Leistungen – Data Engineering

Wir begleiten Sie als IT-Beratung von der Datenstrategie über die Entwicklung bis zum Einsatz.

Ihre Vorteile

Daten nutzbar machen

Datenaufbereitung

Data Engineering ermöglicht es Ihnen, Daten aus verschiedenen Quellen effizient zu sammeln und aufzubereiten, um sie für Analysen oder andere Zwecke zu nutzen. Wir können Ihnen dabei helfen, effektive Data-Engineering-Strategien zu entwickeln und in eine Datenarchitektur umzusetzen, um Zeit und Ressourcen zu sparen.

Datenintegration

Durch Data Engineering können Daten aus verschiedenen Quellen integriert werden, um ein umfassendes Bild ihrer Architektur zu erhalten. Wir können Ihnen helfen, Datenintegrationsprozesse zu optimieren, um sicherzustellen, dass Unternehmen aus den gesammelten Daten maximalen Nutzen ziehen.

Datenqualitätssicherung

Data Engineering hilft Ihnen dabei, Daten zu bereinigen und zu validieren, um sicherzustellen, dass sie valide und konsistent sind. Die Einführung von Data Governance mit einem Data Steward sorgt für eine unternehmensweite Standardisierung. Gerne helfen wir Ihnen dabei ihre Daten auf das nächste Level zu bringen.

Skalierbarkeit

Mithilfe von Data Engineering ermöglichen wir es große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Mit Ihnen zusammen können wir, skalierbare Data-Engineering-Lösungen entwickeln, die mit dem Wachstum ihres Unternehmens mithalten können.

Datensicherheit

Data Engineering beinhaltet auch die Sicherung von Daten, um sie vor unbefugtem Zugriff oder Verlust zu schützen. Wir können Ihnen dabei helfen, ihre Datenbanken und Datenspeicher sicherer zu machen, indem sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen implementieren.

Automatisierung

Die Automatisierung von Prozessen minimiert menschliche Fehler und trägt somit zur Verbesserung der Qualität und Stabilität von IT-Systemen bei. Wir können somit dazu beitragen, dass Ihr Unternehmen Geschäftsprozesse effektiver gestaltet und die IT-Infrastruktur besser verwalten kann.

Ihr Einstieg

Der richtige Einstieg für Ihre Unternehmensanforderungen

Einsteiger

Sie möchten mit Data Engineering starten. Machen Sie den Check!

Mithilfe von Data Engineering können Sie all Ihre Daten aus diversen Datenquellen erfassen, aufbereitet in einem Datenlayer (Data Asset) als Single-Source-of-Truth zusammenbringen, hochverfügbar für Reports sowie Dashboards zur Verfügung stellen und eine datengetriebene Kultur ermöglichen. Ihre Ausgangssituation besteht in der Regel aus diversen Exceltabellen, isolierten Datensilos und intransparenten Kennzahlen.

Data Readiness Check

Self-Service Data Engineering

Sie möchten Ihre Organisation im Data Engineering befähigen.

Damit Sie und Ihre Mitarbeiter auch selbstständig große Datenmengen verarbeiten können, helfen wir bei der Einführung der Software, bieten Schulungen in den eingeführten Data Engineering Tools an, sind bei Support-Anfragen sowie Entwicklung von Standards jederzeit für Sie da.

Fabric Training Azure DevOps Training

Evaluierung

Sie möchten eine ganzheitliche und zukunftsgerichtete Datenstrategie für ihr Unternehmen entwickeln.

Das Assessment bietet Ihnen einen Überblick des Ist-Zustands Ihrer bestehenden Datenarchitektur sowie den darauf basierenden Lösungen für Reporting und Datenanalyse. Von dieser Analyse werden im weiteren Vorgehen das Modernisierungs-potenzial ihrer Datenlandschaft, Zielarchitektur und dedizierte Maßnahmen zur Generierung von Mehrwert abgeleitet.

Data Strategy Assessment Data Governance Assessment

Kundenerfolge

Erfolgsgeschichten im Big Data als kompakte Case Study

Technologien

Die richtigen Werkzeuge zur Datenverarbeitung

Palantir Foundry

Mehr erfahren

Microsoft Data Factory

Mehr erfahren

Microsoft Purview

Mehr erfahren

Microsoft Azure DevOps

Mehr erfahren

Databricks

Mehr erfahren

Terraform

Mehr erfahren

TensorFlow

Mehr erfahren

fabric-icon Microsoft Datenplattform Datenintegration Data Engineering Data Science Data Warehousing BI OneLake

Microsoft Fabric

Mehr erfahren

Unser Vorgehen

So implementieren wir methodisch Ihr Datensystem

Datalytics GmbH – Generisches Vorgehensmodell

1. Strategie

Zunächst führen wir eine Reifegradanalyse durch, um einen Überblick zur aktuellen Leistungsfähigkeit Ihrer Prozesse zu erhalten. Anschließend möchten wir mit Ihnen zusammen eine passende, ganzheitliche und zukunftsgerichtete Strategie für Ihr Unternehmen entwickeln. Daraufhin leiten wir zentrale Use Cases ab und priorisieren diese. Um unser Vorgehen und Leistungen transparent zu machen, visualisieren wir den gesamten Weg von der aktuellen Situation bis hin zum gewünschten Ergebnis in Form einer Roadmap.

2. Konzept

Im zweiten Schritt des Vorgehensmodells nehmen wir den Ist-Zustand und Ihre Anforderungen auf. Wir entwickeln Business Cases und definieren Ziele, ermitteln Stakeholder- und Risikoanalysen und erheben einen Projektplan mit entsprechenden Priorisierungen. Zusätzlich entwickeln wir ein Proof of Concept inklusive eines initialen Modells, um die Abhängigkeiten der verschiedenen Anwendungen sowie die Funktionalität der Schnittstellen zu demonstrieren. Zeitgleich definieren wir die IT-Architektur und geben eine Tool-Empfehlung ab.

3. Proof of Concept

Das Proof of Concept ist ein wichtiger Bestandteil der Projektabwicklung, weil damit das Projektkonzept bestätigt sowie Fehler erkannt und minimiert werden können. Nun wird das Modell validiert und optimiert, das Proof of Concept getestet, gesteuert und überwacht und eine detaillierte Dokumentation des POCs erstellt. Am Ende dieses Schrittes werden alle während des Projekts gewonnenen Erkenntnisse, die „Lessons learned“, festgehalten.

4. Skalierung

Im letzten Schritt unseres Vorgehensmodells definieren wir die Organisationsstruktur sowie die Verantwortlichkeiten innerhalb des Projekts und verankern ein Governance Modell. Wir begleiten Sie und ihre Mitarbeiter während des gesamten Changemanagements und unterstützen bei der kontinuierlichen Produktivsetzung der jeweiligen Projekte auf Ihrer Roadmap.