Cloud Technologie

Azure LakeHouse

Als Cloud Anbieter für die Datenhaltung empfehlen wir die MS Azure Cloud, da es sich nahtlos mit den Power BI Dashboards und auch anderen Microsoft Produkten verknüpfen lässt. Microsoft verfolgt mit MS Fabric in der Cloud einen Low Code Transformations Ansatz und ist trotzdem offen für alle Technologien. Das heißt, das auch die Ansätze von am Markt führenden Technologien wie z.B. Sparks aufgenommen und weiter verfolgt werden. mit dem ADLS Gen2 stellt Microsoft einen vergleichsweise günstigen Cloudspeicher zur Verfügung und schafft gleichzeitig die Möglichkeit auch on Prem Lösungen über Gateways einzubinden. Ebenfalls hervorzuheben sind die sich ständig verbessernden Sicherheitsfeatures, die inzwischen die Cloud weit sicherer machen als On Prem Syteme.

Azure Lakehouse Technologie

MS Fabric

• Microsoft Fabric hat das Ziel, die Entwicklung zu vereinfachen und zu verbessern.
• Steigerung der Produktivität für Big Data
• Bereitstellung einer umfangreichen Sammlung von UI-Komponenten und Tools.
• Nahtlose Integration mit anderen Microsoft-Produkten wie zum Beispiel Dynamics 365
  
• Integrierte Power BI Dashboards
• Integration der Visualisierungen in Web Anwendungen, z.B. MS Dynamics 365
• Data Mesh Konzepte können in MS Fabrics gut abgebildet werden.
  

LakeHOUSE goes KMU

Warum brauchen moderne Unternehmen ein LakeHouse

Unternehmen jeder Größe sind zunehmend auf die Integratioon von Kunden und Lieferantendaten angewiesen. In Bezug auf die Kundendaten sprechen wir von einer 360 Grad Sicht auf die Kundendaten und bei den Lieferanten werden zunehmend digitale Schnittstellen verlangt. Das gilt sowohl im B2B wie auch im B2C Umfeld. Daten werden im Lake House an zentraler Stelle abgelegt und bearbeitet

Power BI Data Sets

Lokale Datenmodelle in Power BI

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Your ideas have a purpose, so choose words that accurately express them. Ensure your grammar is flawless as it impacts your credibility. Use the active voice whenever possible as it makes any narrative easier to read.

Unsere Kunden

Hier sind Unternehmen , die heute bzw. in der Vergangenheit unser know how in Anspruch genommen haben.

Daten als treibende Kraft

Die heutige digitale Welt produziert täglich eine immense Menge an Daten. Unternehmen, Regierungen und Organisationen stehen vor der Herausforderung, diese Daten in verwertbare Informationen umzuwandeln. Hier kommt Data Engineering ins Spiel, indem es sicherstellt, dass Daten in Echtzeit erfasst, gespeichert und verarbeitet werden können.

Was ist Data Engineering?

Data Engineering bezieht sich auf den Prozess der Sammlung, Speicherung und Verwaltung von Daten in einer organisierten und effizienten Weise. Es ist das Rückgrat jedes erfolgreichen Datenmanagementsystems und bildet die Grundlage für aussagekräftige Analysen und Erkenntnisse.

Datensicherheit und Compliance

Mit der steigenden Menge an sensiblen Informationen ist die Sicherheit von Daten zu einer Priorität geworden. Data Engineering umfasst robuste Sicherheitsprotokolle, die sicherstellen, dass Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind. Gleichzeitig sorgt es dafür, dass die Datenerfassung und -verarbeitung den gesetzlichen Vorschriften und Compliance-Standards entsprechen.

Datenintegration und -qualität

In vielen Organisationen liegen Daten in verschiedenen Formaten und Quellen vor. Data Engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Integration dieser Daten, um eine konsistente und umfassende Sicht zu gewährleisten. Darüber hinaus kümmert es sich um die Qualität der Daten, indem es sicherstellt, dass die Informationen korrekt, aktuell und zuverlässig sind.

Skalierbarkeit und Leistung

Mit dem ständigen Wachstum von Datenmengen ist die Skalierbarkeit von Dateninfrastrukturen von entscheidender Bedeutung. Data Engineering entwickelt Lösungen, die flexibel und skalierbar sind, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden. Dies gewährleistet eine optimale Leistung, selbst in Umgebungen mit großen Datenmengen.

Digitale Datenerfassung

Das ist die Verknüpfung von Produktion (IOT) und Streaming für die Bereiststellung der Daten für die KI

Lake House

Im Lake House werden die unterschiedlichsten Quellen zusammengeführt. Erst dadurch ensteht eine 360 Grad Sicht auf Ihre Kunden und die KI bekommt Ihr volles Potenzial

Analyse und Visualisierung

KI Modelle brauchen explorative und visuelle Datenaufbereitungen durch Data Science Mitarbeiter