Mit Data Mesh die Datenmodellierung für BI, Process Mining und Data Science beliefern
Data Mesh für Process Mining und Business Intelligence sowie für Data Science und Machine Learning
Data Mesh für Process Mining und Business Intelligence sowie für Data Science und Machine Learning
Beim Aufbau von Big Data Architekturen stellt sich die Frage: Lambda- oder Kappa-Architektur?
Ein Data Lakehouse ist eine State of the Art prozessintegrative Kombination aus Data Warehouse und Data Lake für die Datenverarbeitung.
Skalierbare Cloud Daten-Architektur für Shopfloor Management basierend aus Daten aus MES und ERP-Systemen in Verbindung mit Maschinendaten.
Die Lösung für diese Aufgabenstellungen werden oft vor allem bei den Experten für Prozessautomatisierung und Data Science gesucht, dabei hängt der Erfolg jedoch gerade viel eher von der Beschaffung valider Datengrundlagen ab, und damit von einer ganz anderen entscheidenden Position im Workflow datengetriebener Entscheidungsprozesse, dem Data Engineer.
Wir von DATANOMIQ bieten Ihrem Unternehmen ein Data Assessment, in dem wir prüfen, wie gut Ihre Organisation für die Nutzung von Daten zur Geschäftsoptimierung oder als Geschäftsmodell aufgestellt ist - Sprechen Sie uns an! Sie werden begeistert sein.
Auf Basis dieser Fusion, Bereinigung und Validierung der historischen Daten konnten verlässliche Datenanalysen durchgeführt werden. Der generelle Mehrwert liegt in der Datenbankmodellierung, die sowohl eine Grundlage für anstehende Data Science Projekte bildet und zudem die Migration der Daten in das CRM-System ermöglicht. Das Datenmodell erlaubt keine redundanten Einträge mehr und Angebote können nur noch erschwert doppelt erfasst werden. Das Risiko von Doppel-Zahlungen der Maklercourtage wurde somit auf ein Minimum reduziert.
Das wohl bekannteste Datenmodell im Data Warehousing ist das Sternenmodell (Star Schema). Es gibt jedoch umfangreichere und grundlegendere Datenmodelle, die die Datenmodellierung um mehr Möglichkeiten der Repräsentation und flexiblen Erweiterung ergänzen, mit eigenen Vor- sowie Nachteilen: Data Vault 2.0.
Auch wenn jedes dieser Tools eigene Stärken und Schwächen hat, hängt gutes Reporting weniger vom jeweiligen Tool, sondern viel mehr vom Analysten und seinen Fähigkeiten der strukturierten und angemessenen Visualisierungs- und Textgestaltung ab.
Google, Amazon und Microsoft sind die drei großen Player im Bereich Cloud Computing. Die Cloud kommt für nahezu alle möglichen Anwendungsszenarien infrage, beispielsweise dem Hosting von Unternehmenssoftware, Web-Anwendungen sowie Applikationen…