Entwickeln Sie gemeinsam mit den Expert:innen der Informationsfabrik die für Sie optimale Data Analytics Architektur und planen Sie die Implementierung – egal ob on premise oder in der Cloud.
Moderne Data Analytics Cloud Plattformen
Datengetriebene Unternehmen benötigen moderne Data Analytics Plattformen und ein hocheffizientes Datenmanagement, um mit den schnellen Veränderungen des Umfeldes umgehen zu können.
Data Warehouse Lösungen und Datenarchitekturen von gestern können die heutigen Anforderungen an Geschwindigkeit, Flexibilität und Innovation nicht erfüllen.
Diese Plattformen zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:
- Die Verarbeitung kann in Echtzeit erfolgen. Als Schnittstellen werden API’s, Streamingdaten, Events und Batchprozesse unterstützt.
- Sie verarbeiten strukturierte und unstrukturierte Daten
- Es werden definierte Ausgangsschnittstellen zur Verfügung gestellt
- Sie unterstützen die Automation der Entwicklungsprozesse (CI/CD, Metadata Driven Development)
- Die Datenmodelle sind flexibel und erweiterbar
- Sie bieten einfache Möglichkeiten, die Anforderungen aus Datenschutz, IT Sicherheit und Regulatorik zu erfüllen
- Ein umfassendes Metadatenmodell schafft Transparenz über Inhalte und Verarbeitungszustand (Monitoring)
- Die Architekturkomponenten sind entkoppelt
- Sie unterstützen eine Domänenarchitektur wie z.B. DataMesh und die Entwicklung von Datenprodukten.
Die Zukunft von Data Analytics liegt in der Cloud
Data Analytics Plattformen werden heute mehr und mehr als Cloud Lösung zur Verfügung gestellt. Die Vorteile liegen auf der Hand:
- Die Technologie steht schnell zur Verfügung. Es gibt sehr gute Referenzarchitekturen, welche die oben genannten Eigenschaften abbilden.
- Skalieren Sie schnell und einfach, wenn sich die Daten- und Analyseanforderungen ändern.
- Vereinfachen Sie den IT-Betrieb und reduzieren Sie Lizenzkosten und Wartungsarbeiten
- Replizieren Sie Daten – zur Erhöhung der Ausfallsicherheit oder zum schnelleren Zugriff in anderen Kontinenten.
- Funktionen zur Abbildung einer sehr hohen IT Sicherheit und des Datenschutzes sowie entsprechende Zertifizierungen sind vorhanden.
Ob Microsoft Azure, Snowflake oder Matillion: Die führenden Anbieter stellen sehr leistungsfähige Lösungen zur Verfügung.
In der Automatisierung des Datenmanagements liegt der Schlüssel zur Skalierung
Die Veränderungsgeschwindigkeit in den meisten Märkten ist heute enorm. Auch die IT Systeme verändern sich laufend. Data Analytics Plattformen müssen mit dieser Geschwindigkeit umgehen können. Der Schlüssel dazu heißt Automation.
Automation sollte mindestens in folgenden Bereichen berücksichtigt werden:
Datenqualität und Konsistenzchecks
Automatische Prüfung der Datenverarbeitung um Fehler frühzeitig zu erkennen. Es erfolgt eine ständige Kontrolle der Datenqualität.
CI/CD
Automatisches Deployment der Lösungen in die verschiedenen Stages (Entwicklung, Test, Produktion) um schnelle Produktzyklen zu ermöglichen.
Monitoring und Status
Der Verarbeitungsstatus sollte für die Anwender:innen jederzeit transparent sein. Dies ist die Voraussetzung für ein Vertrauen in die Lösungen.
Test Automation
Automatisierung der Testaktivitäten zur Erhöhung der Qualität.
Metadata Driven Development
Generierung der wesentlichen Verarbeitungsprozesse auf Basis von Metadaten um die Entwicklung deutlich zu beschleunigen.
All diese Aspekte sind wichtig, um die Qualität zu erhöhen, die Nutzerzufriedenheit zu erhöhen und das Vertrauen in die Plattform zu stärken.
Egal ob wir es DevOps, DataOps, MLOps oder agile Entwicklungspraktiken nennen: Automation ist für moderne Data Analytics Plattformen unerlässlich.
Unser Angebot für Sie:
Architekturworkshops
Data Management Automation Framework
Durch die Automation der Datenbewirtschaftung können enorme Kosten bei der Entwicklung von Data Platformen eingespart werden. Wir liefern die Automation Frameworks für verschiedene Technologien wie Microsoft Azure, Google Cloud Platform oder Snowflake.
Cloud Data Analytics Platform
Cloud Plattformen wie Microsoft Azure ermöglichen einen schnellen und kostengünstigen Zugang zu modernsten Data Analytics Technologien. Wir entwickeln Ihre Datenplatform und Data Analytics Lösungen in Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud.
Event Driven Processing for Data Analytics
Mehr und mehr Geschäftsanwendungen nutzen eine eventbasierte Architektur um Daten mit anderen Applikationen auszutauschen. Um realtime Data Analytics und Data Science für diese Applikationen zu nutzen, ist auch die Datenplattform eventfähig zu gestalten.
Ihr Ansprechpartner für Data Strategy
Dr. Hendrik Weber
Business Owner Data Platforms
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