Was ist Data Engineering?
• 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. Wir bieten umfassende Big-Data-Lösungen, um sie in wertvolle Business Intelligence zu transformieren.
- 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.
Für wen lohnt sich Data Engineering?
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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.
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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.
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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.
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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
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:
Unser Prozess
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Aufbau einer soliden Datenarchitektur:01
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Implementierung einer skalierbaren Datenplattform:02
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Verarbeitungspipelines erstellen:03
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Entwicklung einer langfristigen Strategie:04
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.
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.
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.
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
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01
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. -
02
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. -
03
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. -
04
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.