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Data Engineering
Services

Treiben Sie datengesteuerte Innovationen mit unseren Data Engineering Services voran.

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Von der Datenflut zur Datensteuerung

From Data Data-Driven

Von der Datenflut zur
Datensteuerung

Informationssysteme in Organisationen entwickeln sich in Reaktion auf die unterschiedlichen Bedürfnisse verschiedener Abteilungen zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Jedes System hat eine andere Sicht auf die Unternehmensdaten, die in Kombination kurz- und langfristig einen noch größeren Nutzen bringen können. Durch Data Engineering machen wir diese Daten für nachgelagerte Anwendungen und Entscheidungsträger im Unternehmen zugänglich.

Das Data Engineering hat sich im Zuge der Datenflut des digitalen Zeitalters und des Aufkommens von cloudbasierten Frameworks und Tools für deren Verwaltung ebenfalls zu einer wichtigen Disziplin entwickelt. Wir entwickeln Systeme, mit denen Sie diese Daten fest im Griff haben und sie für Business Intelligence nutzen können.

Entwerfen und Verwalten von Datenpipelines

Data Pipeline

Entwerfen und Verwalten von
Datenpipelines

Das Verschieben von Daten von einem System in ein anderes ist von Natur aus eine große Herausforderung, aber die richtige Vorgehensweise ist entscheidend, um aus den gesammelten Daten einen Nutzen zu ziehen. Unsere Datentechniker entwerfen und verwalten Systeme, um eine hohe Durchsatzleistung und Verfügbarkeit von Daten aus verschiedenen Systemen sicherzustellen. Durch Datentransformationsvorgänge normalisieren wir Daten aus unterschiedlichen Systemen und überprüfen deren Qualität und Konsistenz. Ein gutes Design gewährleistet den fehlerfreien Betrieb Ihrer Datenpipelines.

Angesichts riesiger Datenmengen, die aus so unterschiedlichen Quellen wie SQL, NoSQL, S3-Buckets und Streams stammen, müssen skalierbare Pipelines mit erweiterbaren Verarbeitungsfunktionen entwickelt werden, um einen zuverlässigen Datenfluss zu gewährleisten. Je nach Anwendungsfall werden die aufgenommenen Daten in einem Data Warehouse oder Data Lake zur Speicherung oder Weiterverarbeitung abgelegt. Während die Automatisierung einen großen Teil der CI/CD-Vorgänge übernimmt, spielen unsere Ingenieure die entscheidende Rolle bei der Überwachung und Feinabstimmung der Systeme für eine kosteneffektive Leistung.

Datenverarbeitung mit Geschwindigkeit

Processing Data

Datenverarbeitung mit Geschwindigkeit

Schnellere Reaktionszeiten sind die Norm für Anwendungen wie Online-Handel und IoT, während bei Anwendungen wie Auftragsabwicklung und Lohnbuchhaltung ein gewisses Maß an Latenz akzeptabel ist. Angesichts dieser Unterschiede müssen Tools, Frameworks und Hardware sorgfältig geplant werden. Die Antworten liegen nicht immer auf der Hand, da es um Kompromisse geht. Deshalb ist die Unterstützung durch ein erfahrenes Data Engineering-Team von Vorteil.

Bei dezentralisierten Systemen ist die Integration der verschiedenen Komponenten, wie z. B. relationale und nicht-relationale Datenbanken, virtuelle Maschinen, Container, usw. und die Aufrechterhaltung einer sicheren und zuverlässigen Datenverarbeitungsumgebung von wesentlicher Bedeutung. Unser Team erstellt den Fahrplan für die Datenverarbeitung und -verwaltung auf der Grundlage des Anwendungsfalls und berücksichtigt dabei Faktoren wie die Art der Daten, die gewünschte Antwortzeit und die Art der Anwendung.

Zwei Ansätze in der Cloud-Architektur

Geclusterte und serverlose Systeme sind zwei Modelle für die Architektur von Cloud-Infrastrukturen. Wir entscheiden uns für einen Ansatz, der auf der Häufigkeit und Variabilität der Datenverarbeitung basiert.

Serverbasiert

Eine Gruppe von verbundenen Servern oder Clustern bearbeitet die gleichen Anfragen und gewährleistet die Verfügbarkeit des Dienstes, auch wenn einer ausfällt. Die Cloud ermöglicht es, die Cluster-Kapazität dynamisch zu verändern, um wechselnden Rechenanforderungen gerecht zu werden. Preislich günstiger bei konstant hoher Nachfrage in großen Mengen.

Serverlos

Ein Cloud-natives Modell, bei dem der Cloud-Anbieter die bedarfsgerechte Erstellung von Rechenprozessen ermöglicht, anstatt Server bereitzustellen (daher „serverlos“). Es gibt keine dedizierte Ressource; die Ressource wird bei Bedarf aufgerufen. Serverlos ist kosteneffizient für diskrete Arbeitslasten und unregelmäßige Nachfrage.

Serverbasiert Serverlos
Eine Gruppe von verbundenen Servern oder Clustern bearbeitet die gleichen Anfragen und gewährleistet die Verfügbarkeit des Dienstes, auch wenn einer ausfällt. Die Cloud ermöglicht es, die Cluster-Kapazität dynamisch zu verändern, um wechselnden Rechenanforderungen gerecht zu werden. Preislich günstiger bei konstant hoher Nachfrage in großen Mengen. Ein Cloud-natives Modell, bei dem der Cloud-Anbieter die bedarfsgerechte Erstellung von Rechenprozessen ermöglicht, anstatt Server bereitzustellen (daher „serverlos“). Es gibt keine dedizierte Ressource; die Ressource wird bei Bedarf aufgerufen. Serverlos ist kosteneffizient für diskrete Arbeitslasten und unregelmäßige Nachfrage.

Datenbanken, Data Warehouses, Data Marts und Data Lakes – eines oder mehrere dieser Systeme und Subsysteme bilden das komplexe Ökosystem der Unternehmensdaten. Die Orchestrierung eines derart komplexen Systems und die Sicherstellung von Verfügbarkeit, Leistung und Sicherheit erfordert Fähigkeiten, die mehrere Disziplinen umfassen, darunter Architekturdesign, Cloud-Entwicklung, Netzwerke und Sicherheit. Unsere Datentechniker bringen ihre Erfahrung mit einer breiten Palette von Unternehmensanwendungen, Altsystemen, Big-Data-Tools und Frameworks ein, um Ihr Big-Data-Ökosystem zu realisieren.

Datenbanken

NoSQL-Datenbanken verändern die Art und Weise, wie Daten gespeichert und verarbeitet werden. Sie sind für verschiedene Datentypen optimiert und nehmen neben den RDBMS einen wichtigen Platz ein.

Data Lakes

Idealer Speicher für riesige Mengen an Rohdaten. Mit Self-Service-Optionen können Data Lakes dazu beitragen, den langfristigen Analysebedarf Ihres Unternehmens zu decken.

Data Warehouses

Mit ihrer hohen Fehlertoleranz und massiven Skalierbarkeit verändert die Cloud die Art und Weise, wie das Data Warehouse, ein Repository für verarbeitete Daten, aufgebaut und verwaltet wird.

Data Marts

Data Marts sind eine einfachere Version des Data Warehouse mit stark fokussierten Daten für bestimmte Geschäftsbereiche, wie z. B. Finanzen und Marketing.

Datenbanken

NoSQL-Datenbanken verändern die Art und Weise, wie Daten gespeichert und verarbeitet werden. Sie sind für verschiedene Datentypen optimiert und nehmen neben den RDBMS einen wichtigen Platz ein.

Data Lakes

Idealer Speicher für riesige Mengen an Rohdaten. Mit Self-Service-Optionen können Data Lakes dazu beitragen, den langfristigen Analysebedarf Ihres Unternehmens zu decken.

Data Warehouses

Mit ihrer hohen Fehlertoleranz und massiven Skalierbarkeit verändert die Cloud die Art und Weise, wie das Data Warehouse, ein Repository für verarbeitete Daten, aufgebaut und verwaltet wird.

Data Marts

Data Marts sind eine einfachere Version des Data Warehouse mit stark fokussierten Daten für bestimmte Geschäftsbereiche, wie z. B. Finanzen und Marketing.

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Etappen im Data Engineering

Stages in Data Engineering

Unsere Stärken

Technisches Fachwissen

Ausgeprägte Programmierkenntnisse, umfassende praktische Erfahrung mit SQL und NoSQL, Big-Data-Frameworks und Plattformen wie Azure, AWS, GCP, usw., Datenverarbeitungstools wie Spark, Lamda, MapReduce, Elasticsearch und Datenvisualisierungstools.

Branchenübergreifende Erfahrung

Von erstklassigen Automobilunternehmen bis hin zu E-Commerce-Giganten haben wir schon viele Schwergewichte bei ihren datentechnischen Projekten unterstützt. Wir haben eine beachtliche Wissensbasis für verschiedene Branchen aufgebaut, die jeweils ihre eigenen Datenmodelle, Anwendungen und Datenverarbeitungsanforderungen haben.

Interdisziplinäres Team

Unser Team besteht aus Datenarchitekten mit mehr als zehn Jahren Erfahrung, die gut verwaltete Datenökosysteme entwerfen, aus Datentechnikern, die Dateninfrastrukturen von Grund auf aufbauen oder auf Cloud-Plattformen migrieren und aus Datenwissenschaftlern mit Kenntnissen in maschinellem Lernen und Datenvisualisierung.

Technisches
Fachwissen

Ausgeprägte Programmierkenntnisse, umfassende praktische Erfahrung mit SQL und NoSQL, Big-Data-Frameworks und Plattformen wie Azure, AWS, GCP, usw., Datenverarbeitungstools wie Spark, Lamda, MapReduce, Elasticsearch und Datenvisualisierungstools.

Branchenübergreifende
Erfahrung

Von erstklassigen Automobilunternehmen bis hin zu E-Commerce-Giganten haben wir schon viele Schwergewichte bei ihren datentechnischen Projekten unterstützt. Wir haben eine beachtliche Wissensbasis für verschiedene Branchen aufgebaut, die jeweils ihre eigenen Datenmodelle, Anwendungen und Datenverarbeitungsanforderungen haben.

Interdisziplinäres
Team

Unser Team besteht aus Datenarchitekten mit mehr als zehn Jahren Erfahrung, die gut verwaltete Datenökosysteme entwerfen, aus Datentechnikern, die Dateninfrastrukturen von Grund auf aufbauen oder auf Cloud-Plattformen migrieren und aus Datenwissenschaftlern mit Kenntnissen in maschinellem Lernen und Datenvisualisierung.

Gute Entscheidungen erfordern gute Daten

Quality Data

Gute Entscheidungen erfordern
gute Daten

Entscheidungen sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen. Inkonsistente Formate, fehlende Werte und ungültige Daten beeinträchtigen die Datenintegrität und machen sie zu einer weniger wertvollen Ressource. Unsere Datentechniker führen Qualitätsmanagementprozesse durch, um Datenhygiene und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Erfahren Sie mehr über unseren Datenmanagement-Ansatz für BI.

Data Engineering ist nur der erste Schritt

Data engineering is not an end

Data Engineering ist nur
der erste Schritt

Data Engineering ist kein Selbstzweck, sondern der Beginn einer vielversprechenden Suche nach Erkenntnissen und innovativen Lösungen für neue und bestehende Herausforderungen. Lesen Sie über unseren datenwissenschaftlichen Ansatz zur Problemlösung.

Ressourcen

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