DATA ENGINEERING

Bereitstellung, Fusion &

Aufbereitung von Daten.

Schaffen Sie eine einheitliche Datenbasis als Data Warehouse oder erhöhen Sie die Data Readiness mit einem Data Lake.

ETL - DATA INTEGRATION

ETL steht für „Extract, Transform, Load“. Data Analytics beginnt mit der Informationsfusion – die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen, die in der Praxis durch eine Kette von ETL-Prozessen erfolgt. Erst durch die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen ergeben sich neue Erkenntnisse über Abhängigkeiten und Muster.

Data Warehousing

Über ein Data Warehouse wird eine einheitliche Basis aufbereiteter Daten errichtet mit dem Ziel der Schaffung eines Single Source of Truth für ein Unternehmen. Darüber hinaus ist es eine wichtige Quelle an bereinigten Daten für weiterführende Geschäfts-Analysen.

Datenqualität

Die exponentiell wachsenden Datenmengen enthalten einen riesigen Informationsschatz. Die richtige Auswahl der Datenbank-Technologie unterstützt die Datenverfügbarkeit und -zuverlässigkeit. Und mit Methoden aus der statistischen Datenanalyse und aus dem Software Testing analysieren wir Ihre Daten und testen deren Korrektheit.

Data Lake

Ein Data Lake arbeitet anders als ein klassisches Data Warehouse nicht mit streng vordefinierten Datenformaten, sondern ist ein Sammelpunkt für große und unstrukturierte Daten als Datenbasis für spätere analytische Vorhaben.

Realtime Analytics

Sie müssen schnelle und marktgerechte Entscheidungen treffen? Dann benötigen Sie eine permanent aktuelle Datenbasis als belastbare Entscheidungsgrundlage. Realtime Analytics bedeutet ein Zugang zu Daten in nahezu Echtzeit.

Cloud & Virtualisierung

Cloud-Anbieter wie Google, Microsoft und Amazon sowie Virtualisierung mit Tools wie Docker ermöglichen die schnelle Errichtung von Systemen für Data Engineering, stellen bei Bedarf hohe Speicher- und Rechenkapazitäten zur Verfügung und erleichtern auch das Deployment von Machine Learning Applikationen.