Analytics

Wenn Unternehmen die Vorteile der digitalen Transformation für sich nutzen möchten, müssen sie ihre immer größer werdenden Datenbestände sinnvoll bewirtschaften und auswerten.

Zum Thema Data Management & Analytics gehören sowohl die klassischen Business-Intelligence-Themen (Data Warehouse, ETL, Reporting, Dashboards) als auch die neueren Trends in diesem Umfeld: Big Data, Data Science und Search-based Applications.

Wir helfen unseren Kunden, aus Daten wirtschaftlichen Nutzen zu generieren. Wir integrieren heterogene Datenquellen in klassische Data-Warehouse-Strukturen und multidimensionalen Analysemodellen, entwerfen und implementieren Big-Data-Plattformen und Realtime-Szenarien und verwenden innovative Suchtechnologien. Mit wissenschaftlichen Methoden finden wir Zusammenhänge in großen Datenmengen und gewinnen neue Erkenntnisse.

Wir verstehen uns als Spezialist für anspruchsvolle Aufgaben in den Bereichen Data Management und Analytics, die unter Zeitdruck gelöst werden müssen und für die oftmals in den Unternehmen keine eigenen Fachleute verfügbar sind:

  • die Modellierung hochkomplexer Cubes,
  • die Integration heterogener Datenquellen,
  • der effiziente Umgang mit sehr großen Datenvolumina (Big Data),
  • die wissenschaftliche Analyse dieser Daten-Pools (Data Science) und
  • der Einsatz von innovativen Suchtechnologien im Unternehmenskontext.

Technologie-Stacks

Microsoft BI

  • DWH auf Basis SQL Server rDBMS
  • Scale-out mit APS/PDW
  • ETL mit Integration Services
  • OLAP und Tabular Mode mit den Analysis Services
  • Klassisches Berichtswesen mit den Reporting Services
  • Analyse mit Excel
  • Mobile optimiertes Dashboarding mit Datazen
  • Prediction mit Analysis Services Data Mining und Excel-Plugin
  • Integration des Reportings in Sharepoint Portale
  • Self-service BI mit Power BI auf Basis der Excel Plugins/Sharepoint oder PBI Desktop und powerbi.com
  • Stammdatenmanagement mit Master Data Services
  • Realtime-Complex-Event-Processing mit StreamInsight
  • Jobsteuerung mit SQL Server Agent
  • Individuelle Erweiterungen und Anpassungen mit C#.NET, ASP.NET

Open Source BI

  • DWH auf Basis PostgreSQL
  • ETL mit Pentaho Data Integration aka Kettle
  • OLAP mit Mondrian
  • Berichtswesen und Analyse mit Pentaho Business Analytics
  • Advanced Dashboarding mit den Pentaho CTools
  • Individuelle Erweiterungen und Anpassungen mit Java

Big Data

  • Hadoop Distributionen Hortonworks Data Platform (HDP), Cloudera CDH, MapR Converged Data Platform
  • Hadoop, YARN, Map Reduce
  • Binary Data Formats: Parquet, ORC, Thrift, Avro, Google Protocol Buffers, Kryo
  • Real-Time Datenverarbeitung: Storm
  • Cloud-Based Big Data Platforms: HDInsight auf Azure
  • Interaktive Analysen und Batch Data Processing mit Hive, Pig, Impala, Spark
  • Job-Steuerung mit Oozie, Airflow, Schedoscope oder PDI/Kettle
  • Data Ingestion: Flume, Sqoop
  • Verteiltes Messaging und Stream Data Processing mit Kafka, Storm, Flink und Spark
  • NoSQL-Datenbanken: HBase, Cassandra, elasticsearch, MongoDB
  • OLAP on Hadoop mit Kylin

Data Science & Analytics

  • Predictive und Prescriptive Analytics
  • Machine Learning mit R, Python, Spark MLlib, Mahout, Azure ML
  • Natural Language Processing mit OpenNLP, UIMA
  • Model creation und skalierbare Integration ins Hadoop Ökosystem

Search

  • Enterprise Search mit Lucene, SOLR, Elasticsearch
  • Integration in Anwendungen und Portale
  • Machine Data Analysis mit Elasticsearch, Logstash und Kibana
  • Elasticsearch PlugIn-Entwicklung
  • Search-based Applications
  • Integration SOLR, Elasticsearch und Hadoop / HBase

Cloud-based Data Management Solutions

Microsoft Azure Platform-as-a-Service Dienste:

  • Data Ingestion auf Event / IoT Hubs
  • Relationale Datenhaltung in Azure SQL / Azure Data Warehouse
  • Data Movement und Jobsteuerung mit Azure Data Factory
  • Big-Data-Verarbeitungen auf Basis HDInsight mit Hadoop/Storm/Spark und HBase Knoten
  • Realtime-Complex-Event-Processing mit Azure Stream Analytics
  • Stammdatenmanagement mit Azure Web-Apps
  • Prediction mit Azure Machine Learning
  • Auswertungen mit Power BI über powerbi.com

Weitere Themen: