StartLeistungenTechnologie & Kompetenz
Technologie & Kompetenz
Welche Technik wir wählen, hängt davon ab, was bei Ihnen schon läuft und wer die Anwendung später betreuen soll. Was hier steht, haben wir im Einsatz.
Womit wir bauen und warum
Was zum Einsatz kommt, richtet sich nach Ihrem Umfeld und danach, wer die Anwendung nach der Übergabe betreut.
Frontend
Werkzeuge
Angular mit RxJS, HTML5, CSS3, Tailwind CSS, High-Performance-Grids für datenintensive Masken
Sachbearbeitung heißt dieselbe Maske hundertmal am Tag, und in Listen mit fünfstelligen Trefferzahlen muss sich im Browser so schnell filtern lassen wie früher im Fat Client.
Backend
Werkzeuge
Node.js mit TypeScript oder ASP.NET, dazu Python und Go für Durchsatz und Spezialaufgaben
Wird bei Ihnen ohnehin eine .NET-Landschaft betrieben, bauen wir in ASP.NET, andernfalls in Node.js mit TypeScript. Python oder Go kommen nur dort dazu, wo der Durchsatz oder eine Spezialaufgabe es verlangt.
Datenbanken und Altbestände
Werkzeuge
Microsoft SQL Server, PostgreSQL, bei Bedarf MongoDB, dazu DBF, DBC und Access
Die Altformate binden wir nur lesend an, damit ein Bestand ausgewertet oder übernommen werden kann, während das Altsystem unverändert weiterläuft.
Mobil im Außeneinsatz
Werkzeuge
Ionic mit Capacitor für Android und iOS, Erfassung per EAN- und QR-Scan
Draußen zählt, dass eine Lieferung oder eine Rückgabe im Moment des Scans erfasst ist; die Vorgänger solcher Apps liefen bei unseren Kunden noch auf tragbaren Mini-PCs unter MS-DOS.
Daten und Auswertung
Werkzeuge
HydraData als Datenpumpe, Power BI, Microsoft Fabric mit PySpark, InfluxDB als Zeitreihenquelle
HydraData holt Datenbestände aus Systemen heraus, die sie nicht hergeben wollen, und schreibt sie in eine SQL-Datenbank. Power BI setzt danach auf dieser Datenbank auf, nicht auf der internen Zwischenstufe der Datenpumpe.
Wie wir KI einsetzen
Ob wir KI in unserer eigenen Arbeit einsetzen und ob KI in Ihre Anwendung gehört, sind zwei Entscheidungen. Wir treffen sie getrennt.
Seit 2022 im eigenen Handwerk
Vor 2022 haben wir maschinelles Lernen mit TensorFlow für stochastische Auswertungen eingesetzt. Inzwischen gehört KI zum Werkzeug bei der Durchsicht von Code, bei Sicherheitsprüfungen, beim Verstehen fremder Prozesse und bei einem Teil der Umsetzung.
Kein Vibe Coding
Jede Zeile, die ein Werkzeug beisteuert, geht vor der Auslieferung durch die Hand eines Entwicklers. Für das Ergebnis haften wir genauso, als hätten wir es von Hand geschrieben. Erprobt haben wir das an einem eigenen Werkzeug, das Sicherheitslücken bewertet und die Auswirkungen von Änderungen prüft. Die Durchsicht gilt dort auch, wo kein Kunde sie einfordert.
Wer welches Modell zu sehen bekommt
Bevor ein KI-Modell an Ihren Code oder Ihre Daten geht, fragen wir Sie. Für unbedenkliches Material nutzen wir Claude oder GPT über geschäftliche Tarife, in denen der Anbieter Ihre Inhalte nicht für sein Training verwenden darf. Bei sensiblen Daten läuft stattdessen ein Open-Source-Modell lokal bei uns. In Kundenumgebungen haben wir kleinere Modelle direkt vor Ort integriert. Das hält die Daten im Haus und drückt laufende API-Kosten.
In Ihrem Produkt selten die Antwort
Sobald ein Vorgang belegbar sein muss, etwa eine Buchung oder eine Prüfung nach Geldwäscherecht, taugt kein Ergebnis, das beim nächsten Durchlauf anders lautet. Wenn eine feste Regel dasselbe leistet, sagen wir Ihnen das. Ausgenommen ist das Auslesen von Reports, die nur als PDF ankommen. Dort arbeitet Azure AI Document Intelligence im Datenfluss, und weil die Rohausgabe erhalten bleibt, lässt sich jede Zahl zu ihrer Quelle zurückverfolgen.
HydraData, unsere skriptgesteuerte Datenpumpe für .NET, entwickeln wir offen weiter. Sie steht unter MIT-Lizenz, der Quellcode liegt auf github.com/crossvault/hydradata.
Erst das Gespräch, dann die Analyse, dann das Angebot.
Sagen Sie uns, was bei Ihnen läuft und was daran stört. Wenn es passt, sehen wir uns Ihr System genauer an. Ob diese Analyse als eigene Leistung läuft oder in ein Angebot eingeht, sagen wir Ihnen, bevor wir anfangen. Danach bekommen Sie eine Einschätzung: Aufwand, Zeitraum, Preisrahmen und die Risiken, die wir sehen.
Projekt besprechen