Diese Unternehmen vertrauen auf unsere Datenplattformen
OPEN DATA LAKEHOUSE
Notebooks, Spark, SQL, Workflows und KI – alles, was Sie vom Marktführer kennen. Aber Open Source, auf Ihrer Infrastruktur, EU-compliant und bis zu 70% günstiger. Kein Vendor Lock-in, volle Datensouveränität.
Der proprietäre Marktführer ist leistungsfähig – aber teuer, proprietär und für europäische Unternehmen mit Compliance-Anforderungen zunehmend problematisch. Ihre Daten, Pipelines und Modelle stecken in einem System, das Sie nicht kontrollieren.
Open Source und offene Standards bieten heute denselben Funktionsumfang – ohne Lock-in und ohne Datenabfluss.
Proprietäre Plattformen schaffen Abhängigkeiten, die weit über die Lizenzkosten hinausgehen.
Autovia baut vollständige Data Lakehouses auf Kubernetes – mit allen Features, die Sie vom Marktführer kennen, aber auf Open-Source-Technologien und offenen Standards. Jede Komponente gehört Ihnen.
Wir sind keine Beratung, die Slides liefert. Wir sind Engineers, die produktive Datenplattformen auf Kubernetes bauen und betreiben.
In einem kostenlosen Lakehouse-Assessment analysieren wir Ihre aktuelle Plattform und zeigen, wie viel Sie mit einem offenen Lakehouse auf Kubernetes sparen können.
Feature-Parität bei voller Kontrolle und deutlich geringeren Kosten.
| Open Lakehouse | Proprietär | |
|---|---|---|
| Notebooks | JupyterHub | Proprietär |
| SQL Engine | Trino / Spark SQL | Proprietäres SQL |
| Processing | Apache Spark | Proprietäre Runtime |
| Workflows | Airflow / Argo | Proprietäre Jobs |
| ML / KI | MLflow / vLLM | MLflow (hosted) |
| Table Format | Iceberg / Delta | Delta Lake |
| Governance | Polaris / Nessie | Unity Catalog |
| Infrastruktur | Ihre K8s-Cluster | Vendor Cloud |
| Datenstandort | EU / On-Premises | Cloud-Anbieter |
| Vendor Lock-in | Keiner | Hoch |
| Kosten | Bis 70% günstiger | DBU-Preismodell |
Von der bestehenden Datenlandschaft zum produktiven Open Lakehouse – iterativ, pragmatisch und mit messbarem ROI.
Analyse Ihrer Datenquellen, bestehenden Pipelines und Workloads. Wo liegt der größte Kostenhebel? Was lässt sich migrieren?
Kubernetes-Plattform, Object Storage, Iceberg-Katalog und ersten Use Case end-to-end umsetzen – Notebooks, Spark-Jobs oder SQL-Analytics.
Bestehende Workloads migrieren, weitere Datenquellen anbinden, KI-Training und Workflows ausbauen. Governance und Self-Service einrichten.
Wissenstransfer an Ihr Data-Engineering-Team. Runbooks, Schulungen und optionaler Managed Service für Betrieb und Weiterentwicklung.
Was Unternehmen erreichen, die auf ein offenes Data Lakehouse wechseln.
Autovia baut Datenplattformen für DAX-Konzerne, Industrieunternehmen und KRITIS-Betreiber. Unsere Engineers haben Lakehouse-Architekturen für regulierte Umgebungen aufgebaut, die heute in Produktion laufen.
Kein proprietärer Stack. Jede Komponente ist austauschbar, jedes Datenformat offen. Ihr Lakehouse gehört Ihnen – nicht einem Anbieter.
Sie haben weitere Fragen? Kontaktieren Sie uns direkt per E-Mail und wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen.
Jan Wiegelmann
CEO & Gründer, Autovia
In einem kostenlosen Lakehouse-Assessment analysieren wir Ihre aktuelle Plattform und zeigen, wie viel Sie mit einem offenen Lakehouse sparen können. Technisch, konkret, ohne Verkaufsgespräch.