Das Data Fabric Prinzip sorgt für eine zentralisierte und einheitliche Architektur, die es ermöglicht verschiedene Services und Technologien sowohl Cloud als auch On-Premise-Systeme zu integrieren. Hierbei liegt der Fokus nicht nur auf Technologien sondern auch auf ein Designkonzept, um verschiedene Anwendungen auch im Bereich ML effizienter zu gestalten.
Das Data Fabric Prinzip sorgt für eine zentralisierte und einheitliche Architektur, die es ermöglicht verschiedene Services und Technologien sowohl Cloud als auch On-Premise-Systeme zu integrieren. Hierbei liegt der Fokus nicht nur auf Technologien sondern auch auf ein Designkonzept, um verschiedene Anwendungen auch im Bereich ML effizienter zu gestalten.
Data Fabric ist ein Designkonzept, das eine einheitliche und zentralisierte Datenarchitektur repräsentiert. Es besitzt eine Integrationsschicht (Fabric) und Prozesse, die zur Integration und Verarbeitung der einzelnen Verbindungen dienen. Es werden stetig Analysen über bereits existierende Metadaten vollzogen, um die Implementierung, Bereitstellung und die Nutzung der Daten über alle Umgebungen, sowohl On-Premise als auch Cloud, hinweg unterstützt.
Ziel es ist durch Anwender- und Maschinengestützte Analysen auf Daten zuzugreifen, um daraus einen Business Value aus den verschiedenen Relationen der vorhandenen Datenpunkten zu erhalten. Hierdurch wird das Management bei einer Entscheidungsfindung unterstützt und bietet effizienten Zugriff auf relevante Daten.
Initialisierung – Grundsätzliche Anforderungen & Rahmenbedingungen, Scoping / Projektplanung, Arbeitsumgebung, Projektplan (Zeit- und Migrationsplans), Kick-off-Meeting.
Analyse und Bewertung – Sorgfältige Erhebung und Verwaltung von Anforderungen zur Zielerreichung.Festlegung der Methode für die Migration und Entscheidung über die eingesetzten Technologien und Tools. Definition funktionaler und nicht funktionaler Anforderungen.
Funktionales und technisches Design – Plattform-Architektur, Datenmodellierung, Standards, Templates und Best Practices, Schnittstellendefinition, Architektur Datenintegration, Finale Architektur und Konzepte.
Implementierung – Entwicklung der ausgearbeiteten Architektur in Iterationen basierend der zuvor erhobenen Anforderungen.
Testing, Go-Live, Monitoring und Betrieb – Begleitung der Abnahmetests, Fehlerkorrekturen, Leistungs- / SLA-Tests, Test & Abnahmeprotokolle, Deployment zum Produktivsystem, Betriebsübergabe, Überwachung durch Monitoring tools, Hypercare.
synvert accelerators – Data Strategy & Architecture Workshop, Conceptual Design Template, synvert cloud integration patterns, Naming Convention Templates.
Unser Data Fabric-Service bietet Ihnen ein präzises und strukturiertes Vorgehen basierend auf Best Practices und umfangreicher Projekterfahrung. Mit unserem strukturierten Ansatz sorgen wir dafür, dass Ihre Unternehmensziele in klaren, umsetzbaren Schritten erreicht werden.
Detaillierte Kenntnisse über Datenarchitekturen und ihre Optimierung.
Anpassbare Lösungen, die sowohl technischen als auch geschäftlichen Anforderungen gerecht werden.
Neutrale Auswahl der am Markt bestehenden Tools & Services.
Starke Verbindung und Verständigung zwischen IT und Fachbereichen.
Fachkenntnisse aus einer Vielzahl erfolgreicher Projekte.
Strategische Verbesserungen, die Ihre Position im Markt stärken.
Transparente Kommunikation und klare Zielvorgaben.
Klare, systematische Analyse und Umsetzung für zuverlässige Ergebnisse.
Nutzung datengetriebener Einblicke zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen.
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