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 Big Data, Data Science & Deep LearningSearch-based Applications und Machine Perception & Artificial Intelligence.

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:

Technologie-Stacks

Cloud-based Analytics und Data Management

Big Data und Modern Data Warehouse in Microsoft Az

  • Hochskalierbare Datenspeicherung im Azure Data Lake
  • Relationale Daten in Azure SQL Database / Data Warehouse
  • Data Streaming von Events und IoT Hubs
  • Data Integration und Movement mit Azure Data Factory und Databricks
  • Real-time Event Processing mit Azure Stream Analytics
  • Online Ad-hoc Analysis und Dashboarding / Visualisierung in Power BI
  • Data Science mit Azure Machine Learning
  • Stammdatenmanagement mit Azure Web Apps

Microsoft BI

Data Warehousing auf Basis des Microsoft BI Stacks  

  • Relationale Datenhaltung im Microsoft SQL Server
  • Datenintegration mit den Integration Services
  • OLAP und Tabular Mode mit den Analysis Services
  • Online Ad-hoc Analysis und Visualisierung in Power BI
  • Klassisches Berichtswesen mit dem Power BI Report Server
  • Stammdatenmanagement mit den Master Data Services
  • Jobsteuerung mit dem SQL Server Agent

Open Source BI

Data Warehousing auf Basis von Open Source Technolog

  • Datenintegration mit Pentaho Data Integration
  • Relationale Datenhaltung mit Datenbanken wie PostgreSQL
  • Multidimensionale Datenhaltung mit Mondrian
  • Datenanalyse und Dashboarding mit Pentaho Business Analytics
  • Advanced Dashboarding mit den CTools

Big Data

  • Hadoop-Distributionen Hortonworks Data Platform (HDP), Cloudera CDH, MapR Converged Data Platform
  • Hadoop, YARN, MapReduce
  • 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

Sie haben Fragen oder möchten zu diesem Thema beraten werden?

Dann rufen Sie uns an unter +49 (0)721 619 021-0 oder schreiben Sie uns eine E-Mail. Wir freuen uns auf Ihre Nachricht!

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Patrick Thoma

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Patrick Thoma

Head of Data Management & Analytics

Projekt KOSMoS

Großes Gemeinschaftsprojekt: Smart-Contracting-Plattform

Viele Industrieunternehmen sammeln bereits vielfältige Daten, die ihre Produktionsanlagen ausgeben, und analysieren sie unternehmensintern. Anschließend können sie auf dieser Grundlage ihre eigene Produktion optimieren. Doch das Industrial Internet of Things (IIoT) bietet weitaus größere Potenziale. Das Projekt KOSMoS, das durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird, verfolgt deshalb das Ziel, produzierende Unternehmen digital miteinander zu verbinden und damit ein Wertschöpfungsnetz über die Unternehmensgrenzen hinweg zu schaffen. Im Konsortium der neun Projektpartner ist inovex der Experte für Data Management und Analytics.

Zum Projekt KOSMoS

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