualität konzipiert
- 15 min Von der Anforderung bis zur Produktion
- 100% Projekterfolg
- 9 Tools durch eine Plattform ersetzt
Kunden, die uns vertrauen
Eine Plattform. Jede Stufe Ihres Data Warehouses.
Datavault Builder ist nicht nur ein Modellierungstool – es enthält spezialisierte Tools, die jeweils eine bestimmte Aufgabe im Datenmanagement abdecken. Statt 9 oder mehr separate Produkte zu warten, hat Ihr Team alles in einer Plattform.
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Visuelles, modellgetriebenes Design vom Konzept bis zum produktionsbereiten Code.
- Konzeptuelle Datenmodellierung
- Logische Datenmodellierung
- Modell-Versionierung
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Batch-, Delta-, CDC- und Near-Real-Time-Ladevorgänge aus beliebigen Quellen – JDBC, Dateien, NoSQL, Streaming oder Python-Klasse.
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Integrieren Sie Daten aus mehreren Quellsystemen in ein einheitliches Data-Vault-Modell mit automatisiertem Hub- und Link-Management.
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Gleichen Sie inkonsistente Strukturen, Namenskonventionen und Business Keys über Quellsysteme hinweg an – ohne manuelles SQL.
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Wenden Sie Geschäftsregeln an, filtern Sie ungültige Datensätze und standardisieren Sie Werte in der Business-Vault-Schicht – virtuell oder materialisiert.
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Generieren Sie Output-Layer automatisch aus demselben Modell – kein Mehraufwand, keine doppelten Pipelines.
- Dimensionale Modelle (Star Schema)
- 3NF-Modelle
- Data Products
- Flat Tables
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Bereiten Sie strukturierte, kontextangereicherte Daten für Machine-Learning- und KI-Pipelines vor.
- Kontextangereicherte Daten
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Profilen Sie Quelldaten, erkennen Sie Anomalien und validieren Sie Ergebnisse. Vollständige Lineage von der Quelle bis zum BI-Bericht. Testen und validieren Sie Ihre Daten in Error Marts und spielen Sie sie zurück an Ihren Data Steward.
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Verwalten Sie die Metadaten, die Ihr Data Warehouse vertrauenswürdig und compliant halten.
- Dateneigentümerschaft
- Datendomänen
- Aufbewahrungsfristen
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100% automatische Lineage von jeder Quelltabelle bis zu jeder Berichtsspalte. REST-API für Power BI, Tableau und Qlik.
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Halten Sie Ihre Pipelines zuverlässig am Laufen – ohne individuelle Orchestrierungsskripte.
- Load-Orchestrierung
- Scheduling
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Enterprise-Grade Release-Management direkt in der Plattform – von der Entwicklung bis zur Produktion.
- Direkte Deployments
- Git-Flow-basierte Versionierung
- Generierung von Deployment-Skripten
- Generierung von Rollback-Skripten
- Deployment-APIs
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Stellen Sie Ihr Datenmodell und Ihr Warehouse als MCP-Server bereit – für KI-Agenten, Copilots und alle Tools, die das Model Context Protocol sprechen.
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Jedes Modell, jede Pipeline und jede Transformation wird automatisch dokumentiert — immer aktuell, immer synchron mit Ihrem tatsächlichen Data Warehouse.
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Sprechen Sie in natürlicher Sprache mit Ihrem Datenmodell und Ihren Daten. Stellen Sie Fragen, erkunden Sie Beziehungen und erhalten Sie Antworten – direkt aus der Plattform, ohne SQL.
Läuft auf Ihrer Plattform
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Es ist das Vertrauen der (Business-)Anwender [in die neue Dateninfrastruktur und die Vertrauenswürdigkeit der Daten], wo DVB den Unterschied macht. Der Dokumentationsaspekt ist ein enormer Bonus.
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Positiver ROI in 9 Monaten. Nächtliche Datenladevorgänge sanken von 6 Stunden auf 18 Minuten.
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Die wertvollste Funktion von Datavault Builder ist die Fähigkeit, die Entwicklung vollständiger DWH-Applikationen zu beschleunigen.
Herausfinden, ob Datavault Builder zu Ihrem Team passt
Kostenlose Demo. Ehrliche Antworten – kein Verkaufsdruck.
Keine Verpflichtung. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob es passt.
Ausgezeichnet von BARC — Data Management Survey 25
Häufig gestellte Fragen
- Datavault Builder ist eine Data-Warehouse-Automatisierungsplattform auf Basis der Data-Vault-2.0-Methodik. Sie automatisiert den gesamten DWH-Lebenszyklus – von der Quellenintegration und Modellierung bis zur ETL/ELT-Code-Generierung, dem Deployment und der Datenlineage – und ersetzt bis zu 9 separate Tools durch eine Plattform.
- Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Microsoft Fabric, Synapse Analytics, Oracle, SQL Server, PostgreSQL und Exasol.
- Beides. Sie können On-Premises auf eigenen Servern, in einer Private Cloud (AWS, Azure, GCP) oder als vollständig gehostetes SaaS deployen. Ein Wechsel des Deployment-Modells ist jederzeit mit derselben Lizenz möglich.
- Die meisten Teams kommen im Durchschnitt innerhalb von 14,7 Minuten von der ersten Anforderung bis zur Produktion. Das initiale Projekt-Setup dauert typischerweise Tage, nicht Monate – mit 100% Projekterfolgsquote.