Communications, Media & Telecom - Operational Data Lake
Communications, Media & Telecom
synvert unterstützte ein deutsches Medienunternehmen bei der Umsetzung der neuen GDPR-Vorschriften durch die Erstellung eines Operational Data Lake mit Apache Spark, Kudu und Oozie. Dies ermöglichte effiziente Datenabfragen und gewährleistete den Datenschutz durch Anonymisierung und ein aktualisiertes Opt-In/Opt-Out-System.
Ausgangslage
Der Kunde, ein deutsches Medienunternehmen, musste seine Abonnenten an einen neuen Service anbinden, das die neuen GDPR-Vorschriften berücksichtigt. Das Unternehmen hatte hierbei erhebliche Probleme mit einer Siebel-Datenbank.
Direkte Abfragen waren nicht möglich, da die Datenbank bereits ausgelastet war.
Die Architektur
Für den Operational Data Lake werden Technologien wie Apache Spark, eine Kudu-Datenbank und Oozie verwendet.
synvert Vorteile
Eine reaktive Datenbank ist unerlässlich, um betriebswirtschaftliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Mit einem System für Abfragen mit niedriger Latenz können Erkenntnisse sofort aus großen Datenmengen abgerufen werden.
Zudem sind GDPR-Anforderungen wie die Datenanonymisierung wichtig, um hohe Strafen bei einem Audit zu vermeiden.
Services von synvert
Informationen mussten aus der Tabelle entnommen und in eine Kudu-Datenbank gespiegelt werden, wo Abfragen effizient durchgeführt werden konnten.
Darüber hinaus hat synvert die Daten aufbereitet und verschiedene Datenschutzbedenken berücksichtigt.
Insbesondere wurden Daten anonymisiert und ein Opt-In/Opt-Out-System aktualisiert.
Communications, Media & Telecom
Data Reconciliation
Industrials
SoftwareFactory bei einem führenden Unternehmen der Automobilsoftwarebranche
Industrials
Skalierbare Fahrzeugdatenbank
Banking
DevX-Impact bei einem Finanzunternehmen
Consumer Goods & Retail
Internationale Expansion eines führenden Online Autohändlers
Industrials
Beschleunigung der Cloud-nativen Entwicklung bei einem Automobilhersteller
Communications, Media & Telecom
Erkennung von Anomalien bei Retail Verkaufsprovisionen
Energy & Resources
Einrichtung einer zuverlässigen und leistungsstarken Plattform
Communications, Media & Telecom
Wahrscheinlichkeitsvorhersage für die Kundenabwanderung
Industrials
Früherkennung von mechanischen Defekten
Industrials
NLP im Automobilbereich
Communications, Media & Telecom
Operational Data Lake
Consumer Goods & Retail
Real-Time Marketing
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Automatisierte Klassifizierung von Autos nach ihrem Modell
Public Sector
Datenplattform und ‑Katalog für Schadenersatzforderungen
Industrials
Zentrales Data Warehouse
Industrials
Data as a Service – BI & Big Data CC
Communications, Media & Telecom
Operative Arbeit/Unterstützung im Bereich Data Warehousing
Industrials
Erosionsdetektion mit Computer Vision
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Entwicklung und Aufbau einer vollautomatischen MLOps-Plattform
Consumer Goods & Retail
Migration einer AWS-Datenplattform zu Google Cloud
Consumer Goods & Retail
Vorhersage und Zuweisungsoptimierung für stationäre Kanäle
Communications, Media & Telecom
Design und Entwicklung einer Google Cloud-basierten Datenplattform
Communications, Media & Telecom
Aufbau eines echtzeitnahen Empfehlungssystems
Industrials
Zentraler Data Lake
Fundamente für das Stammdatenmanagement
Ablösung einer komplexen IBM Datastage Struktur
Consumer Goods & Retail
Smart Data Catalog
Aufbau einer konzernweiten BI-Plattform
Implementierung von Realtime-Datenstrecken
Aufbau und Weiterentwicklung eines DWH
Etablierung eines neuen Vertriebsreporting
Aufbau einer ERP-Datendrehscheibe
Cloud Self Service-BI zur datengetrieben Unternehmensführung
Quelldatenmigration mit Automatisierung der Quelldatenanbindung
Vereinheitlichung von Auswertungsprozessen
Ablösung einer Softwareeigenentwicklung
CRM Analytics und Leadmanagement
Entwicklung verschiedener ML Use Cases mit AWS
