Technische Dokumentation

Intelligente Datenverarbeitung.

Erleben Sie die Architektur hinter DataForge. Von der Validierung bis zur Echtzeit-Transformation: Eine Plattform, die für komplexe Enterprise-Szenarien und maximale Datenintegrität gebaut ist.

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DataForge Dashboard UI zeigt Echtzeit-Datenvalidierung

Automatisierte Datenvalidierung

Unsere Validierungs-Engine basiert auf einem deterministischen Regelwerk, das Datenpunkte in Millisekunden analysiert und bewertet.

Regelbasierte Integrität

Definieren Sie komplexe Validierungsregeln via JSON oder unserer visuellen Builder-Oberfläche. Prüfen Sie Datentypen, Referenzintegrität und business-spezifische Constraints (z.B. "Rechnungssumme > 0") parallel.

Anomalie-Erkennung (AI)

Unsupervised Learning-Modelle scannen Ihre Datenströme nach statistischen Ausreißern. DataForge lernt Ihre normalen Datenmuster kennen und meldet Abweichungen, bevor sie Ihre Reports verfälschen.

Automatische Bereinigung

Bei erkannten Fehlern wendet DataForge vordefinierte "Heilungs"-Strategien an – von der Standardisierung von Datenformaten bis zum automatischen Matching von Fuzzy-Strings.

Echtzeit-Transformation Pipelines

Kein Batch-Lag mehr. Unsere Streaming-Architektur verarbeitet Events sofort bei Entstehung.

DataForge nutzt einen verteilten Event-Driven-Workflow. Wenn Daten aus Kafka, Kinesis oder direkt via Webhook eintreffen, durchlaufen sie sofort Ihre Transformations-Logik.

Das bedeutet: Ein Update in Ihrem ERP-System ist innerhalb von Sekunden im Data Warehouse verfügbar. Ideal für Fraud Detection, Live-Dashboards und personalisierte Customer Journeys in Echtzeit.

Stateless Worker Nodes für horizontale Skalierung
Exakt-once Semantik für garantierte Datenkonsistenz
Automatisches Failover bei Knotenausfall

// Pipeline Configuration Example

{
  "pipeline_id": "prod_sales_etl",
  "source": "kafka_cluster_01",
  "transformations": [
    "normalize_currency: EUR",
    "mask_pii: true",
    "validate_schema: v2.4"
  ],
  "destination": "snowflake_wh",
  "latency_target": "<100ms"
}

Schema-Management & Migration

Schema-Drift ist der Feind der Datenanalyse. Wir machen Ihre Datenstrukturen versionierbar und robust.

Schema Versionierung

Behalten Sie die Kontrolle über Ihre Datenmodelle. DataForge speichert jede Schemaversion und ermöglicht einfaches Rollback, wenn Upstream-Änderungen Probleme verursachen.

Zero-Downtime Migration

Ändern Sie Ihre Datenbank-Struktur ohne Ausfallzeiten. Unsere Dual-Write-Strategie synchronisiert alte und neue Schemata parallel, bis der Cutover sicher ist.

Auto-Mapping

Integrieren Sie neue Datenquellen in Minuten. Unsere KI schlägt Mapping-Regeln basierend auf Spaltennamen und Dateninhalten vor und reduziert manuelle Konfiguration um 90%.

10k+

Transaktionen / Sekunde

150+

Native Konnektoren

99.99%

Uptime SLA

Integration in bestehende Tech-Stacks

DataForge ist nicht designed, um Ihre bestehende Infrastruktur zu ersetzen, sondern sie zu verstärken. Wir integrieren nahtlos in Ihre CI/CD-Pipelines und DevOps-Workflows.

Ob Sie Snowflake, Redshift, BigQuery oder PostgreSQL nutzen – DataForge spricht die Sprache Ihrer Datenbank. Mit unserer Infrastructure-as-Code (IaC) Unterstützung via Terraform und Helm-Charts können Sie DataForge Instanzen versionieren und automatisieren.

REST & GraphQL API

Fully documented APIs für jeden Aspekt der Plattform. Trigger Pipelines via Webhook oder steuern Sie Validierungen direkt aus Ihrer App.

☁

Cloud Agnostic

Bereit in AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie DataForge dort, wo Ihre Daten liegen, ohne Vendor Lock-in oder Daten-Export-Gebühren.

Skalierbare Architektur

Wachsen Sie ohne Grenzen. Unsere Serverless-Engine skaliert automatisch mit Ihrem Datenvolumen.

Traditionelle ETL-Tools stoßen schnell an ihre Grenzen. DataForge nutzt einen Container-basierten Microservices-Ansatz. Jede Transformation läuft isoliert und parallelisiert.

Starten Sie mit kleinen Datenmengen und skalieren Sie nahtlos auf Petabytes. Sie zahlen nur für die Rechenzeit, die Sie tatsächlich verbrauchen. Keine überdimensionierten Server, keine versteckten Kosten.

Architektur-Review vereinbaren

Unsere Data Architects analysieren Ihre aktuelle Datenstrategie und zeigen Ihnen, wie DataForge Ihre Effizienz steigert. Kostenloses Erstgespräch.

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Technische FAQ

Welche Datenbanken werden als Quelle unterstützt?

Wir unterstützen alle gängigen SQL-Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server) sowie NoSQL (MongoDB, DynamoDB) und Cloud Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) via JDBC oder native Treiber.

Wie wird die Sicherheit der Daten gewährleistet?

Alle Daten werden in Transit (TLS 1.3) und at Rest (AES-256) verschlüsselt. DataForge ist ISO 27001 zertifiziert und bietet Single Sign-On (SSO) sowie detaillierte Rollen-basierte Zugriffssteuerung (RBAC).

Kann ich eigene Transformations-Logik schreiben?

Ja. Sie können Custom-Transformations als Python- oder JavaScript-Snippets direkt in der Plattform definieren. Diese werden in einer sicheren Sandbox ausgeführt.