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Data Platforms

DWH und Data Lake Lösungen in der Cloud / Next Generation Analytics Plattformen / IoT und Streaming

Am Anfang steht zunächst das Sammeln und Verwalten Ihrer Daten. Ob Streamingtechnologien, ETL-Entwicklung oder Aufbau von Data Lakes und Data Warehouse: Unsere Spezialisten für Datenaufbereitung und Datenhaltung beraten und begleiten Sie auf dem Weg zu Ihrer individuellen Lösung.

 

Im Vordergrund steht hierbei nicht der Toolstack, sondern die Analytics Strategie unserer Kunden. Sie benötigen …

  • - einen Data Lake, der Daten aus allen Unternehmensbereichen hochautomatisiert zusammenführt und zur Verfügung stellt?
  • - einen Datenkatalog, der DSGVO-konform ein effizientes und qualitativ hochwertiges Datenmanagement sicherstellt?
  • - ein Data Warehouse, das die Datenintegration für Reporting, interaktive Analysen und Machine-Learning-Technologien ermöglicht?

 Wir beraten und begleiten Sie auf dem Weg zum perfekten Datenmanagement – mit der Konzeption einer zukunftsfähigen IT- Architektur, der Auswahl passender Software und der Implementierung der auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Data-Platform.

 

Data Lake

Im Rahmen von Big Data Analytics oder auch generell für operative Daten, besteht der Bedarf nach einem unternehmensweiten Datenpool der für die Durchführung von Analytics zur Verfügung steht - ein integrierter Data Lake. In diesem werden Rohdaten unabhängig vom Quellsystem über eine einheitliche Technologie  gespeichert und in einem gemeinsamen Datenkatalog inventarisiert. Im Data Lake werden alle Daten als Unternehmenswerte professionell gemanaged und über leistungsfähige Schnittstellen zur weiteren Verarbeitung oder Analyse bereitgestellt.

Wir erstellen für Sie einen Data Lake, der Ihren gesamten historischen Datenbestand aus operativen Kernsystemen und Big Data Quellen vereint. So wird Ihr komplettes Datenvermögen nutzenstiftend verwahrt, professionell gemanaged und für weitere Analysezwecke passend bereitgestellt. Profitieren Sie von einer fachlichen Übersicht und Struktur für Ihren Datenbestand durch den Data Lake, der effiziente Standardtechnologien zur Anbindung verschiedenster Systeme zur Verfügung stellt und seien Sie auf der rechtlich sicheren Seite hinsichtlich Datenschutzanforderungen.

IoT

Das Internet of Things (IoT) ist die globale Vernetzung von Informationstechnologie im Rahmen der zunehmenden Digitalisierung unseres Alltags. Mit fortschreitender Technologisierung werden physische Gegenstände im globalen Internet vernetzt und es entstehen auf dieser Basis neue Dienstleistungen und Anwendungsfälle für die dabei anfallenden Daten. Für Unternehmen entsteht hierbei Potenzial für die Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen oder neue Möglichkeiten mit Kunden digital in Kontakt zu treten. Im Unternehmenskontext werden IoT Daten z.B. als Schlüsseltechnologie neuer Geschäftsmodelle genutzt oder zur Verbesserung von Servicedienstleistungen im Kontakt zum Kunden herangezogen.

Mit den IoT Lösungen der Informationsfabrik erweitern Sie den Analytics Datenraum Ihres Unternehmens, zum Beispiel auf die Sensorik von Produktionsprozessen sowie mobile Anwendungsszenarien und schaffen die Brücke zu vernetzten Produkten bzw. -services Ihres Hauses. So profitieren Ihre Kunden beispielsweise von individualisierten Tarifen oder können Ihre IoT Geräte für Zusatzdienstleistungen einfacher registrieren.

Big Data Analytics

Bevor wir zu Big Data Analytics kommen, gilt es erst einmal zu klären, was unter Big Data überhaupt zu verstehen ist: Grundsätzlich sind damit Daten jenseits der üblichen operativen Kernawendungen gemeint, das können zum Beispiel Daten zu Events aus Webapplikationen, IoT Daten aus Sensoren, Maschinen und Produktionsdaten, Prozessdaten, Geodaten und viele mehr sein. Darüber hinaus steht Big Data auch für schwer zu analysierende Daten wie Bild- oder Audiodaten und allgemein nicht-tabellarische Daten mit großen Datenvolumen oder hoher Aktualisierungsrate. Solche Datenbestände werden durch Big Data Analytics für Analysen zugänglich. So kann die Datenbasis erweitert und das Nutzungspotential von Daten vergrößert werden.

Wir entwickeln für unsere Kunden maßgeschneiderte Datenplattformen, die die Speicherung, Verwaltung, Bearbeitung und Analyse von Big Data ermöglichen. Verstehen Sie Ihre Daten noch besser und nutzen Sie ihr vollständiges Potenzial durch Big Data Analytics.

Stream Processing

Für viele Anwendungsfälle ist die Aktualität von Daten und abgeleiteten Analysen elementar für die Qualität der jeweiligen Prozesse. Datenaktualität im Rahmen von Stream Processing wird dadurch erreicht, dass Datenänderungen zum Beispiel aus operativen Systemen kontinuierlich an Datenplattformen oder Analyse-Systeme weitergeleitet werden. Kennzahlen auf Dashboards sind so immer aktuell und Entscheidungen werden auf einer möglichst aktuellen Datenbasis getroffen. Auf diese Weise kann generell Analytics stärker in operative Prozesse und Anwendungen integriert werden.

Mit unseren Stream Processing Systemen sind die Kennzahlen Ihres Unternehmens immer auf dem aktuellsten Stand und werden fortlaufend aktualisiert. Datenschnittstellen zwischen Systemen werden kontinuierlich mit Daten versorgt und ermöglichen schnellere Prozessabläufe und die Kopplung operativer Systeme mit hochwertigen Advanced Analytics Services. Entscheidungen und Automationsprozesse werden so auf der bestmöglichen Datenlage getroffen und Ergebnisse ohne Verzögerung direkt bis in den operativen Kernprozess geliefert.

Data Architecture

Innerhalb der Datenarchitektur eines Unternehmens werden Prinzipien, Prozesse und Technologien zur Speicherung und Verarbeitung von Daten zum Beispiel im Rahmen von Analyticssystemen definiert. Im Rahmen der Datenarchitektur wird festgelegt, wie Daten katalogisiert werden, wie Datenschutz und Datensicherheit gewährleistet wird und welche Datenverarbeitungsprozesse zur Verarbeitung und Speicherung existieren.

Wir von der Informationsfabrik verfügen über langjährige Erfahrung bei der Definition und Umsetzung der Datenarchitektur unserer Kunden. Profitieren Sie von stabilen Prozessen bei der fortlaufenden Erweiterung des Datenhaushalts auf der Basis einer skalierbaren Datenarchitektur.

Entwicklungsautomation

In der Entwicklung besteht an unterschiedlicher Stelle die Möglichkeit zur Automation von Entwicklungsprozessen zum Beispiel durch Code Generierung oder Parametrisierung auf der Basis von Metadaten. Hierbei werden unter anderem manuelle Entwicklungsaufwände reduziert und allgemein die Entwicklungsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit von Entwicklung erhöht. Die Automation von Abläufen dient darüber hinaus der Standardisierung von gut strukturierten Entwicklungsschritten und somit der Reduktion von manueller Entwicklung und möglichen Fehlerquellen. Die Automation führt sich über die Entwicklung hinaus weiter in Test- oder DevOps-Prozesse, zum Beispiel im Rahmen von Continuous Integration/Development (CI/CD) oder im Betrieb.

Die Skalierbarkeit von Entwicklungsprozessen zeigt sich oft erst ab einer bestimmten Größe und Komplexität der beteiligten Komponenten und Personen. Unsere flexiblen Lösungen beinhalten Automationsbausteine für alle standardisierbaren Entwicklungsaufgaben. Auf diese Weise werden Ressourcen frei und die Automation löst die technische Komplexität im Hintergrund. Gleichzeitig ermöglichen Automationsframeworks technische Wartbarkeit, wenn es darum geht, übergreifende Änderungen am System einheitlich und sicher umzusetzen.

Data Virtualization

Die herkömmliche Datenverarbeitung zum Beispiel zur Berechnung von Kennzahlen wird in der Regel zu festgelegten Zeitpunkten ausgeführt und die Ergebnisse gespeichert. Zu einem späteren Zeitpunkt erfolgt dann die Nutzung durch Datenanfragen in Analysen oder Berichten. Mit der Datenvirtualisierung werden die Analyseergebnisse erst zum Zeitpunkt Anfrage/Nutzung berechnet. Hierdurch ergibt sich unter anderem der Vorteil, dass Kennzahlen auf einer aktuelleren Datenbasis berechnet werden, was insbesondere im Rahmen einer kontinuierlichen Datenaktualisierung eine höhere Aktualität der Ergebnisse ermöglicht.

In unseren Lösungen wird Datenvirtualisierung beispielsweise eingesetzt, um Fachlogik stärker von Datenverarbeitungsprozessen zu entkoppeln. So kann unter anderem die Änderungen von Fachlogik ohne Softwareanpassung durch den Einsatz von Rule Engines durchgeführt werden. Profitieren Sie von mehr Geschwindigkeit und optimieren Sie häufig anzupassende Datenprodukte ohne dass komplexe Entwicklungsschritte notwendig werden. Darüber hinaus beschleunigen schnellere Feedbackzyklen die Entwicklung massiv..

Data Vault

Data Vault ist eine Methodensammlung zum Aufbau eines Enterprise Data Warehouse Systems. Sie beinhaltet klar definierte Vorgehensweisen zur Datenmodellierung, Datenverarbeitung und Architekturgrundsätze. Die besonderen Stärken der Methodik liegen in der einfachen Automation von Entwicklungsprozessen auf der Basis von Metadaten, Beschleunigung von Ladeprozessen durch massive Parallelisierung und Unterstützung von agilen Vorgehensweisen. Mit Data Vault bleiben Data Warehouse Systeme durch eine hohe Entwicklungsautomation langfristig wartbar und änderbar. Hierbei bietet die gute Entkopplung einzelner Evolutionsschritte langfristig Vorteile gegenüber alternativen Ansätzen, da sonst in einer komplexen Systemarchitektur mit steigender Systemgröße die Aufwände für Impact-Analysen, Regressiontesting und Reengineering immer weiter anwachsen.

In Enterprise Data Warehouse Systemen ist Datenintegration über eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen notwendig. Komplexe Datenprodukte erfordern quellsystemübergreifende Analysen. Die Data Vault Lösungen der IKOR Informationsfabrik bieten eine skalierbare Basis zur Integration unterschiedlichster Datenquellen in einem gemeinsamen Datenmodell.

Data Governance

Für datengetriebene Unternehmen sind Datenbestände erfolgswirksame Vermögensgegenstände, die professionelles Datenmanagment erfordern. Im Rahmen einer Data Governance werden klare Prinzipien, Prozesse und Maßnahmen definiert, die einerseits regulatorischen beziehungsweise gesetzlichen Anforderungen genügen müssen (z.B. DSGVO) und andererseits das Nutzungspotenzial von Daten aktiv entfalten sollen. Mit einer Data Governance werden Daten im Sinne eines Assetmanagements als Datenprodukte inventarisiert, dadurch fachlich beschrieben und Verantwortlichkeiten (Ownership) transparent festgelegt. Dies vereinfacht die Freigabe und Nutzung der Daten für Analysezwecke, reduziert Risiken durch klare Kennzeichnung von Datenschutzklassen und regelt den Austausch oder die Integration mit anderen Daten über Schnittstellen.

Gemeinsam mit Ihnen erarbeiten wir eine optimale Data Governance Strategie, die den gesetzlichen Vorgaben enspricht und gleichzeitig aktiv die Datenbereitstellung in Ihrem Unternehmen fördert und beschleunigt. Transparente Prozesse können dezentral angewendet werden und verhindern, dass Data Governance zum Flaschenhals des Analytics Systems wird. Unsere technologische Basis liefert Analytics Teams im ganzen Unternehmen hochwertige Informationen zu allen verfügbaren Datenprodukten und beschleunigt so die fachliche Bewertung, notwendige Freigabeprozesse und Verwendung für Analytics.

Kontaktieren Sie uns, wir beraten Sie gern.

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