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Umwand­lung von
Roh­da­ten in Wis­sen durch Data Engineering


Data Engi­nee­ring im Daten­ma­nage­ment stellt sicher, dass Daten naht­los inte­griert, ver­ar­bei­tet und für wert­volle Ana­ly­sen und Geschäfts­ein­bli­cke zugäng­lich gemacht werden. 

Beschrei­bung


Data Engi­nee­ring im Daten­ma­nage­ment stellt sicher, dass Daten naht­los inte­griert, ver­ar­bei­tet und für wert­volle Ana­ly­sen und Geschäfts­ein­bli­cke zugäng­lich gemacht werden. 

Lösun­gen

Effi­zi­en­tes Daten­ma­nage­ment für maxi­male Erkenntnisse




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. 

Kom­po­nen­ten

Kern­kom­po­nen­ten der Datentechnik


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.

Vor­teile

Unsere größ­ten Vor­teile


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. 



Ska­lier­bare Daten-Pipelines


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. 


Maß­ge­schnei­derte Werkzeugauswahl


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.


Ver­bes­se­rung der Datenqualität


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.


Cloud-native Lösun­gen


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. 


Zukunfts­si­chere Architektur 


Die Ent­wick­lung von modu­la­ren Archi­tek­tu­ren, die sich fle­xi­bel an neue Tech­no­lo­gien, Daten­quel­len und Geschäfts­an­for­de­run­gen anpas­sen las­sen, garan­tiert lang­fris­tige Investitionssicherheit. 


End-to-End-Ansatz


synvert beglei­tet den gesam­ten Pro­zess – von der Anfor­de­rungs­ana­lyse über die Toolaus­wahl bis hin zur Pipe­line­ent­wick­lung, Über­wa­chung und kon­ti­nu­ier­li­chen Optimierung. 

Tech­no­lo­gien

Unsere Werk­zeuge




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