Data Engineering im Datenmanagement stellt sicher, dass Daten nahtlos integriert, verarbeitet und für wertvolle Analysen und Geschäftseinblicke zugänglich gemacht werden.
Data Engineering im Datenmanagement stellt sicher, dass Daten nahtlos integriert, verarbeitet und für wertvolle Analysen und Geschäftseinblicke zugänglich gemacht werden.
Data Engineering ist das Herzstück eines jeden datengesteuerten Unternehmens und umfasst die Konzeption, Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines, die Daten effizient erfassen, umwandeln, speichern und bereitstellen. Es bildet die Grundlage für Analytik, maschinelles Lernen und Business Intelligence, indem es sicherstellt, dass die Daten von hoher Qualität, konsistent und in Echtzeit verfügbar sind.
synvert unterstützt Unternehmen beim Aufbau robuster und skalierbarer Dateninfrastrukturen, die On-Premises, hybrid oder in der Cloud betrieben werden können. Mit dem Fokus auf moderne Technologien, Best Practices und der Integration typischer Werkzeuge wie Apache Kafka, Apache Airflow, Apache Spark, Snowflake oder dbt werden leistungsfähige und flexible Datenlösungen entwickelt. Ziel ist es, die Datenverarbeitung zu optimieren, Betriebskosten zu senken und datengetriebene Innovationen zu ermöglichen.
Die einzelnen Bausteine des Data Engineering decken alle wichtigen Bereiche der Datenverarbeitung ab – von der Integration und Transformation bis zur Speicherung und Überwachung.
Datenintegration und ‑extraktion – Entwicklung von ETL- und ELT-Pipelines, die Daten aus internen und externen Quellen nahtlos integrieren. Typische Tools: Talend, Fivetran, Informatica, AWS Glue.
Stream-Verarbeitung und Echtzeit-Datenverarbeitung – Entwicklung von Streaming-Lösungen für Echtzeit-Datenanalyse und ereignisbasierte Systeme. Typische Tools: Apache Kafka, Apache Flink, AWS Kinesis, Google Dataflow.
Datenverarbeitung und ‑umwandlung – Einsatz leistungsstarker Frameworks zur Verarbeitung von Rohdaten und deren Aufbereitung für Analysen oder maschinelles Lernen. Typische Tools: Apache Spark, dbt, Azure Data Factory, Pandas.
Datenarchitektur und ‑speicherung – Entwurf von Datenarchitekturen (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh) und Auswahl von geeigneten Speicherlösungen. Typische Tools: Snowflake, Google BigQuery, AWS S3, Azure Synapse Analytics, Delta Lake.
Überwachung und Qualitätssicherung – Implementierung von Systemen zur Überwachung von Datenqualität und Pipeline-Leistung. Typische Tools: Great Expectations, Monte Carlo, Datadog, Prometheus.
Orchestrierung und Automatisierung – Richten Sie automatisierte Workflows ein, um Datenpipelines effizient zu orchestrieren und zu überwachen. Typische Tools: Apache Airflow, Prefect, Luigi, Dagster.
Mit umfassendem Know-how und modernsten Technologien garantiert synvert leistungsstarke, zukunftssichere und kosteneffiziente Data-Engineering-Lösungen. Die Vorteile reichen von flexibler Skalierbarkeit bis zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität.
synvert entwickelt Datenpipelines, die flexibel und robust sind, um wachsende Datenmengen und sich ändernde Anforderungen zu bewältigen – unabhängig davon, ob es sich um Batch- oder Echtzeitverarbeitung handelt.
Mit einem breiten Technologieportfolio wählt synvert die optimalen Werkzeuge für den jeweiligen Anwendungsfall aus, z.B. Spark für Big Data Transformationen oder Kafka für Event Streaming.
Der Einsatz von Monitoring- und Testing-Tools wie Great Expectations oder Datadog sichert die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten – ein entscheidender Faktor für Analysen und Entscheidungen.
synvert integriert modernste Cloud-Technologien zum Aufbau flexibler und kostengünstiger Datenplattformen, die mit AWS, Azure oder Google Cloud arbeiten. Diese Plattformen können leicht skaliert und nahtlos erweitert werden.
Die Entwicklung von modularen Architekturen, die sich flexibel an neue Technologien, Datenquellen und Geschäftsanforderungen anpassen lassen, garantiert langfristige Investitionssicherheit.
synvert begleitet den gesamten Prozess – von der Anforderungsanalyse über die Toolauswahl bis hin zur Pipelineentwicklung, Überwachung und kontinuierlichen Optimierung.
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