Entwickelt von einem kleinen Team mit einem klaren Ziel.
Altera Data Suite wurde entwickelt, um ein wiederkehrendes Problem zu lösen — das Extrahieren strukturierter Daten aus PDFs sollte keine stundenlange manuelle Arbeit oder komplexe Skripte erfordern. Also haben wir ein Tool gebaut, das es in Sekunden erledigt.
Mehdi BEN RABIAA
CEO & Mitgründer
Mehdi hat Altera entwickelt, um die Reibung bei der Datenextraktion in Orange Data Mining zu beseitigen. Mit umfangreicher Erfahrung in Python, JavaScript und datenorientierten Lösungen verbindet er tiefes technisches Wissen mit realen Daten-Workflows. Als CEO definiert er die Produktvision, lenkt die technische Roadmap und stellt sicher, dass jede Funktion den echten Bedürfnissen von Datenprofis gerecht wird.
Salah-Eddine EL MAGUERI
Mitgründer, Vertriebs- & Marketingleiter
Salah leitet die Vertriebs- und Marketingstrategie des Unternehmens. Er ist verantwortlich für den Markenaufbau, die Kundengewinnung, die Lead-Generierung und strategische Partnerschaften. Sein Ziel ist es, das Wachstum des Unternehmens zu beschleunigen und innovative Lösungen zur Dokumentenautomatisierung für Fachleute zu fördern.
Saumya Shah
Softwareingenieur
Saumya ist spezialisiert auf Rust, C und TypeScript, mit einem starken Fokus auf Software-Performance-Optimierung. Er entwirft den Kernmotor von Altera und sorgt dafür, dass jede Berechnung schnell, schlank und skalierbar ist.
Raphaël Thomas
Frontend-Ingenieur
Raphaël gestaltet die Benutzeroberflächen, mit denen Nutzer täglich interagieren. Als Spezialist für Frontend-Entwicklung verwandelt er Designs in schnelle, responsive und barrierefreie Web-Erlebnisse. Von der Komponentenarchitektur bis zur pixelgenauen Umsetzung stellt er sicher, dass Alteras UI flüssig, zuverlässig und konsistent ist.
Wo die Idee herkam
Wir beide kamen aus Beratungsumgebungen — wir arbeiteten mit Unternehmen wie Deloitte und PwC. Eines wurde schnell klar: Selbst auf diesem Niveau hatte niemand eine ordentliche All-in-One-Lösung zur Extraktion von Daten aus PDFs entwickelt. Gehaltsabrechnungen, Rechnungen, Berichte — alles wurde manuell oder mit fragilen, einmalig erstellten Skripten erledigt. Diese Lücke war der Ausgangspunkt.
Der erste Widget
Wir begannen mit einem einzigen PDF-Konverter-Widget. Es funktionierte — und wir sahen sofort, was als nächstes fehlte. Orange hatte starke analytische Fähigkeiten, ließ aber Datenbereinigung und -aufbereitung weitgehend unberücksichtigt. Also bauten wir weiter. Jeder Widget war eine direkte Antwort auf einen Reibungspunkt in echten Workflows.
Warum Orange Data Mining?
Wir wollten nichts bauen, das isoliert existiert. Orange Data Mining hat bereits ein starkes, etabliertes Ökosystem — es zu wählen bedeutete, dass unsere Nutzer ihre Arbeitsweise nicht ändern müssen. Altera integriert sich direkt in das, was sie bereits kennen und nutzen.
Wohin wir uns entwickeln
Die Suite wächst weiter. Mehr Widgets sind in Entwicklung, bestehende werden aktiv gewartet, und KI wird zu einem zentralen Bestandteil, wie Altera Daten extrahiert, interpretiert und strukturiert. Dies ist kein fertiges Produkt — es ist ein sich weiterentwickelndes Toolkit, das mit der realen Datenarbeit Schritt hält.
Bereit, es in Aktion zu sehen?
Sehen Sie sich die Demo an, um zu sehen, wie Altera echte PDFs verarbeitet, oder erkunden Sie die Preise, um den passenden Plan zu finden.