DATA ENGINEERING

Unser Unternehmen CHUDOVO verwendet modernste Big-Data- und Business-Intelligence-Software, um wertvolle Erkenntnisse aus verschiedenen großen Echtzeitdatenmengen zu gewinnen. Mit unseren Data Engineering Services können Unternehmen große Mengen strukturierter, halb-strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen in einer umfassenden Umgebung zusammenzuführen, um potenzielle Geschäftsmöglichkeiten zu modellieren.
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Was ist Data Engineering?

Data Engineering ist die Methode zur Erstellung von Informationssystemen durch die

• Beschaffung,

• Transformation,

• Verwaltung von Daten aus verschiedenen Systemen.

Für wen lohnt sich Data Engineering?

Drei Grundsteine der Datenbanksoftware

Erleben Sie heute die Leistungsfähigkeit der Datenbanksoftware und übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Daten wie nie zuvor.
Datenbank
Web-App
App
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.

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:
Data Collection and Summarization Data Collection and Summarization
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.

Data Storage and ETL Data Storage and ETL
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.

Data Modernization and Migration Data Modernization and Migration
Datenmodernisierung und -migration:

Wir bieten einen intelligenten Ansatz für die Migration von Geschäftsdaten von lokalen Legacy-Systemen in die Cloud-Speicherinfrastruktur oder neue Zielplattformen.

Data Pipelines Data Pipelines
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.

Continuous Integration and Deployment Continuous Integration and Deployment
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.

Distributed Real-Time Data Processing Distributed Real-Time Data Processing
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.

Data Quality Data Quality
Datenqualität:

Wir bieten automatisierte Datenqualitätslösungen, einschließlich Korrektur, Anreicherung, Standardisierung und Deduplizierung.

Big Data Consulting Big Data Consulting
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.

Data Infrastructure and Engineering Data Infrastructure and Engineering
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 and Data Analytics BI and Data Analytics
BI und Datenanalyse:

Wir beschleunigen Ihre Betriebsprozesse mithilfe bahnbrechender Business-Intelligence-Tools und eines datenwissenschaftlichen Ansatzes, der statistische und maschinelle Lerntechniken umfasst.

Data Visualization Data Visualization
Datenvisualisierung:

Wir bieten interaktive Berichte und intuitive Dashboards, die Analysen für jeden auf jeder Ebene Ihres Unternehmens verständlich und überschaubar machen.

Data Security Data Security
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.

Data Monetization Data Monetization
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:

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:

Die Vorteile von Data Engineering für Ihr Unternehmen

benefits
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.
benefits
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.
benefits
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.
benefits
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.
benefits
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.
benefits
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.
benefits
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.
benefits
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? Antwort
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? Antwort
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? Antwort
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 Antwort
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 Antwort
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? Antwort
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.
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