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.
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.



Richten Sie Datenarchitektur ein und erstellen Sie Datenpipelines, die als Grundlage für datengesteuerte Abläufe dienen.
- 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.