VECTORIODie Warehouse-Rechnung wächst schneller als die Daten. Und die Zahl vom letzten Quartal lässt sich nicht reproduzieren.
Aufgaben im Notebook-Format. Rechnungen im Notebook-Format.
Betreiben Sie Workloads im Notebook-Format auf eigener Hardware – und erhalten Sie bei jedem Lauf dieselbe Zahl.
Was sich für Sie ändert.
Warehouse-Tempo auf dem Notebook
Umsatz je Stadt über 100 Mio. Immobilienverkäufe in 3,5 ms (warm, gemessen).
Kleinere Rechnungen
Entwicklung, Tests und mittelgroße Jobs wandern von der Abrechnung pro Abfrage auf Ihre eigene Hardware.
Jedes Mal dieselbe Zahl
Wiederholte Läufe reproduzieren die Zahlen des letzten Quartals auf die letzte Stelle genau.
Streaming inklusive
Ereigniszeit-Fenster, verspätete Daten, Dublettenbereinigung und Dead-Letter-Wege sind fertige Knoten.
Echte Workflows. Aus Ihrem Bereich.
5 Workflows aus unserer Testsuite, mit denen Teams in diesem Bereich einsteigen – bereit für Ihre Daten.
100 Millionen Immobilienverkäufe werden einmal geladen; die Abfrage nach Umsatz je Stadt antwortet danach in Millisekunden.
- CSV-Eingang · SQL-AbfrageCSV.Subscriber · ETL.SQLQuery
- CLI-ProzessorETL.CLIProcessor
src → CSV.Subscriber
sql_cold → ETL.SQLQuery
out → ETL.CLIProcessorJede Transaktion wird mit dem üblichen Verhalten des Kunden verglichen; riskante werden gestoppt, als kritischer Alarm gemeldet und als Fall abgelegt.
- Kundenprofile · TransaktionsstromZufallsdaten · Zufallsdaten
- Kunde nachschlagenAbgleich
- Risikowert berechnenFelder berechnen
- BetrugsprüfungQualitätsprüfung
- Freigegebene Zahlungen · BetrugsalarmCSV-Ausgabe · Alarm
- Betrugsfälle (CSV)CSV-Ausgabe
customer-profiles → Generators.Random
tx-gen → Generators.Random
profile-lookup → ETL.Lookup
risk-compute → ETL.Compute
fraud-gate → Sync.QualityGate
approved-csv → CSV.Publisher
fraud-alert → ETL.Alert
fraud-csv → CSV.PublisherEin Tag Streaming-Ereignisse wird am Eingang geprüft, pseudonymisiert, über drei Tage von Dubletten bereinigt, angereichert und je Nutzer verdichtet – fehlerhafte Zeilen landen in einer Dead-Letter-Tabelle und bleiben aus den Zahlen heraus.
- Streaming-Ereignisse · Sitzungskontext · Titeldimension · Schema-AngleichungCSV-Eingang · CSV-Eingang · CSV-Eingang · Schema angleichen
- Zeitstempel · PseudonymisierungFelder berechnen · Schlüsselerzeugung
- Ereignis-ID erzeugen · Dubletten entfernenSchlüsselerzeugung · Dublettenentfernung
- Summen vorbereiten · Sitzungsdaten ergänzen · Titeldaten ergänzen · Tagessumme je NutzerFelder berechnen · Abgleich · Abgleich · Aggregation
- Abgeleitete Spalten · Qualitätsprüfung · Tagessummen-AusgabeFelder berechnen · Sync.QualityGate · CSV-Ausgabe
- Ausgabeverzweigung · Geprüfte Ereignisse · Qualitätsstatistik · Qualitätskennzahlen · DLQ-Fehlerbehandlung · Dead-Letter-AusgabeVerzweigung · CSV-Ausgabe · Fensterfunktionen · CSV-Ausgabe · DLQ-Behandlung · CSV-Ausgabe
event-source → CSV.Subscriber
session-context-source → CSV.Subscriber
tracks-dim-source → CSV.Subscriber
schema-conform → ETL.SchemaConform
timestamp-normalization → ETL.Compute
pii-boundary → ETL.KeyGen
event-key-gen → ETL.KeyGen
dedup → ETL.Dedup
rollup-prep → ETL.Compute
session-enrichment → ETL.Lookup
track-enrichment → ETL.Lookup
derived-columns → ETL.Compute
quality-gate → Sync.QualityGate
output-fork → ETL.Fork
trusted-output → CSV.Publisher
daily-rollup → ETL.Rollup
rollup-output → CSV.Publisher
quality-stats → ETL.Window
quality-output → CSV.Publisher
dlq-handler → ETL.DLQHandler
dlq-output → CSV.PublisherDokumente werden gelesen, nach Stichwort gefiltert, geschwärzt und als versiegeltes Paket für die Gegenseite oder das Gericht bereitgestellt.
- DokumentleserDocuments.Subscriber
- ZeilenfilterETL.Filter
- PIIRedactionDatenmaskierung
- NachweiseNachweis-Sammler
- PaketEvidenzpaket
- BereitstellenBinärdatei-Ausgabe
text-extract → Documents.Subscriber
keyword-search → ETL.Filter
pii-redaction → Security.Mask
evidence-collect → Forensic.EvidenceCollector
evidence-pack → Forensic.EvidencePack
evidence-output → BinaryFile.PublisherEin lokales Modell beantwortet einen Stapel Prompts – ohne Netzwerk, die Daten bleiben auf der Maschine.
- Prompt-Quelle (CSV)CSV-Eingang
- Lokales SprachmodellLocalLLM.Processor
- CLI-AusgabeCLI-Prozessor
csv-prompts → CSV.Subscriber
llm-processor → LocalLLM.Processor
cli-output → ETL.CLIProcessorEchte Workflows und Knotentypen; die Designer-Ansicht ist illustriert. Messwerte stammen aus unseren End-to-End-Testläufen.
Finden Sie Ihre Rolle. Eine von acht.
Data- und Analytics-Engineering-Teams im Kampf mit Cloud-Warehouse-Rechnungen
Schluss mit Cluster-Kosten für Abfragen, die auf ein Notebook passen.
Risikoanalytik für Finanzen & Handel
Risikokennzahlen, reproduzierbar auf Knopfdruck.
Handel, E-Commerce und Quick-Commerce-Betrieb
Bestandsanalysen für eine ganze Stadt auf einem einzigen Rechner.
Systemintegratoren und Beratungen, die Datenplattformen für Kunden bauen
Eine Engine zum Liefern, Prüfen und Übergeben.
ISVs und SaaS-Anbieter, die eine eingebettete Analytik-/ETL-Engine brauchen
Eingebaut in Ihr Produkt.
KI/ML-Teams
Reproduzierbare Datenaufbereitung im Tempo des Arbeitsspeichers.
Versicherungsanalytik
Reproduzierbare Rückstellungen, berechnet in Minuten.
Mittelständische Unternehmen ohne Datenteam
Tabellenketten ersetzen, Daten behalten.
Ihr Pilotprojekt. Drei Schritte.
Ihre Daten und Ihr Ziel
Sagen Sie uns, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und welches Ergebnis Sie brauchen.
Ein klar abgegrenzter Pilot
Auf Ihren Daten und Ihrer Hardware, mit vorab festgehaltenem Erfolgsmaßstab.
Eine klare Entscheidung
Sie sehen das Ergebnis an diesem Maßstab – und behalten jeden Workflow und jeden Datensatz.
Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.
Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.