Cloudnonic baut die Datenpipelines, Analysen und Berichte, die ein Produkt für die Menschen nützlich machen, die es betreiben: Feldgeräte, die in eine Monitoring-Plattform streamen, Produktkataloge, die eine Optimierungs-Engine speisen, operative Dashboards, die ein Team jeden Morgen öffnet. Wir arbeiten in Python und PostgreSQL auf AWS, im Produkt statt daneben, mit derselben Verantwortung für Korrektheit und Betrieb wie für den Rest der Plattform.
Diagramme werden aus dem gebaut, was die Datenbank gerade enthält, und zwei Teams lesen verschiedene Zahlen für dieselbe Kennzahl.
Meetings, in denen über Daten gestritten statt entschieden wird, und ein Board-Deck, dem niemand vertraut.
Jede Kennzahl wird einmal definiert, mit Verantwortlichem und Quelle, bevor ein Diagramm gezeichnet wird.
Ein Transformationsfehler wird Wochen später gefunden, und es gibt keinen Weg, die Historie neu zu berechnen, also wird der Fehler dokumentiert statt behoben.
Dauerhaft falsche Berichte und manuelle Korrekturen für jede Periode.
Rohdaten werden aufbewahrt, Transformationen sind versioniert und idempotent, und das Reprocessing einer Periode ist Routine.
Ein BI-Anbieter baut Berichte neben dem Produkt, mit eigener Datenkopie, und niemand verantwortet die Lücke dazwischen.
Veraltete Zahlen, doppelte Kosten und ein Produkt, das seinen eigenen Nutzern nicht zeigen kann, was passiert.
Analytics wird vom Team, das das Datenmodell verantwortet, ins Produkt eingebaut, und Reporting-Werkzeuge lesen aus denselben Definitionen.
Datenarbeit ist meist Teil eines größeren Plattform-Engagements, weil der Wert im Produkt liegt, das die Daten speisen. Sie kann auch als fester Umfang beginnen: eine Pipeline und ein Satz Dashboards mit einer vereinbarten Definition von richtig, die dann mit dem Produkt wächst.
Ihr Produktteam · Was das verhindert: Einen Prototyp, der nie zur Plattform wird, und eine CTO-Einstellung, bevor das Produkt sie verdient.
Die zwei Zusammenarbeitsmodelle →Pro Projekt gewählt. Wir nehmen, was Ihr Team nach uns betreiben kann, nicht was gerade in Mode ist.
Python
PostgreSQL
FastAPI
AWS Lambda
ReactReactAWS LambdaFastAPIPostgreSQLPythonFallstudien in diesem Bereich. Jede Zahl stammt aus der dahinterliegenden Fallstudie.
PythonReactAWSPythonReactAWSFastAPIReactPostgreSQLAWS Lambda
TerraformWenn das Produkt eines braucht. Für die meisten Plattformen, die wir betreiben, deckt PostgreSQL mit gut entworfenen Schemata und Python-Verarbeitung auf AWS die analytische Last. Ein Warehouse oder eine Streaming-Schicht führen wir ein, wenn Volumen oder Latenz es verlangen, und wir sagen, welche Zahlen das rechtfertigen.
Ja. Wir haben die Ingestion für Hunderte Feldgeräte mehrerer Gerätetypen in eine einzige Monitoring-Plattform gebaut, mit mandantenspezifischen Sichten für Betreiber und Partner. Das Muster ist für jede Quelle gleich, die Ereignisse streamt.
Mit dem Fachbereich abgestimmte Definitionen, Tests auf den Daten selbst, Aktualitäts- und Volumenprüfungen und Reprocessing, mit dem wir eine Periode nach einer Korrektur neu berechnen. Korrektheit wird überwacht wie Verfügbarkeit.
Dashboards im Produkt in React, wenn die Nutzer Ihre Kunden oder Betreiber sind, und Ihr bestehendes BI-Werkzeug, wenn die Nutzer intern sind. Beide lesen aus denselben Kennzahlendefinitionen.
Jede Leistung auf dieser Seite wird mit unserem AI-Native-Prozess geliefert: Spezifikationen als Quelle der Wahrheit, Agenten in der Pipeline und ein namentlich verantwortlicher Entwickler, der auf Staging freigibt.
Wie wir mit KI entwickeln →
