Problem: Daten sind da – aber sie arbeiten nicht zusammen.
Problem: Daten sind da – aber sie arbeiten nicht zusammen.
Manuelle Dateneingaben, doppelte Pflege und „Schnittstellen-Provisorien“ kosten Zeit – und erzeugen Fehler.
Mit Middleware kommen Daten automatisch dort an, wo sie gebraucht werden: vollständig, aktuell und strukturiert.
Wenn Systeme getrennt sind, wird jeder Prozess unnötig teuer.
- Weniger Fehler, Rückfragen und „Versionen der Wahrheit“
- Schnellere Prozesse ohne Medienbrüche
- Geringerer Aufwand für Administration und Datenpflege
- Fundierte Entscheidungen durch konsistente Daten über Abteilungen hinweg
- Event-getriebene Synchronisation statt Batch-„Nachtschicht“ (wo sinnvoll)
- Idempotente Verarbeitung zur Vermeidung von Duplikaten bei Retries
- Validierung & Normalisierung (Schemas, Pflichtfelder, Datentypen, Referenzen)
- Transaktions- & Konsistenzkonzepte (z. B. Sagas / Outbox-Pattern je nach Systemlandschaft)
- Fehlerhandling mit Dead-Letter-Queues / Retry-Strategien und sauberem Reprocessing
- Monitoring & Observability (structured logs, Metrics, Tracing) für nachvollziehbare Datenflüsse
Das eigentliche Problem ist selten das System – sondern der fehlende, verlässliche Datenfluss zwischen den Systemen.
Wertvolle Daten sind oft da – nur niemand nutzt sie.
In vielen Unternehmen existiert bereits ein großer Datenschatz: in ERP, CRM, Excel-Dateien, Maschinenlogs, Projekttools oder eigenentwickelten Systemen.
Oft ist nur nicht klar, welche Daten vorhanden sind, welche Qualität sie haben – und wer im Unternehmen davon profitieren könnte.
Wir starten daher häufig mit einer kurzen Analyse:
- Welche Datenquellen existieren bereits?
- Welche Abteilungen brauchen welche Informationen?
- Wo entstehen Dubletten, Lücken oder manuelle Workarounds?
- Welche Datenflüsse bringen den größten Hebel für Effizienz und Transparenz?
- System- und Datenquellen-Inventur: Datenbanken, APIs, Files (CSV/Excel), Message-Broker, Legacy-Interfaces
- Datenprofiling: Null-Raten, Duplikate, Wertebereiche, Ausreißer, Referentielle Integrität
- Canonical Data Model / Mapping-Konzept: einheitliche Entitäten (Customer, Order, Item, …) über Systeme hinweg
- Master-Data-/Golden-Record-Ansatz: Source-of-Truth, Prioritäten, Konfliktauflösung
- Datenklassifizierung: PII/DSGVO-relevant, Aufbewahrung, Zugriffskonzepte
Wer seine Datenlandschaft versteht, kann Integration gezielt dort bauen, wo der größte Hebel liegt.
Wertvolle Daten sind oft da – nur niemand nutzt sie.
Eine Lösung, die sich anpasst – nicht umgekehrt.
Eine Lösung, die sich anpasst – nicht umgekehrt.
Jede IT-Landschaft ist einzigartig. Standard-Integrationen stoßen schnell an Grenzen, sobald Prozesse individuell sind oder Systeme nicht „von Haus aus“ zusammenpassen.
Unsere Middleware richtet sich nach Ihren bestehenden Programmen, Strukturen und Abläufen – nicht andersherum.
So entsteht eine Verbindungslösung, die exakt auf Ihre Anforderungen abgestimmt ist: robust, erweiterbar und langfristig wartbar.
Technischer Blick
- Adapter-/Connector-Architektur: pro System ein sauber gekapselter Connector (API, DB, File, Queue)
- API-First und Versionierung: REST/JSON, GraphQL (wo sinnvoll), klare Contracts
- Asynchron vs. synchron: Webhooks/Events für Entkopplung, APIs für Abfragen/Kommandos
- Mapping-Pipeline: Transformationsschritte (enrich, normalize, validate, route)
- Performance & Skalierung: Parallelisierung, Backpressure, Rate-Limits, Bulk-Handling
- Deployment-Optionen: On-Premise (Standard), optional Hosting in Wien bei fehlender eigener Infrastruktur
- Kein Cloud-Zwang: Betrieb ohne Abhängigkeit von hyperscalern, kompatibel mit interner IT/Netzsegmentierung
Typische Anwendungsfälle
Wo nahtlose Verbindungen den Unterschied machen:
- Synchronisierung von Kunden- und Kontaktdaten zwischen CRM, ERP und Vertrieb
- Automatische Bestellübertragung aus Webshop/POS ins ERP inkl. Status-Rückmeldungen
- Anbindung spezialisierter Software (z. B. Planung, Produktion, Logistik) an zentrale Systeme
- Zusammenführung dezentraler Informationen für standortübergreifende Transparenz
- Import/Export aus Datenbanken, CSV, APIs oder Legacy-Systemen – mit Validierung und Protokollierung
- CRM ↔ ERP: bidirektionale Sync mit Feld-Mapping, Konfliktregeln, Merge-Strategien
- Webshop → ERP: Order-Ingestion inkl. Payments/Invoices, Status-Callback via Webhook
- Produktion/IoT → ERP/MES: Telemetrie-Ingestion, Aggregationen, Grenzwert-Events
- Standorte: Replikation/Sync über VPN, Offline-Queueing, konsistente Stammdaten
- Legacy: DB-Views, Stored Procedures, SFTP-File-Drops, proprietäre Formate mit Parser/Validator
- Data Consolidation: zentrale „read models“ / Reporting-Feeds ohne die Quellsysteme zu belasten
Typische Anwendungsfälle
Klare Vorteile auf einen Blick
Klare Vorteile auf einen Blick
Technischer Blick
- Automatisierte Abläufe sparen Zeit und reduzieren Reibungsverluste
- Bessere Datenqualität senkt Fehler- und Korrekturaufwand
- Reibungslose Prozesse erhöhen Zufriedenheit bei Mitarbeitenden und Kunden
- Skalierbare Integrationen wachsen mit den Anforderungen
- Mehr Transparenz für operative und strategische Entscheidungen
- On-Premise möglich – keine Cloud-Abhängigkeit
- Optional: Hosting in Wien, wenn keine eigene Infrastruktur vorhanden ist
- Security by Design: Least Privilege, Secrets-Management, Audit-Trails
- Transport & Daten: TLS, optionale Mutual TLS, Verschlüsselung at-rest je nach Setup
- Zugriffs- und Rollenmodell: getrennte technische Accounts, klare Berechtigungen pro Connector
- Nachvollziehbarkeit: Correlation-IDs, Request/Message-Tracing, Replay-Fähigkeit
- Stabilität: Circuit Breaker, Retry-Policies, Dead-Letter-Handling
- Wartbarkeit: modulare Services, saubere Schnittstellen, Tests (Contract-/Integration-Tests)r
- Dokumentation: Datenflüsse, Mappings, Runbooks für Betrieb und Weiterentwicklung








