Skalierung und Industrialisierung von Data Use Cases.

Skalierung und Industriealisierung von Data Use Cases.

Um nachhaltig und beständig Mehrwert aus Daten zu generieren, müssen Data Use Cases erfolgreich industrialisiert werden. Aus diesem Grund ist die Nachfrage nach Data Engineers und entsprechender Expertise in den letzten Jahren stark gestiegen. Führende Unternehmen haben für sich den Nutzen von (Big) Data, Analytics und AI in zahlreichen PoCs (Proof of Concept) bereits nachgewiesen. Auch wenn wir immer noch am Anfang stehen, sind die Technolgien rund um Hadoop und Spark inzwischen so ausgereift und stabil, dass sie im gesamten Unternehmen implementiert werden können.

Verbreitung von Data Use Cases

Das heißt wir sehen derzeit die größte Herausforderung in der Verbreitung, Skalierung und Industrialisierung von Data Use Cases. Wenn Data Prototypen es aus dem Labor Modus in die bestehende Organisation überführt werden sollen kommt es derzeit noch oft zur Ernüchterung. Der Prototyp passt nicht in die aktuelle Systemlandschaft, Prozesse und Governance sind nicht klar, die benötigte Geschwindigkeit der Informationen wird nicht erreicht und die Kosten für Lizenzen steigen in unerwartete Höhe.

Skalierung in der Data Factory

Wir messen unseren gemeinsamen Erfolg am tatsächlichen Mehrwert den wir am Ende erreichen. Aus der Erfahrung von über 500 Projekten bei 50 Kunden haben wir die Data Factory als ganzheitliches Prozess- und Organisationsmodell zur Industrialisierung von Data Use Cases entwickelt. Hier finden Sie unsere gebündelte Kompetenz an Data Engineers, Data Architects und AI Engineers.

Erfahren Sie mehr über unsere Data Factory – das ganzheitliche Prozessmodell zur Industrialisierung von Data Use Cases.

Unsere Data Engineering & Data Operations Services

Data Lake auf Knopfdruck

Nutzen Sie unsere fertigen Architekturkonzepte für AWS, Azure oder on-Premise!

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Data Security

Welche Security-Mechanismen sollte ich implementieren, wie schütze ich meine Daten vor unerlaubtem Zugriff?

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Daten-modellierung

Wie muss das fertige Datenmodell für das Machine Learning Modell aussehen und wie baue ich die Data Pipeline von den Rohdaten zum Modeling Data Set?

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Datenaufbereitung

Saubere, fachlich aufbereitete und als Data Assets zur Verfügung stehende Daten bieten einen viel höheren Mehrwert!

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Data in der Cloud vs. On-Premise

Wo soll Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Bereitstellung von Daten passieren - alles in der Cloud, auf meiner eigenen Infrastruktur oder beides?

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Data Quality

Data Profiling, fachliche Datenqualitätsermittlung in Anlehnung an Data Governance, Datenkatalog und aktive Qualitätsüberwachung im laufenden Betrieb des Data Products!

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Data Plattform Wartung und Betrieb

Wie sieht mein Betriebsmodell von ITIL V3 vs. DevOps aus? Passen meine bisherigen Prozesse für (Big) Data noch?

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Die Vorteile

Schnelle Implementierung durch fertige Data Lake Cloud und On-Premise Architekturen
Value getriebener Aufbau Ihrer Data Plattform
Ganzheitlicher Data Factory Ansatz inkl. DevOps

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