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Data Analytics – Visuelle Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung

Data Analytics - vollständig und konsistent

Von Datenquantität zu Datenqualität.

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Data Journey – Unser Weg zu strukturierten Daten

Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen für alle Anforderungen.

In der heutigen Zeit sammeln wir an vielen verschiedenen Stellen Daten und sie werden an mindestens genauso vielen Orten abgespeichert. Doch wo kommen all die Daten her, wie kann man sie strukturieren und so darstellen, dass sie verstanden, Abhängigkeiten untereinander erkannt und sogar als Entscheidungsgrundlage verwendet werden können? Um unsere Kunden bestmöglich im Bereich Data Analytics zu betreuen, ist ein Vorgehensmodell und Ablauf entstanden, um am Ende alle Fragen nicht nur zu beantworten, sondern auch umzusetzen.

Effiziente Datenverarbeitung von der Modellierung bis zur Visualisierung

Durch eine strukturierte Vorgehensweise werden hochwertige Datenlösungen geschaffen, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.

BI-Systeme Datenstrukturen Analyseprozesse Data-Warehouse-Lösungen Datenmodellierung

Der erste Schritt besteht in der Konzeption von Data-Warehouse-Lösungen, um eine solide Grundlage für die Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen zu schaffen. Dabei werden geeignete Datenmodelle erstellt, die es ermöglichen, die vorhandenen Daten effizient zu organisieren und zu strukturieren. Zusätzlich erfolgt mithilfe von Workshops eine Analyse und Auswertung der bestehenden Daten sowie der Business-Intelligence-Prozesse (BI). Diese dienen dazu, die Anforderungen zu identifizieren und die Datenanalyse an den Bedürfnissen unserer Kunden auszurichten.

Effiziente Datenintegration Automatisierte Datenpipeline Datenaufbereitung in Echtzeit Monitoring-Tools Initial-Load Delta-Load

In diesem Schritt werden Quellsysteme angebunden, um die Daten in das zentrale System zu integrieren. Dabei kommen Datapipelines zum Einsatz, die den reibungslosen Transfer von Daten gewährleisten. Es wird zwischen Initial- und Delta-Loads unterschieden. Während Initial-Loads die erstmalige vollständige Übertragung von Daten betreffen, handelt es sich bei Delta-Loads um die Aktualisierung vorhandener Daten durch Änderungen oder Ergänzungen. Monitoring-Tools gewährleisten eine kontinuierliche Überwachung der Datenverarbeitung.

Skalierbare Datenspeicherung Sichere Datenarchitektur Datensicherheit Verschlüsselungstechnologien Zugangskontrollen Monitoring

Datenbanken und Data Lakes dienen als zentrale Speicherorte, die sowohl in der Cloud als auch On-Premise eingerichtet und gewartet werden. Bei der Erstellung und Wartung wird ein besonderes Augenmerk auf die umfassende Datensicherheit gelegt. Neben der Erfüllung der Datenschutzanforderungen werden auch Verschlüsselungstechnologien, Zugangskontrollen und regelmäßige Sicherheitsupdates implementiert. Zudem sorgen regelmäßiges Monitoring dafür, dass die Systeme stets verfügbar sind und potenzielle Sicherheitslücken frühzeitig erkannt und behoben werden.

Parallelisierung von Datenprozessen Datenaufbereitung Data Journey Reportings Visualisierung

In diesem Schritt wird die Qualität der Daten sichergestellt, um den Anforderungen an eine hohe Datenqualität (Data Quality) gerecht zu werden. Hierzu gehört die Verwaltung und Erstellung von Meta-Daten, die den Zugriff und die Organisation der Daten erleichtern. Die Daten werden für weiterführende Zwecke aufbereitet: 
I. Nutzung in Reportings & Visualisierung – Diese Aufbereitung stellt sicher, dass die Daten für Analysen  und Vorhersagen bereitstehen.
UND/ODER 
II. Start in Richtung KI und Machine Learning –  mit der entstandenen Data Journey legen wir in diesem Prozessschritt den Grundstein für den Bereich KI und ML.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Interaktive Dashboards Visuelle Datenanalyse Datengetriebene Entscheidungsfindung

Die Visualisierung der Daten erfolgt durch Dashboards, die eine einfache und übersichtliche Darstellung ermöglichen. Zusätzlich werden wichtige Kennzahlen (KPIs) aufgesetzt und ein Alerting-System integriert, um Abweichungen oder Probleme schnell zu identifizieren. Darüber hinaus wird der Fachbereich befähigt, durch Self-Service-BI eigenständig auf die entsprechenden Daten zuzugreifen und Analysen durchzuführen, ohne auf technische Unterstützung angewiesen zu sein. Diese Visualisierungen unterstützen das Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen auf Basis der analysierten Daten zu treffen.

Technologien für die erfolgreiche Umsetzung

Für unsere Lösungen haben wir ein breites Spektrum an Technologien, um den gesamten Prozess abzudecken.

Ein Auszug über die aktuell verwendeten Technologien, die in der Praxis und Projekten bereits angewandt werden, sind in der Übersicht dargestellt. Aufgrund der Expertise und der vielfältigen Möglichkeiten sind hier Lösungen individuell umsetzbar - ganz gleich auf welcher Basis. Wir bieten das nötige Know-how in jedem Bereich!

ProzessschrittAzure/MicrosoftAWSGoogleOpen Source
ETL-Prozesse

Azure Data Factory

Sequet-Server-Integration-Services

AWS Glue

Google Cloud

Dataflow

Google Cloud

Data Fusion

Apache Hop
Datenhaltung/Verwaltung

Data Lake Gen 2

Azure Bob Storage

Azure SQL-Datenbank

Azure Cosmos DB

Azure Files

AWS Simple Storage Services (S3)

Amazon DocumentsDB

Amazon DynamoDB

Amazon Elastic File System (EFS)

Amazon Relational Database Service (RDS)

Cloud Storage

Filestore

Cloud SQL

Spanner

Bigtable

PostgreSQL

SQLite

MySQL

Datenverarbeitung

Azure Databricks

Synapse

AWS Databricks

AWS Lambda

Google DataprocPython (Numpy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Scipy) 
Datenvisualisierung/Datenanalyse

Power BI

Sequel-Server-Reporting-Services

Amazon QuickSightLookerTableau
Gesamtlösungen

Azure Synapse Analytics

Azure Fabric

Amazon Athena

Amazon Redshift

BigQuerySnowflake Data Platform
evia Logoevia Logo

Jetzt die effektive Nutzung der Daten starten.

Roland Simonis, Senior Consultant

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