cdsX — die Drehscheibe für Daten- und KI-Prozesse
Alle Quellsysteme über einen einheitlichen API-Layer verbunden, alle Pipelines automatisiert,
vollständig in der eigenen Infrastruktur betreibbar.
Das Problem: Isolierte Systeme verhindern eine einheitliche Datenbasis
ERP, CRM, PIM, MAM/DAM, CAD und Webshop halten dieselben Informationen in unterschiedlichen Formaten, mit unterschiedlichen APIs und unterschiedlicher Qualität. Rund 80 Prozent der Datenübertragung zwischen diesen Systemen läuft manuell, etwa 5 Prozent über automatisierte Pipelines. Redundante ETL-Strecken erzeugen Fehler und Verzögerungen, der Integrationsaufwand wächst mit jedem neuen System, und KI-Vorhaben scheitern nicht am Modell, sondern an der fehlenden gemeinsamen Datenbasis.
Die Lösung: Vier Komponenten
Unified Data Layer— API-Standardisierung und Format-Harmonisierung aller Quellsysteme.
Automation Engine — GUI-gesteuerte Workflows ersetzen manuelles Skripting.
Echtzeit-Pipelines — event-getriebene Architektur für verzögerungsfreie Verarbeitung.
Monitoring und Control — Governance, Logging und Alerting für transparente Prozesssteuerung.
Architektur - Lakehouse: die Flexibilität eines Data Lake mit der Struktur eines Data Warehouse
Bronze Layer (Raw) — Rohdaten aus allen Quellsystemen, unverändert gespeichert, vollständig historisiert.
Silver Layer (Cleaned) — bereinigte, deduplizierte und standardisierte Datensätze mit Schema-Validierung und Typkonvertierung.
Gold Layer (Business-Ready) — aggregierte, angereicherte Business-Views und Feature Store für ML und KI.
Jede Schicht ist unabhängig abfragbar. KI-Agenten greifen direkt auf den Gold Layer zu, ohne ETL-Wartezeiten.
Strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert in einem System
Relationale Tabellen für transaktionale Abfragen, Delta Lake für analytische Workloads mit ACID-Transaktionen, Schema-on-Read für Produktfeeds und Konfigurationen, Object Storage für Binärdaten — mit automatischer Vektorisierung für semantische Suche über Bilder, PDFs, CAD-Dateien und Freitexte.
Eine kontrollierbare, versionierte Zugriffsebene
Ein API Gateway trennt Datenhaltung von Konsumenten und übernimmt Rate Limiting, Authentifizierung über OAuth 2.0 und JWT, Routing, Logging, Versionierung und TLS-Terminierung. Darunter liegen REST für CRUD und Import/Export, GraphQL für flexible Abfragen aus Frontend und KI-Agenten sowie gRPC für performante Service-zu-Service-Kommunikation.
Drei Pipeline-Typen decken alle Latenzanforderungen ab
| Streaming | < 100 ms | Produktänderungen, Bestellungen, Kunden-Events, Lager-Updates
| Micro-Batch | Sekunden bis Minuten | Kundensegmentierung, Score-Berechnung, Content-Indizierung
| Batch | Minuten bis Stunden | Historische Migration, nächtliche Aggregation, ML-Feature-Berechnung
Change Data Capture erfasst Änderungen auf Row-Level, ohne dass Quellsysteme angepasst werden müssen. An jeder Schichtgrenze läuft eine automatisierte Qualitätsprüfung; fehlerhafte Records werden quarantiniert. Durchsatz, Latenz und Fehlerquoten sind in Echtzeit sichtbar, jede Transformation ist über den Audit-Trail nachvollziehbar.
EU-datenschutzkonform by design
Alle Komponenten sind Open Source und vollständig On-Premise oder in der Private Cloud betreibbar. Es gibt keinen technischen Zwang, Produktdaten an externe Dienste zu geben. Betrieb auf Kubernetes mit CI/CD und OpenTelemetry-Monitoring, ausgelegt auf Enterprise-Fehlertoleranz und Skalierbarkeit.
Wertbeitrag
| 70–90 % | weniger manueller Aufwand durch End-to-End-Automatisierung
| 50–80 % | schnellere Projektumsetzung durch API-first-Architektur
| 15–30 % | Reduktion der bestehenden Kostenstruktur
Vorgehen: Schrittweiser Rollout statt Big Bang
Phase 1 — Quick Wins: Start mit ein bis zwei priorisierten Datenströmen, um schnelle Ergebnisse zu erzielen und Vertrauen aufzubauen.
Phase 2 — Kerninfrastruktur:** Aufbau des zentralen API-Layers und der Orchestrierung, Validierung im laufenden Betrieb.
Phase 3 — Skalierung:** schrittweise Ausweitung auf alle relevanten Systeme und Datenquellen.
cdsX — die Datendrehscheibe für Daten- und KI-Prozesse
Alle Quellsysteme über einen einheitlichen API-Layer verbunden, alle Pipelines automatisiert,
vollständig in der eigenen Infrastruktur betreibbar.
Das Problem: Isolierte Systeme verhindern eine einheitliche Datenbasis
ERP, CRM, PIM, MAM/DAM, CAD und Webshop halten dieselben Informationen in unterschiedlichen Formaten, mit unterschiedlichen APIs und unterschiedlicher Qualität. Rund 80 Prozent der Datenübertragung zwischen diesen Systemen läuft manuell, etwa 5 Prozent über automatisierte Pipelines. Redundante ETL-Strecken erzeugen Fehler und Verzögerungen, der Integrationsaufwand wächst mit jedem neuen System, und KI-Vorhaben scheitern nicht am Modell, sondern an der fehlenden gemeinsamen Datenbasis.
Die Lösung: Vier Komponenten
Unified Data Layer— API-Standardisierung und Format-Harmonisierung aller Quellsysteme.
Automation Engine — GUI-gesteuerte Workflows ersetzen manuelles Skripting.
Echtzeit-Pipelines — event-getriebene Architektur für verzögerungsfreie Verarbeitung.
Monitoring und Control — Governance, Logging und Alerting für transparente Prozesssteuerung.
Strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert in einem System
Architektur - Lakehouse: die Flexibilität eines Data Lake mit der Struktur eines Data Warehouse
Bronze Layer (Raw) — Rohdaten aus allen Quellsystemen, unverändert gespeichert, vollständig historisiert.
Silver Layer (Cleaned) — bereinigte, deduplizierte und standardisierte Datensätze mit Schema-Validierung und Typkonvertierung.
Gold Layer (Business-Ready) — aggregierte, angereicherte Business-Views und Feature Store für ML und KI.
Jede Schicht ist unabhängig abfragbar. KI-Agenten greifen direkt auf den Gold Layer zu, ohne ETL-Wartezeiten.
Strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert in einem System
Relationale Tabellen für transaktionale Abfragen, Delta Lake für analytische Workloads mit ACID-Transaktionen, Schema-on-Read für Produktfeeds und Konfigurationen, Object Storage für Binärdaten — mit automatischer Vektorisierung für semantische Suche über Bilder, PDFs, CAD-Dateien und Freitexte.
Eine kontrollierbare, versionierte Zugriffsebene
Ein API Gateway trennt Datenhaltung von Konsumenten und übernimmt Rate Limiting, Authentifizierung über OAuth 2.0 und JWT, Routing, Logging, Versionierung und TLS-Terminierung. Darunter liegen REST für CRUD und Import/Export, GraphQL für flexible Abfragen aus Frontend und KI-Agenten sowie gRPC für performante Service-zu-Service-Kommunikation.
Drei Pipeline-Typen decken alle Latenzanforderungen ab
| Streaming | < 100 ms | Produktänderungen, Bestellungen, Kunden-Events, Lager-Updates
| Micro-Batch | Sekunden bis Minuten | Kundensegmentierung, Score-Berechnung, Content-Indizierung
| Batch | Minuten bis Stunden | Historische Migration, nächtliche Aggregation, ML-Feature-Berechnung
Change Data Capture erfasst Änderungen auf Row-Level, ohne dass Quellsysteme angepasst werden müssen. An jeder Schichtgrenze läuft eine automatisierte Qualitätsprüfung; fehlerhafte Records werden quarantiniert. Durchsatz, Latenz und Fehlerquoten sind in Echtzeit sichtbar, jede Transformation ist über den Audit-Trail nachvollziehbar.
EU-datenschutzkonform by design
Alle Komponenten sind Open Source und vollständig On-Premise oder in der Private Cloud betreibbar. Es gibt keinen technischen Zwang, Produktdaten an externe Dienste zu geben. Betrieb auf Kubernetes mit CI/CD und OpenTelemetry-Monitoring, ausgelegt auf Enterprise-Fehlertoleranz und Skalierbarkeit.
Wertbeitrag
| 70–90 % | weniger manueller Aufwand durch End-to-End-Automatisierung
| 50–80 % | schnellere Projektumsetzung durch API-first-Architektur
| 15–30 % | Reduktion der bestehenden Kostenstruktur
Vorgehen: Schrittweiser Rollout statt Big Bang
Phase 1 — Quick Wins: Start mit ein bis zwei priorisierten Datenströmen, um schnelle Ergebnisse zu erzielen und Vertrauen aufzubauen.
Phase 2 — Kerninfrastruktur:** Aufbau des zentralen API-Layers und der Orchestrierung, Validierung im laufenden Betrieb.
Phase 3 — Skalierung:** schrittweise Ausweitung auf alle relevanten Systeme und Datenquellen.