Skalierbare Datenanalyse verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie schnelle, datengestützte Entscheidungen ermöglicht. Ein Analytical Data Lake vereint strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und ermöglicht leistungsstarke Analysen großer Datenmengen.
Skalierbare Datenanalyse verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie schnelle, datengestützte Entscheidungen ermöglicht. Ein Analytical Data Lake vereint strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und ermöglicht leistungsstarke Analysen großer Datenmengen.
Der Analytical Data Lake bildet die Grundlage für zukunftsfähige, skalierbare Datenanalysen. Durch die Integration strukturierter und unstrukturierter Daten aus Quellen wie Datenbanken, IoT-Geräten und sozialen Medien können umfassende Analysen durchgeführt werden. Technologien wie Apache Hadoop, Apache Spark, Presto und Delta Lake gewährleisten Flexibilität, Automatisierung und Skalierbarkeit. Unser Fokus liegt auf Echtzeit-Datenanalysen mit Apache Kafka, Self-Service-Analysen und der Sicherstellung von Datenqualität durch Data Governance-Modelle.
synvert unterstützt Unternehmen, maßgeschneiderte Analytical Data Lakes zu implementieren, die auf ihre Anforderungen und Use Cases abgestimmt sind. Ziel ist eine leistungsstarke Datenplattform, die datengetriebene Entscheidungen beschleunigt und langfristige Wettbewerbsvorteile sichert.
synvert integriert den Analytical Data Lake nahtlos in Ihre Datenstrategie. Vom Datenimport über Speicherung und Analyse bis zur Sicherstellung der Datenqualität wird der gesamte Datenlebenszyklus abgedeckt. Durch Self-Service-Analysen und Echtzeit-Datenverarbeitung bieten wir eine flexible, skalierbare Strategie, die datengetriebene Entscheidungen ermöglicht und sowohl aktuellen als auch zukünftigen Anforderungen gerecht wird.
Skalierbare Datenarchitektur – Entwicklung eines robusten Analytical Data Lakes mit Amazon S3, Google Cloud Storage oder Microsoft Azure Data Lake, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu zentralisieren und zu analysieren.
Datenintegration und ‑aufbereitung – Integration heterogener Datenquellen (SQL, NoSQL, CSV, JSON) für tiefgreifende Analysen im Data Lake.
Self-Service-Analysen – Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Plattform für datengetriebene Entscheidungen mit Tools wie Tableau, Power BI oder Looker.
Automatisierung und Orchestrierung – Implementierung automatisierter Pipelines zur Datenintegration mit Apache NiFi, Datenbereinigung und Transformation mit Apache Airflow oder dbt.
Moderne Analyse-Tools – Integration fortschrittlicher Tools für Machine Learning (TensorFlow, PyTorch) und Künstliche Intelligenz (Google AI Platform, AWS SageMaker).
Datenqualität – Sicherstellung der Datenqualität durch automatisierte Tests und kontinuierliches Monitoring.
synvert entwickelt skalierbare Analytical Data Lake-Architekturen, die auf zukünftige Anforderungen reagieren und mit Technologien wie Apache Hadoop und Delta Lake erweiterbar sind.
Sicherstellung der Datenqualität durch automatisierte Pipelines und Data Governance-Modelle zur kontinuierlichen Überwachung und Sicherstellung der Datenstandards.
Integration des Analytical Data Lakes in bestehende Umgebungen – on-premises, hybrid oder in der Cloud (z. B. Amazon S3, Azure Data Lake).
Implementierung von Streaming-Funktionen mit Technologien wie Apache Kafka für Echtzeit-Datenanalysen und ‑integration.
Abdeckung des gesamten Datenlebenszyklus von der Extraktion bis zur finalen Analyse für eine durchgängige Lösung.
Bereitstellung von Plattformen, die Self-Service-Analysen mit Tools wie Tableau und Power BI ermöglichen.
Analytical Data Lakes, die dank flexibler Cloud-Lösungen eine hohe Skalierbarkeit bieten, um mit wachsenden Datenmengen und sich ändernden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten.
Nutzung fortschrittlicher Analysetools und KI-Technologien wie TensorFlow und AWS SageMaker, um tiefere Insights aus den Daten zu gewinnen und Machine Learning-Modelle direkt im Data Lake zu integrieren.
Mit flexiblen Cloud-Lösungen wie Amazon S3, Google Cloud Storage oder Microsoft Azure Data Lake zahlen Unternehmen nur für die tatsächlich genutzte Kapazität und können bei Bedarf skalieren.
Einleitung Im ersten Teil unserer Blogreihe „Effizienter Arbeiten“ haben wir uns intensiv damit beschäftigt, wie Meetings durch klare ...
Introduction Infrastructure-as-Code (IaC) is one of the best DevOps practices which accelerates development and increases the qualit...
Snowflake für generative KI: Revolutionäre Möglichkeiten in der KI Die Integration von generativer KI in unternehmerische W...
Introduction In today’s fast-paced digital environment, businesses are increasingly dependent on cloud infrastructure to deliver servi...
Sie erhalten in Kürze eine E‑Mail zur Aktivierung Ihres Kontos.