Die Entscheidungen, die man später
nicht mehr rückgängig machen kann.
Ein falsches Datenmodell oder eine zu früh getroffene Architektur-Entscheidung kostet Monate, wenn man sie Jahre später korrigieren muss. Wir planen Systemarchitektur und Datenbankdesign, inklusive Vektordatenbanken für KI- und Such-Anwendungen, bevor die erste Zeile Anwendungscode geschrieben wird.
Warum Zeitcode für System- & DB-Design
Architekturentscheidungen aus echten Projekten mit hohen Datenvolumen und hohen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit.
Architektur für Systeme, die wachsen müssen
Konzeption von Speicher- und Integrationssystemen mit Anbindung an externe Fremdsysteme, gebaut für Datenvolumen, die über die Zeit deutlich zunehmen.
Bereit für KI- und Suchanwendungen
Aufbau semantischer Suche über große Datenmengen mit Vektordatenbanken wie Qdrant, für Anwendungsfälle, bei denen klassische Datenbanken an ihre Grenzen stoßen.
Architektur, die dokumentiert und erklärbar ist
Klare Entity-Beziehungen, nachvollziehbare Migrationen und eine Struktur, die auch ein neues Teammitglied ohne wochenlange Einarbeitung versteht.
Daten, die sich auswerten lassen
Datenmodelle, die nicht nur die Anwendung bedienen, sondern auch saubere Auswertungen und Dashboards ermöglichen, etwa mit Power BI.
Eine Grundlage, die mitwächst
Gute Architektur merkt man nicht sofort. Man merkt sie erst, wenn nach zwei Jahren neue Anforderungen kommen und das System trotzdem hält.
Sauber normalisierte Datenmodelle
PostgreSQL und andere relationale Datenbanken mit durchdachter Normalisierung, Indizierung und Constraints, die Datenintegrität statt Datenchaos sicherstellen.
Embeddings und semantische Suche eingeplant
Wenn KI-gestützte Suche oder Empfehlungen Teil der Roadmap sind, wird das Datenmodell von Anfang an dafür vorbereitet, statt es später mühsam nachzurüsten.
Klare Schnittstellen zwischen Services
Saubere Abgrenzung, welches System welche Daten besitzt und wie Services miteinander kommunizieren, damit Änderungen an einer Stelle nicht das ganze System gefährden.
Performance auch bei wachsendem Datenvolumen
Indexstrategien, Partitionierung und Caching dort, wo sie wirklich etwas bringen, statt vorschneller Optimierung an der falschen Stelle.
So läuft euer Architektur-Projekt
Vier Phasen, von der Anforderungsanalyse bis zur dokumentierten Übergabe.
Phase 1
AnforderungenFachliche Domäne & Datenflüsse
- ✓Fachliche Entitäten und Beziehungen erfassen
- ✓Datenflüsse zwischen Systemen abbilden
Phase 2
ModellierungDatenmodell & Technologiewahl
- ✓Relationale und, wo sinnvoll, Vektordatenbank kombinieren
- ✓Normalisierung und Indizierung geplant, nicht geraten
Phase 3
ValidierungPrototyp & Lasttest
- ✓Kritische Abfragen gegen realistische Datenmengen testen
- ✓Engpässe vor dem produktiven Einsatz erkennen
Phase 4
ÜbergabeDokumentation & Team-Hand-off
- ✓Architektur- und Datenmodell-Dokumentation
- ✓Übergabe an euer Entwicklungsteam
Nacheinander, mit klaren Ergebnissen pro Phase.
Stimmen aus Architektur-Projekten
Kurze Ausschnitte aus Projekten, in denen die richtige Grundlage später viel Aufwand gespart hat.
“Wir haben zu Beginn viel Zeit in die Datenmodellierung investiert und uns gefragt, ob das nötig ist. Zwei Jahre und dreimal so viele Daten später hat sich diese Zeit vielfach ausgezahlt, das System musste nie grundlegend umgebaut werden.”
“Wir wollten von Beginn an semantische Suche, wussten aber nicht, wie man das sauber ins bestehende Datenmodell integriert. Die Lösung fügt sich nahtlos ein, statt wie ein nachträglicher Fremdkörper zu wirken.”
- ✓Ein Datenmodell, das auch nach starkem Wachstum noch trägt
- ✓Klare Dokumentation statt Wissen in einem Kopf
- ✓Vektorsuche und klassische Datenbank sauber kombiniert
Fragen zu System- & DB-Design
Antworten zu Datenbankwahl, Vektordatenbanken und dem typischen Ablauf.
Noch eine offene Frage?Nächster Schritt
Ein System, das auf einer soliden Grundlage steht?
Im Erstgespräch schauen wir uns eure fachliche Domäne an und klären, welches Datenmodell und welche Architektur wirklich passen.