AI Use Cases

GenAI Accelerator

Zukunfts­wei­sende Daten­ana­lyse mit
Ana­ly­ti­cal Data Lakes


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.

Beschrei­bung


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.

Lösun­gen

Daten­ge­trie­bene Entscheidungen 




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.

Kom­po­nen­ten

Ana­ly­ti­cal Data Lake neu defi­niert


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.

Vor­teile

Unsere größ­ten Vor­teile




Zukunfts­si­chere Architektur 


synvert ent­wi­ckelt ska­lier­bare Ana­ly­ti­cal Data Lake-Archi­tek­tu­ren, die auf zukünf­tige Anfor­de­run­gen reagie­ren und mit Tech­no­lo­gien wie Apa­che Hadoop und Delta Lake erwei­ter­bar sind.


Hohe Daten­qua­li­tät


Sicher­stel­lung der Daten­qua­li­tät durch auto­ma­ti­sierte Pipe­lines und Data Gover­nance-Modelle zur kon­ti­nu­ier­li­chen Über­wa­chung und Sicher­stel­lung der Datenstandards.


Naht­lose Integration 


Inte­gra­tion des Ana­ly­ti­cal Data Lakes in bestehende Umge­bun­gen – on-premises, hybrid oder in der Cloud (z. B. Ama­zon S3, Azure Data Lake).


Echt­zeit-Fähig­keit


Imple­men­tie­rung von Strea­ming-Funk­tio­nen mit Tech­no­lo­gien wie Apa­che Kafka für Echt­zeit-Daten­ana­ly­sen und ‑inte­gra­tion.


Kom­plexe Plattformperspektive 


Abde­ckung des gesam­ten Daten­le­bens­zy­klus von der Extrak­tion bis zur fina­len Ana­lyse für eine durch­gän­gige Lösung.


Self-Ser­vice-Opti­mie­rung


Bereit­stel­lung von Platt­for­men, die Self-Ser­vice-Ana­ly­sen mit Tools wie Tableau und Power BI ermöglichen.


Ska­lier­bar­keit und Flexibilität


Ana­ly­ti­cal Data Lakes, die dank fle­xi­bler Cloud-Lösun­gen eine hohe Ska­lier­bar­keit bie­ten, um mit wach­sen­den Daten­men­gen und sich ändern­den Geschäfts­an­for­de­run­gen Schritt zu halten.


Moderne Ana­ly­se­tools und KI-Integration


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.


Kos­ten­ef­fi­zi­enz


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.

Tech­no­lo­gien

Unsere Werk­zeuge




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