Wir transformieren und betreiben Ihre Data & AI Stacks und bieten dabei umfassende End-to-End Services. Von Cloud Data Warehouses und Lakehouse-Architekturen bis zu produktionsreifen AI-Agenten. Unsere Services umfassen strategische Beratung, Data Engineering und Modelling, Platform Operations und AI Implementation. Governance, Analysesverfahren und 24/7 Support gehören bei all dem selbstverständlich dazu.
Wir liefern Ihnen pragmatische, outcome-driven Data und AI Strategien, die Ihre Business-Prioritäten, regulatorische Erwartungen und Business Roadmaps in Einklang bringen. Wir definieren das Target Operating Model, die Funded Roadmap und die ersten Initiativen – von Data Strategy über AI Integration & Pilots bis zu Proof-of-Concept und Proof-of-Value. Zudem optimieren wir Ihre Datenvorbereitung für modernstes ESG Reporting und integrieren AI in Ihre Geschäftsprozesse.
Die Challenge
Zwei große deutsche Banken standen vor der Aufgabe, ihre Digitalisierungsprogramme zu aktualisieren. Sie benötigten eine Strategie für die Nutzung von Snowflake, die Stilllegung von Altsystemen und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen.
Die Lösung
Wir haben eine umfassende Beratung angeboten, strategische Roadmaps erstellt und Snowflake-Anwendungsfälle geplant. Wir unterstützten bei Investitionsentscheidungen und sorgten für die Erfüllung regulatorischer Anforderungen.
Kunde
Zwei führende Banken in der DACH-Region
Wir sind Experten für moderne Datenplattformen, leistungsstarke und skalierbare Lösungen sowie für Datenmanagement und -analyse. Als Spezialisten für Cloud Data Warehouses (u. a. Snowflake, Azure, Google Cloud), Lakehouse-Architekturen (u. a. Databricks) sowie Modern Data Stacks, schaffen wir zukunftssichere Dateninfrastrukturen. Wir kombinieren technische Exzellenz mit smarten Lösungen für EU-weite Hybrid-Umgebungen. Dies beinhaltet Streaming, Real-time Processing und FinOps Cost Controls.
Die Challenge
Non-Profit-Organisationen stehen vor der Herausforderung, ihre Daten effektiv zu verwalten, um Spender zu verstehen und mit ihnen zu interagieren. Sie benötigen eine Lösung, die es ihnen ermöglicht, Berichte und Analysen zu erstellen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Lösung
Wir entwickeln maßgeschneiderte Datenplattformen, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Non-Profits zugeschnitten sind. Unsere Plattformen nutzen fortschrittliche Technologien wie Snowflake, DataFactory, Python und PowerBI, um eine integrierte Datendrehscheibe zu schaffen, die eine optimierte Customer Journey und effektives Marketing ermöglicht.
Kunde
Eine große humanitäre Non-Profit-Organisation
Wir etablieren Ownership, Stewardship und Discoverability durch operative Data Catalogs, Lineage und Data Quality SLAs. Unsere Governance und Catalog Services reduzieren die Analysezeit und verbessern die Audit-Readiness erheblich. Unser Data Architecture Advisory liefert Target-State Architekturen, Integrationsmuster und Migration-Lanes – mit klarem Fokus auf Balance zwischen Kosten, Widerstandskraft und Compliance.
Die Challenge
Die Bank stand vor der Notwendigkeit, die DSGVO einzuhalten, indem sie personenbezogene Daten automatisch aus ihren Datenbanken löschen, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden.
Die Lösung
Eine API-basierte Privacy-Broker-Dienstlösung wurde implementiert, die als Vermittler für die Datenlöschung dient. Diese Lösung ermöglicht die automatische Entfernung von Daten gemäß DSGVO und unterstützt manuelle Löschvorgänge durch Bankpersonal.
Kunde
Bietet eine breite Palette von Finanzprodukten an, darunter Kredite, Karten, Versicherungen und Einlagenkonten
Unsere Data Engineering-Dienstleistungen umfassen die technische Beratung, Implementierungsservices und die Bereitstellung von Tooling sowie Infrastruktur. Auch Database Development für Cloud und On-Premise (Oracle, SQL Server, PostgreSQL), von Datenmodellierung bis Performance-Tuning, gehört zu unseren Kompetenzen. Wir sind spezialisiert auf die Modernisierung von Legacy-Systemen und nutzen AI-gestützte Automatisierung um die Datenverarbeitung und -analyse zu optimieren. So meistern Sie komplexe Datenherausforderungen und rüsten Ihre Datenarchitektur für die Zukunft.
Die Challenge
Unser Kunde stand vor der Herausforderung, nach einer Fusion eine Drittbank zu betreiben. Unsere Aufgabe bestand darin, alle Kernbankdaten der Fremdbank in das eigene Kernbanksystem zu migrieren und dies bis zum 1. Januar in wenigen Tagen zu erreichen.
Die Lösung
Wir erstellten ein optimiertes Datenmapping zwischen den Kernbankensystemen. Die Datenmigration verlief reibungslos und nach dem Go-live sicherten wir die Geschäftskontinuität.
Kunde
Eine deutsche Bank mit Fokus auf Investment-Depots.
Wir bieten ETL/ELT Standardisierung durch Pattern Libraries, Templates und Governance und sorgen damit für konsistente Transformationen mit deutlich reduziertem Maintenance-Aufwand. Unsere APIs und Integrationen mit governed Interfaces, Schema Versioning und Lifecycle Management machen Daten sicher verfügbar für Applikationen und Partner. Unsere Cloud Migration Expertise erhöht zudem die Agilität und Skalierbarkeit Ihrer IT-Infrastruktur.
Die Challenge
Der Kunde benötigte eine Software, die es Autohändlern ermöglicht, Versicherungsprodukte an ihre Endkunden zu verkaufen. Dazu sollte es möglich sein, am Point-of-Sale des Autohauses Versicherungen von verschiedenen Versicherungsgesellschaften zu berechnen und anzubieten.
Die Lösung
Wir haben eine Java-Backend-Anwendung entwickelt, die Versicherungs-APIs orchestriert und über eine grafische Oberfläche Daten-Mapping ermöglicht. Dank der Entwicklung der Anwendung, die mit den erforderlichen APIs der Versicherungsgesellschaften integriert ist, können die Autohändler ihr Produktportfolio erweitern, indem sie ihren Endkunden über ihre Point-of-Sale-Anwendungen Versicherungspolicen von verschiedenen Versicherungsgesellschaften anbieten.
Kunde
IT-Dienstleister mit Fokus auf Entwicklung und Betreuung von Softwarelösungen speziell für die Automobilindustrie
Treffen Sie datenbasierte Entscheidungen mit unseren modernen Reporting-Lösungen und Self-Service-BI-Tools. Von Management-Dashboards bis hin zur Datenvisualisierung bieten wir Ihnen IT-Lösungen, die es Anwendern ohne große Vorkenntnisse ermöglichen, eigenständig Berichte und Analysen zu erstellen. Unternehmen, die Sage b7 ERP nutzen, profitieren von Sage BI und Microsoft Power BI. Damit lassen sich ERP-Daten durch Dashboards und automatisierte Reports in Echtzeit-Einblicke verwandeln. Ergänzt wird dies durch KI-gestützte Analytik, Anomalieerkennung, Automatisierungen und Auswertungen in natürlicher Sprache. All dies basiert auf vertrauenswürdigen, qualitätsgesicherten Unternehmensdaten, sodass Governance in jeder Form gewährleistet ist.
Die Challenge
Eine große Sportliga benötigte eine zentrale Datenplattform für Echtzeit-Analysen, die Vereinen, Fans und Medien dient. Die Komplexität liegt in der Auswahl des Tech-Stacks, Datenmigration, Integration in Web und APIs sowie der Ablösung alter Systeme.
Die Lösung
Wir implementieren eine robuste Datenzentrale in der Azure-Cloud, die mit Microsoft Fabric, DataFactory und PowerBI arbeitet. Diese Lösung ermöglicht nahtlose Datenflüsse und Analysen, die allen Beteiligten Mehrwert bieten.
Kunde
Eine führende nationale Sportliga
Die Optimierung von Operations und MLOps erfolgt durch einen ganzheitlichen Ansatz, der DevOps & Managed Cloud Services, 24/7 Data Operations, Change Management, Kostenkontrolle und fortgeschrittene Datenqualitäts- und Observability-Lösungen umfasst. Dabei setzen wir auf bewährte Cybersecurity- und Data Loss Prevention (DLP) Best Practices, um den Schutz Ihrer Daten und Systeme zu gewährleisten. Durch umfassendes Model Lifecycle Management und Database Administration gewährleisten wir die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Datenmodelle und -infrastrukturen.
Die Challenge
Die Anforderung bestand darin, kontobezogene Informationen auf der Grundlage von Transaktionsdaten bereitzustellen, die für die Analyse des Lebensstils und der Präferenzen einer natürlichen Person ausreichen, um z. B. Angebote für Versicherungen zu erstellen.
Die Lösung
Wir haben eine Java-API für Datenintelligenz entwickelt, die maschinelles Lernen nutzt, um Bankinformationen für personalisierte Angebote zu analysieren. Sie hilft Versicherungsunternehmen und Finanzinstituten bei Angebotserstellung und Bonitätsprüfung.
Kunde
Deutschlands führender Anbieter von Open-Banking- und Open-Finance-Lösungen
Die Challenge
Die Herausforderung bestand darin, dass eine Bank ihr Berichtswesen und Geschäftsanalysen von SAS auf Python umstellen wollte. Eine interne Durchführung war aufgrund hoher Aufwandsschätzungen und Ressourcenblockierung fast unmöglich.
Die Lösung
Wir kombinierten unser Tool LegacyLift mit unseren IT-Ressourcen und einem kleinen Bankenteam, um erhebliche Einsparungen zu erzielen. Bei geringer Komplexität erreichten wir eine Verbesserung von 60%, bei mittlerem Schwierigkeitsgrad 50% und bei hohem Komplexitätsgrad 40%. Zudem erzielten wir eine 20%ige Verbesserung bei SAS-generierten ETL-Prozessen und 50% Gesamteinsparungen im Vergleich zur vollständig von Menschen durchgeführten Codemigration.
Kunde
Eine bekannte Bankengruppe.
Die Challenge
Autohäuser mussten Kunden beim Neuwagenkauf schnell und direkt mit Versicherungen verbinden, wobei verschiedene Angebote und Produkte berücksichtigt und nicht standardisierte, sich häufig ändernde Schnittstellen der Versicherer korrekt bedient werden mussten.
Die Lösung
Wir implementierten die Lösung Amonga, die zwischen der POS-Anwendung der Autohäuser und den Versicherungsunternehmen agiert. Amonga ermöglicht eine flexible Kundendatenzuordnung und einfache GUI-basierte Wartung der Zuordnungen zu den Versicherern. Die von Specific-Group gehostete und verwaltete Anwendung verarbeitet wöchentlich etwa 60.000 Anfragen an Versicherer.
Kunde
Der Kunde ist aus der Automobilindustrie.
Wir planen und führen komplexe Migrations- und Optimierungsprojekte durch. Diese reichen von KI-gestützter Code-Migration über Datenbank-Upgrades bis zur Plattform-Konsolidierung. AI-Assisted Code Migration ermöglicht geführtes Refactoring von Legacy SQL/PL-SQL zu modernen Plattformen. Database Migrations für Oracle/SQL Server Estates mit Lizenz-Optimierung, Workload-Offloading und Right-Sizing zur TCO-Reduktion gehören ebenso in unser Serviceangebot. Egal, um welches Projekt es sich handelt, unser Ansatz kombiniert Automatisierung mit menschlicher Expertise – und bringt Ihre Business Ziele damit auf das Next Level.
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Data Engineering beschreibt die technische Arbeit, rohe Quelldaten in verlässliche, auswertbare Pipelines zu überführen. Ohne diese Grundlage liefern BI-Dashboards veraltete Zahlen und KI-Modelle trainieren auf fehlerhafter Basis. Data Engineers entwerfen Datenarchitekturen, implementieren ETL-Prozesse und binden Cloud-Plattformen wie Snowflake, Azure oder Google BigQuery an. Der Aufwand variiert stark je nach Systemlandschaft: Wer dutzende Quellsysteme und Echtzeitanforderungen hat, braucht eine grundlegend andere Plattform als ein Unternehmen mit wenigen, strukturierten Datenquellen.
Ein Data Warehouse speichert aufbereitete Daten für definierte Berichts- und Analyseanwendungen, ist auf Abfragegeschwindigkeit optimiert und verlangt vorab definierte Datenmodelle. Ein Data Lake nimmt alle Datentypen auf, auch unstrukturierte, und eignet sich für explorative Analysen und maschinelles Lernen. Der Preis: ohne sorgfältiges Datenmanagement wird der Lake schnell zum Datensumpf. Das Data Lakehouse verbindet flexible Datenhaltung mit performanten Abfragen auf einer gemeinsamen Storage-Schicht. Databricks und Snowflake sind die verbreitetsten Plattformen, die dieses Modell heute produktiv umsetzen.
KI-Agenten führen eigenständig Aufgaben aus: Sie greifen auf Daten zu, rufen externe Dienste auf und handeln auf Basis definierter Ziele. Der häufigste Grund für gescheiterte KI-Projekte ist eine unzureichende Datenbasis. Das Modell selbst ist selten das Problem. Eine bewährte Architektur ist RAG (Retrieval-Augmented Generation), bei der das Sprachmodell auf ein unternehmensspezifisches Wissenssystem zugreift, statt ausschließlich auf allgemeines Training zu vertrauen. Proof-of-Concept-Phasen helfen, den tatsächlichen Mehrwert vor einem Rollout zu validieren und den Anwendungsfall scharf zu stellen.
Die Specific Group begleitet Unternehmen vom ersten Datenstrategie-Workshop bis zum laufenden Plattformbetrieb. Kernleistungen sind Cloud-Data-Plattformen auf Snowflake, Databricks und Azure, Data Engineering, Datenmodellierung, Governance sowie KI-Implementierungen einschließlich MLOps. Spezialisiert sind wir auf komplexe Migrationsprojekte und hybride EU-Umgebungen, wo regulatorische Anforderungen wie DORA oder Solvency II die Architekturentscheidungen beeinflussen. Darüber hinaus entwickeln wir eigene Produkte: Amonga für API-Integration und Ozgar.ai für das KI-gestützte Verständnis von Legacy-Systemen.
Data Governance ist der Rahmen, der regelt, wer welche Daten unter welchen Bedingungen nutzt und wer dafür verantwortlich ist. Ohne klare Verantwortlichkeiten (Data Ownership, Stewardship) und operative Datenkataloge entstehen Qualitätsprobleme, die sich erst in falschen Dashboards oder schlechten KI-Modellergebnissen zeigen. Bei der Specific Group ist Governance ein fester Bestandteil jeder Datenarchitektur. In Projekten mit Finanzinstituten oder Versicherern integrieren wir Compliance-Vorgaben wie DORA oder Solvency II direkt in die Architekturentscheidungen.