Einführung und Herausforderungen
Heute ist die überwiegende Mehrheit der Unternehmensteams auf eine Reihe von IT-Systemen für die Speicherung, Nutzung und Interaktion mit ihren Daten angewiesen. Die Fähigkeit, aus diesen isolierten Daten einen größeren Mehrwert zu schöpfen, unterscheidet erfolgreiche Unternehmen von ihren Mitbewerbern und spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Datenquellen ist es unerlässlich, dass jeder Anwendungsfall auf einem hochwertigen Datensatz basiert, der verschiedenen Geschäftsteams konsistente Informationen liefert und gleichzeitig eine Reihe von IT-Beschränkungen einhält, darunter bewährte Architekturverfahren, Speicherkapazität, Speichernutzung und technologische Strategie.
Die Datenplattform dient als zentraler Knotenpunkt, an dem strukturierte und unstrukturierte Daten, Datenverwaltungsprozesse, unterstützende Teams und datenbezogene Governance zusammenlaufen. Sie schafft eine gemeinsame Grundlage, um die Anforderungen sowohl der Geschäfts- als auch der IT-Stakeholder zu erfüllen, und optimiert die Erstellung eines einheitlichen Pfades für jede einzelne Information, von ihrer Entstehung bis zu ihrer endgültigen Anwendung. Sie ist das Kernelement, das als einzige Quelle für alle Geschäftsinformationen dient, die Entwicklung von Anwendungsfällen beschleunigt und die Benutzererfahrung verbessert.
Wie wir helfen können
Wir bieten eine Reihe von Dienstleistungen zur Unterstützung der Entwurfs-, Aufbau-, Skalierungs- und Betriebsphase moderner Datenplattformen:
- Plattformentwicklung: Skizzierung der Komponenten, die für die Datenextraktion, -aufnahme, -speicherung, -transformation, -visualisierung und die Verwaltung von Machine-Learning-Modellen erforderlich sind
- Auswahl von Cloud-Anbietern und Lösungen: Unterstützung bei der Auswahl zweckmäßiger Lösungen, die die gesamte Datenwertschöpfungskette abdecken, beginnend mit den Basis-Cloud-Anbietern (Google, Amazon, Microsoft…)
- Datenerfassung: Ausgehend von Geschäftsanwendungsfällen werden die entsprechenden Datenobjekte und Rohdatenquellen identifiziert, die für die Erstellung entsprechender Datenkataloge und die Verknüpfung zwischen Quelle und Ziel erforderlich sind
- Datenqualitätskontrolle: Unterstützung bei der Kontrolle der Datenqualität durch die Implementierung systematischer Tests der Qualitätsdimensionen (Aktualität, Vollständigkeit, Gültigkeit, Kohärenz) in Verbindung mit einem effizienten Warnsystem und der Vergabe von Korrekturaufgaben
- Entwurf des Kernmodells: Entwurf eines effizienten domänenorientierten Datenmodells, das die in den Geschäftsanwendungsfällen am häufigsten verwendeten Objekte abdeckt; Unterstützung beim Aufbau einer Self-Service-BI und bei der Reduzierung des Entwicklungsaufwands für neue Anwendungsfälle
- Agile Entwicklung und Datenproduktmanagement: Unterstützung bei der Anpassung des agilen Frameworks an die täglichen Prozesse und Optimierung der Arbeitsabläufe zwischen Datenteams, Geschäftsteams und IT-Stakeholdern
- MLOps und DataOps: Entwurf und Verfeinerung der kontinuierlichen Erfassungs-/Bereitstellungsprozesse für alle Datenprodukte, einschließlich des Lebenszyklusmanagements von Machine-Learning-Modellen
- Self-Service-BI: Bereitstellung von Business-Intelligence-Artefakten (BI) für die Self-Service-Nutzung durch Geschäftsteams und Schulung der „Power-User” der Geschäftsteams in anspruchsvollen analytischen Fähigkeiten
- Benutzerrechteverwaltung: Konzeption und Umsetzung einer Strategie für die gemeinsame Nutzung von Daten, die den Vorschriften entspricht und gleichzeitig Transparenz für die Endanalysten gewährleistet