Kosten
Weniger Lizenzdruck, mehr Budget für Produktlogik, Datenqualität und Delivery.
Open-Source-Strategie für datenintensive Softwareprodukte
Open Source ist für uns kein Ideologie-Thema, sondern ein Werkzeug für Geschwindigkeit, Kontrolle und saubere Kostenstrukturen.
Wir bewerten, wo offene Technologien in Ihrem Stack messbar besser sind und setzen sie betriebssicher um.
Warum Open Source im Data-Stack wirkt
Unabhängigkeit
Klare Schnittstellen statt Vendor-Lock-in. Komponenten bleiben austauschbar, siehe Modulare Plattformen.
Tempo
Reife Ökosysteme liefern schneller neue Features, bessere Integrationen und kürzere Umsetzungszeiten.
Typische Bausteine für datengetriebene Lösungen
- Daten: PostgreSQL, Kafka, Streaming-Pipelines und CDC.
- Services: Python- und TypeScript-Backends mit klaren API-Verträgen.
- Betrieb: Container, CI/CD, Observability und Security-Scans.
- Analytics: Verlässliche Datenmodelle für Reporting und KI-Workloads.
So gehen wir vor
- Audit: Bestehenden Stack, Kosten und Risiken bewerten.
- Priorisierung: Komponenten mit dem größten Hebel zuerst ersetzen.
- Integration: Migration iterativ mit Tests, Monitoring und Fallbacks.
- Enablement: Betriebskonzept, Dokumentation und Team-Übergabe sichern.
Ergebnis
Ein flexibler Tech-Stack, der Datenprodukte schneller ermöglicht und Ihre Abhängigkeit von einzelnen Herstellern reduziert.
Open-Source Roadmap aufsetzen
Wir priorisieren Alternativen, planen Migrationen und machen den Betrieb zuverlässig.
Open-Source-Strategie starten