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.
Wir sind Experten im gesamten Prozess
Durch eine strukturierte Vorgehensweise werden hochwertige Datenlösungen geschaffen, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.
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.
01. Datenmodellierung/-analyse
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.
02. ETL-Prozess (Extract Transform Load)
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.
03. Datenhaltung/-verwaltung
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.
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.
04. Datenvorverarbeitung/-anreicherung
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.
05. Reporting & Datenvisualisierung
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!
| Prozessschritt | Technologie |
|---|---|
| ETL-Prozesse | – Azure Data Factory – Sequet-Server-Integration-Services |
| Datenhaltung/ Verwaltung | – Data Lake Gen 2 – Azure Bob Storage – Azure SQL-Datenbank – Azure Cosmos DB – Azure Files |
| Datenverarbeitung | – Azure Databricks – Synapse |
| Datenvisualisierung/ Datenanalyse | – Power BI – Sequel-Server-Reporting-Services |
| Gesamtlösungen | – Azure Synapse Analytics – Azure Fabric |
| Prozessschritt | Technologie |
|---|---|
| ETL-Prozesse | AWS Glue |
| Datenhaltung/ Verwaltung | – AWS Simple Storage Services (S3) – Amazon DocumentsDB – Amazon DynamoDB – Amazon Elastic File System (EFS) – Amazon Relational Database Service (RDS) |
| Datenverarbeitung | – AWS Databricks – AWS Lambda |
| Datenvisualisierung/ Datenanalyse | Amazon QuickSight |
| Gesamtlösungen | – Amazon Athena – Amazon Redshift |
| Prozessschritt | Technologie |
|---|---|
| ETL-Prozesse | – Google Cloud – Dataflow – Google Cloud – Data Fusion |
| Datenhaltung/ Verwaltung | – Cloud Storage – Filestore – Cloud SQL – Spanner – Bigtable |
| Datenverarbeitung | Google Dataproc |
| Datenvisualisierung/ Datenanalyse | Looker |
| Gesamtlösungen | BigQuery |
| Prozessschritt | Technologie |
|---|---|
| ETL-Prozesse | Apache Hop |
| Datenhaltung/ Verwaltung | – PostgreSQL – SQLite – MySQL |
| Datenverarbeitung | Python (Numpy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Scipy) |
| Datenvisualisierung/ Datenanalyse | Tableau |
| Gesamtlösungen | Snowflake Data Platform |
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