Als offizieller Microsoft Data & AI Solutions Partner unterstützen wir Immobilienakteure & Investoren bei der Erarbeitung einer zukunftsfähigen Datenstrategie sowie der Umsetzung einer skalierbaren Datenarchitektur.
Open Source ist ein zentraler Baustein moderner Daten- und KI-Architekturen. Technologien wie Python oder R ermöglichen leistungsstarke Analysen, flexible Modellierung und die einfache Integration verschiedenster Datenquellen – unabhängig von proprietären Systemen.
Moderne Open-Source-Ökosysteme bieten enorme Funktionalität ohne Lizenzkosten und entwickeln sich dank grosser weltweiter Communities kontinuierlich weiter. Open Source bildet damit eine ideale Grundlage für:
Die Offenheit und Erweiterbarkeit dieser Technologien machen sie besonders attraktiv für Organisationen, die flexibel bleiben und eigene Lösungen schnell skalieren möchten.
Unsere Experten helfen Ihnen dabei, die passende Lösung für Ihre Anforderungen zu finden. Ob Sie eine skalierbare Umgebung für Machine Learning schaffen oder Ihre Datenarchitektur optimieren möchten – wir stehen Ihnen als kompetenter Partner zur Seite.
Wir evaluieren Ihre bestehende Daten- und Analytics-Landschaft, klären Anforderungen und definieren ein passendes Zielbild für den Einsatz von Open-Source-Technologien – von Data Engineering bis zu Reporting.
Wir entwickeln die Zielarchitektur für eine Open-Source-basierte Daten- und Analytics-Umgebung. Dazu gehören Datenprozesse, Sicherheitsanforderungen, Governance sowie die Auswahl geeigneter Frameworks wie Python, R oder Spark.
Wir implementieren Datenpipelines, Modelle und automatisierte Prozesse mit modernen Open-Source-Technologien. Dazu zählen ETL/ELT-Prozesse, Datenmodelle, Machine-Learning-Workflows und MLOps-Komponenten.
Wir integrieren die entwickelten Lösungen in Ihre bestehende IT-Umgebung oder stellen sie — bei Bedarf — sicher über die Novalytica-Infrastruktur bereit. Schulungen, Übergabe und Betriebsunterstützung sorgen dafür, dass Ihr Team die Open-Source-Lösungen effizient nutzen und weiterentwickeln kann.
bei gleichzeitig voller Kontrolle über die Entwicklung
dank frei kombinierbarer Tools und Frameworks
durch umfangreiche Bibliotheken und aktive Communities
für Data Engineering, Analytics und Machine Learning
von einzelnen Anbietern oder Plattformen
in Cloud- und On-Prem-Umgebungen
Open Source kann strategische Vorteile bieten, die über den Wegfall von Lizenzkosten hinausgehen:
Skalierbarkeit: Open-Source-Technologien laufen problemlos in Cloud-, On-Prem- oder Hybrid-Umgebungen.
Python, R und weitere Open-Source-Werkzeuge lassen sich nahtlos in Azure, Microsoft Fabric, Power BI, Databricks oder andere Cloud-Plattformen integrieren. Dadurch entstehen hybride Architekturen, die das Beste aus beiden Welten verbinden:
Für Unternehmen bedeutet das: Open Source ergänzt die Microsoft-Welt ideal – es ersetzt sie nicht, sondern erweitert sie strategisch um Flexibilität und Innovationsgeschwindigkeit.
Der Einsatz von Open-Source-Technologien lohnt sich vor allem dann, wenn Flexibilität, Anpassbarkeit und Geschwindigkeit entscheidend sind. Typische Einsatzzwecke sind:
Open Source entfaltet seinen grössten Nutzen, wenn Teams experimentieren, schnell entwickeln und unabhängig entscheiden können – ohne auf die Release-Zyklen proprietärer Tools angewiesen zu sein.
Das hängt stark vom Einsatzbereich ab. Für Analytics, Data Science, Machine Learning oder Automatisierungen lassen sich Open-Source-Lösungen wie Python oder R sehr effizient entwickeln und betreiben. Hier profitieren Unternehmen von hoher Flexibilität, schneller Entwicklung und tiefen Lizenzkosten.
Für den Aufbau einer vollständigen Datenplattform – vergleichbar mit Microsoft Fabric – wäre eine reine Open-Source-Lösung jedoch deutlich betriebs- und wartungsintensiver, da viele Funktionen (Storage, Governance, Security, Compute, Orchestrierung) manuell aufgebaut und betrieben werden müssten.
Richtig eingesetzt ist Open Source daher nicht grundsätzlich aufwändiger, sondern bietet eine starke Ergänzung zu Plattformen wie Fabric: flexibel dort, wo Individualisierung gefragt ist, und entlastend, wo SaaS-Services den Betrieb vereinfachen.
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Badenerstrasse 120
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