Was ist Data Engineering?
Data Engineering ist die Methode zur Erstellung von Informationssystemen durch die
• Beschaffung,
• Transformation,
• Verwaltung von Daten aus verschiedenen Systemen.
Data Engineering dient dazu, verschiedene Arten von Informationen nützlich und zugänglich zu machen. Data Engineering ist sehr praktisch für das Sammeln und Analysieren von Daten.
Zum Data-Engineering gehören auch das Organisieren, Sammeln und Authentifizieren verschiedener Formen von Daten. Dazu werden Datenintegrationstools und künstliche Intelligenz eingesetzt.
Beim Data Engineering geht es um das Entwerfen und Konstruieren von Systemen, die in der Lage sind, Daten in großem Maßstab zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, und es ist äußerst wichtig in jeder Industrie.
Dateningenieure sind für die Entwicklung und Pflege der Datenpipeline eines Unternehmens verantwortlich. Es geht hier um die Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung und -bereitstellung an den Endbenutzer. Es werden verschiedene Technologien und Frameworks eingesetzt, die zur Erfüllung der Aufgaben erforderlich sind.
Wir bieten umfassende Big-Data-Lösungen, um sie in wertvolle Business Intelligence zu transformieren.
Für wen lohnt sich Data Engineering?
Data Engineering kann einer Vielzahl großer und kleiner Unternehmen zugutekommen, die ihre Daten erfassen und nutzen möchten. Mit dem technologischen Fortschritt ist die Big-Data-Analyse zugänglicher geworden, sodass jedes Unternehmen, das für die Entscheidungsfindung relevante Daten braucht, von Data Engineering und Data Science profitieren kann.
Ein datengesteuerter Ansatz macht Ihr Unternehmen agiler, dynamischer und bringt neue Perspektiven mit. Von den verbesserten Kundenerlebnissen durch personalisierte Empfehlungen bis hin zur Nachfrageprognose und der Betrugserkennung – der Anwendungsbereich der Datentechnik ist enorm.
Während Data Engineering und Data Science in vielen Branchen zum Mainstream geworden sind, haben sie einige Sektoren revolutioniert. Beispielsweise nutzen Gesundheitsorganisationen Daten, um rechtzeitige Diagnosen zu stellen sowie sofortige lebensrettende Behandlungspläne zu erstellen. Unternehmen aus Finanzsektor nutzen maschinelles Lernen, um betrügerische Transaktionen zu erkennen und die Bekämpfung der Geldwäsche, das Kreditrisikomanagement und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu optimieren. Bei den Fertigungsunternehmen wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um Betriebskosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
Da jede Organisation einzigartige Anforderungen an die Datentechnik hat, ist die Entwicklung maßgeschneiderter intelligenter Lösungen ausschlaggebend für Ihr Unternehmen. Jedes Unternehmen, das bei seiner Entscheidungsfindung auf hochwertige Informationen angewiesen ist, kann von Data Engineering und der anschließenden Anwendung von Data Science profitieren.
Drei Grundsteine der Datenbanksoftware
Erleben Sie heute die Leistungsfähigkeit der Datenbanksoftware und übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Daten wie nie zuvor.
Datenbank
Die Datenbank liegt diesem leistungsstarken Tool zugrunde. Das ist ein zentraler Hub, der alle durch Ihr Unternehmen fließenden Informationen sammelt und speichert. Mit ihren robusten Sicherheitsmaßnahmen und der nahtlosen Integration mit anderer Software bietet die Datenbank eine zuverlässige Plattform für datengesteuerte Entscheidungen.
Web-App
Die Web-App ist das ultimative Tool zur Verwaltung aller Aspekte Ihrer Datenbank. Die Geschwindigkeit, Bequemlichkeit und benutzerfreundliches Interface der Web-App sind perfekt für den rechtzeitigen Zugang auf wichtige Daten.
App
Zu den Grundsteinen der Datenbanksoftware gehört auch eine mobile App, die den Datenzugriff auf das neue Niveau bringt. Mit cloudbasierten Technologien können Benutzer jederzeit und von jedem Gerät aus auf die Datenbank zugreifen und viele Zugangsprobleme lösen, mit denen Unternehmen in der realen Welt konfrontiert sind.
Entdecken Sie betriebliche Erkenntnisse aus bisher unerforschten Datenquellen.
Richten Sie Datenarchitektur ein und erstellen Sie Datenpipelines, die als Grundlage für datengesteuerte Abläufe dienen.
Kontakt aufnehmenRichten Sie Datenarchitektur ein und erstellen Sie Datenpipelines, die als Grundlage für datengesteuerte Abläufe dienen.
UNSERE ANGEBOTE END-TO-END-DATA-ENGINEERING-SERVICES
CHUDOVO-Experten bieten umfassende Dienstleistungen im Datenmanagement-Bereich, von der Beratung und Strategieentwicklung bis hin zur Wartung und Support der Infrastruktur. Unser proprietäres umfangreiches Datenframework bietet in Kombination mit beliebten Open-Source-Technologien wie Apache Hadoop, Spark und Kafka sowie Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning einen vollständigen Toolset zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen. Das sind unsere Dienstleistungen im Überblick:
Datenerfassung und -zusammenfassung:Wir extrahieren strukturierte und unstrukturierte Daten aus Streaming- und Batch-Quellen, verfeinern und filtern die Daten und stellen sie in Legacy-Datenbanken oder Cloud-Systemen zur Erkundung und Analyse zur Verfügung.
Datenspeicherung und ELT/ETL:Wir verwenden verschiedene Techniken, um Daten zu extrahieren, zu verarbeiten, umzuwandeln und in relationale, nicht relationale, NoSQL-, umfangreiche Datensysteme und/oder Cloud-Speicher zu laden, je nach Datenverfügbarkeit, -volumen und -geschwindigkeit , und geben Sie ein.
Datenmodernisierung und -migration:Wir bieten einen intelligenten Ansatz für die Migration von Geschäftsdaten von lokalen Legacy-Systemen in die Cloud-Speicherinfrastruktur oder neue Zielplattformen.
Datenpipelines:Wir erstellen produktionsreife und unabhängige Daten-Workflow-Pipelines zum Verschieben, Transformieren und Speichern von Daten anhand verschiedener Legacy-, Big Data- und Cloud-Orchestrierungstools und -techniken.
Kontinuierliche Integration und Bereitstellung:Wir sind auf die Bereitstellung effizienter Build- und Release-Pipelines für die Produktion spezialisiert, die auf Infrastructure-as-Code-Artefakten, Referenz-/Anwendungsdaten, Datenbankobjekten, Datenpipelinedefinitionen sowie Datenvalidierung und Transformationslogiken basieren.
Verteilte Echtzeit-Datenverarbeitung:Wir haben Fachwissen in der Implementierung von Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitungssystemen in den verteilten Umgebungen auf Basis von Mobil-, Webhosting- und Cloud-Services.
Datenqualität:Wir bieten automatisierte Datenqualitätslösungen, einschließlich Korrektur, Anreicherung, Standardisierung und Deduplizierung.
Big-Data-Beratung:Wir bieten umfassende Beratung an, um Ihre aktuelle Big-Data-Lösung zu optimieren, eine Produktstrategie zu definieren und geeignete Technologien für Datentransformation zu finden.
Dateninfrastruktur und -technik:Wir erstellen Data-Warehouse- und Data-Lake-Lösungen, rationalisieren ETL-Entwicklungs-, Ausführungs- und Verwaltungsaufgaben und erstellen Pipelines, die die Ausgangsdaten in wohlgeordnete Datensätze umwandeln.
BI und Datenanalyse:Wir beschleunigen Ihre Betriebsprozesse mithilfe bahnbrechender Business-Intelligence-Tools und eines datenwissenschaftlichen Ansatzes, der statistische und maschinelle Lerntechniken umfasst.
Datenvisualisierung:Wir bieten interaktive Berichte und intuitive Dashboards, die Analysen für jeden auf jeder Ebene Ihres Unternehmens verständlich und überschaubar machen.
Datensicherheit:Wir schützen Ihre Daten vor absichtlicher und versehentlicher Zerstörung, Änderung oder Offenlegung, indem wir Sicherheitsstandards einhalten, ein abgestuftes Zugriffssystem entwickeln und effiziente Sicherungs- und Wiederherstellungsprozesse gewährleisten.
Datenmonetarisierung:Wir helfen Ihnen, Analysen in Ihre Produkte und Dienstleistungen zu verankern, Erkenntnisse zu gewinnen, und somit allgemeine Geschäftsleistung zu verbessern, Entwicklungsmöglichkeiten zu bekommen.
Unser Prozess
Unser Team hat einen bewährten Workflow für Data-Engineering-Projekte etabliert, bei dem Transparenz und Effizienz im Vordergrund stehen. Dieser Prozess hat unseren Kunden reproduzierbare Ergebnisse zeitgemäß geliefert. Unser Arbeitsprozess besteht aus vier Phasen:
#1
Aufbau einer soliden Datenarchitektur:
#2
Implementierung einer skalierbaren Datenplattform:
#3
Verarbeitungspipelines erstellen:
#4
Entwicklung einer langfristigen Strategie:
#1
Aufbau einer soliden Datenarchitektur:
Wir verstehen, dass die Ausrichtung der Daten eines Unternehmens auf seine Geschäftsstrategien entscheidend für den Erfolg ist. Unsere Beratung zur Datenerfassung, -integration, -bereinigung, -validierung, -speicherung und -bereitstellung stellt sicher, dass Ihre Datenarchitektur solide und leistungsfähig genug ist, die Verbesserung der Datenqualität und die Vereinfachung des Datenflusses zu bieten.
#2
Implementierung einer skalierbaren Datenplattform:
Eine Datenplattform ist für die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen unerlässlich. Unser Fachwissen in den Bereichen Big-Data-Speicherung, Datenbanken und Dateisysteme, Business Intelligence und Management-Tools ermöglicht es uns, eine skalierbare Datenplattform zu entwerfen, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.
#3
Verarbeitungspipelines erstellen:
Unsere Datenpipeline ist eine einheitliche Schnittstelle, die Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, um Analysen, Statistiken und Visualisierungen zu erstellen. Mit unseren Tools und Prozessen werden Sie sicher sein, dass die Daten effizient kombiniert und wertvolle Erkenntnisse geliefert werden.
#4
Entwicklung einer langfristigen Strategie:
Ein datengesteuerter Ansatz hilft bei der Schaffung nachhaltiger Lösungen zur Bewältigung des schnell zunehmenden Tempo, mit dem neue Daten generiert werden. Unsere Expertise in der langfristigen Planung und der datenorientierten Service-Strategie kann Ihnen dabei helfen, eine dynamischere, agilere und profitablere Organisation zu werden.
Data Engineering – die Grundlage einer soliden datengesteuerten Strategie
Data Engineering ist für eine robuste datengesteuerte Strategie wichtig und kann einen großen Geschäftswert generieren. Hier sind einige Vorteile angeführt:
1
Steigerung der Produktivität
Dateningenieure antizipieren die Anforderungen von Datenwissenschaftlern und stellen ihnen wertvolle Daten zur Verfügung. Dies erhöht die Produktivität von Datenwissenschaftlern und macht den gesamten Prozess skalierbar.2
Verbesserung der Datenqualität
Data Engineering ermöglicht es Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen zu sammeln, zu filtern und zu validieren, bevor sie in Analysesysteme integriert werden. Dadurch wird das Risiko falscher Entscheidungen aufgrund fehlerhafter oder fehlender Informationen verringert.3
Kostensenkung
Als Experten für Big-Data-Technologien können Dateningenieure die effizientesten und effektivsten Datenarchitekturen und Verarbeitungspipelines identifizieren. Insbesondere bei der Speicherung großer Datenmengen führt dies zu erheblichen Kosteneinsparungen.4
Macht von Big Data
Data Engineering kann jedem Datensatz zugutekommen, aber besonders vorteilhaft erweist es sich in der Big-Data-Analyse. Es ermöglicht maschinelles Lernen, was zu Kosteneinsparungen, der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen und besserer Entscheidungsfindung führt. Die Vorteile von Data Engineering für Ihr Unternehmen
A
Agilität
Die Entscheidungen müssen nicht mehr in der Dunkelheit getroffen werden. Mit dem richtigen Team und den richtigen Prozessen können datengesteuerte Unternehmen ihre Datensätze im vollen Umfang nutzen. Indem man weniger Zeit für die manuelle Datenzusammenstellung und -bereinigung und mehr Zeit für die Generierung wichtiger Erkenntnisse aufwendet, kann man Entscheidungen treffen, solange aussagekräftige Erkenntnisse ans Licht kommen.
B
Optimierte Datenqualität
Data Engineering sorgt für genaue, vollständige und konsistente Daten. Durch die Implementierung effektiver Datenpipelines können Dateningenieure Fehler, Inkonsistenzen und Duplikate schnell finden und beseitigen.
C
Verbesserte Effizienz
Die Integration von Datenanalysen kann die Kernkompetenzen eines Unternehmens verbessern, neue Geschäftsmöglichkeiten zeigen und die Effektivität steigern. Gezielte Datenanalysen liefern wichtige Einblicke in die Entscheidungsfindung von Führungskräften und bringen den Geschäftsbetrieb auf das höhere Niveau.
D
Erhöhter Umsatz
Die Datenanalyse ist ein neuer Umsatzbringer. Ständige Datenverbesserungen und optimierte Geschäftsprognosen fördern aktuelle und zukünftige Entscheidungen und helfen datengesteuerten Unternehmen, ihre Konkurrenz auszutricksen und durch Geschäftsinnovationen neue Einnahmequellen zu erschließen.
E
Richtige Entscheidungen
Ein erfahrener Dateningenieur kann ein strategischer Partner der Unternehmensleitung werden und gute Analyse und Beratung rechtzeitig anbieten. Datenwissenschaftler demonstrieren den Wert der Daten eines Unternehmens, indem sie Leistungskennzahlen und andere Informationen messen, verfolgen und aufzeichnen. Es erleichtert deutlich die Entscheidungsfindung.
F
Trendbasierte Maßnahmen
Datenwissenschaftler untersuchen gründlich die Daten und empfehlen Maßnahmen zur Verbesserung der Leistung, Kundenbindung und Rentabilität. In der Gegenwart werden Trends schnell zu einer Möglichkeit, Innovationen hervorzubringen und gleichzeitig mit den unterschiedlichen Kundenbedürfnissen Schritt zu halten.
G
Best Practices im Teambuilding
Datenexperten stellen sicher, dass die Mitarbeiter mit der Analytik des Unternehmens bestens vertraut sind. Sie bereiten das Team auf den Erfolg vor, bringen den Mitarbeitern bei, wie das System am effektivsten verwendet werden kann, um die wertvollen Erkenntnisse zu gewinnen und richtige Maßnahmen zu treffen. Sobald die Teammitglieder die Produktfähigkeiten verstanden haben, können sie sich auf die Bewältigung kritischer geschäftlicher Herausforderungen konzentrieren.
H
Chancenerkennung
Das Sammeln und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen reduziert das hohe Risiko. Datenwissenschaftler erstellen Modelle anhand vorhandener Daten, die verschiedene potenzielle Maßnahmen simulieren. Dies zeigt, welcher Weg die besten Geschäftsergebnisse bringt und neue Chancen erkennt.
FAQ
Was sind Data-Engineering-Technologien?
Dateningenieure nutzen verschiedene Data-Engineering-Technologien und -Tools, darunter Stitch, Tableau, Allstacks, IBM Engineering Lifecycle Management, Logilica Insights und Data Band (ein IBM-Unternehmen), um große Datensätze zu sammeln, zu analysieren, zu verwalten und darzustellen. Bei der Auswahl eines bestimmten Data-Engineering-Tools werden verschiedene Kriterien in Betracht gezogen, wie z.B • Benutzeroberfläche, • Integration und Flexibilität, • Benutzerfreundlichkeit, • gutes Preis-Leistungs-Verhältnis, • Aufbauzeit, • Kompatibilität mit Programmiersprachen
Was sind Data Engineering Services?
Mit der Unterstützung eines professionellen Data-Engineering-Partners kann Ihr Unternehmen viel von der Datennutzung, -verwaltung und -automatisierung profitieren. Mithilfe automatisierter, fortschrittlicher Datenpipelines können Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen. Zu den Data-Engineering-Dienstleistungen gehören: - Erstellung vollständiger End-to-End-Datenpipelines - Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Anwendung für verschiedene Zwecke - Konvertieren von Daten in verschiedene Dateiformate - Datentransformation und -reinigung - Sicherstellung der Datenintegrität - Entwicklung von Datenmodellen - Ausführen von ETL- und ELT-Jobs - Anreicherung von Daten für analytische Zwecke - Durchführung von Datenanalysen - Leistungsoptimierung.
Wann benötigt ein Unternehmen einen Data Engineering-Service?
Angenommen, Ihr Unternehmen kommt mit der Verwaltung und Speicherung von Daten nicht wirklich zurecht. In diesem Fall kann unsere erfahrenen Dateningenieuren Sie bei der Organisation und Verbesserung Ihrer Daten unterstützen und wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen.
Data Science vs Data Engineering
Als Datenwissenschaftler sollen Sie Daten untersuchen und verfeinern, Anfragen beantworten und messbares Ergebnis liefern, um Unternehmensprobleme zu beheben. Andererseits geht es beim Data Engineering um die Erstellung, Analyse und Erhaltung von Datenpipelines und -infrastrukturen, die Datenwissenschaftler dann für die Analyse nutzen. Daher leistet der Dateningenieur die Grundlagenarbeit, um Datenwissenschaftler bei der Erstellung zuverlässiger Metriken zu unterstützen.
Software-Engineering vs Data Engineering
Als Softwareentwickler erstellen Sie Softwareprogramme für Anwendungen und Systeme, die Benutzern eine effektive Interaktion ermöglichen. Darüber hinaus richten Sie Netzwerke ein, erstellen Betriebssysteme und tun alles Mögliche, um die Dokumentation der IT-Infrastruktur Ihres Unternehmens auf dem neuesten Stand zu halten. Andererseits konzentrieren sich Dateningenieure darauf, die Entwicklung, Genauigkeit und Wartung der Datenstruktur eines Unternehmens sicherzustellen, die als stabile Grundlage für kritische Geschäftsanalysen und -berichte dient. Im Gegensatz zu Softwareentwicklern sind Dateningenieure dafür verantwortlich, die Zuverlässigkeit und Konsistenz der Dateninfrastruktur eines Unternehmens sicherzustellen.
Was ist der Data Engineering-Lebenszyklus?
Der Daten-Engineering-Lebenszyklus ist eine Serie von Schritten, die bei der Umwandlung unverarbeiteter Datenelemente in ein wertvolles Endergebnis erforderlich sind, das von Datenwissenschaftlern, Analysten, Ingenieuren für maschinelles Lernen und anderen Fachleuten genutzt werden kann.
Erweitern Sie Ihr Geschäft mit Data-Engineering-Lösungen