Data Architecture
Das Fundament für Skalierbarkeit und Datenqualität
Der Knackpunkt von erfolgreichem Reporting und Analytics sind in der Regel die Daten und deren Qualität. Diese Daten brauchen eine Heimat, die sich meist in Form eines Data Warehouse zeigt. Dieses gilt es, wie ein echtes Haus, zunächst von einem Architekten designen zu lassen. Hierbei geht es vor allem darum, festzulegen, welche Technologien (Datenbanken, Software Suits, Schnittstellen, usw… ) verwendet werden und wie die Topologie aussehen wird: Anzahl Umgebungen, Zuliefersysteme, Zielsysteme usw… Egal ob in der Cloud oder on premises. Wir unterstützen Sie bei der Planung ihrer Plattform und evaluieren gemeinsam mit Ihnen die für Sie beste Lösung.
Wozu Data Architecture?
Die Technologie im Data Warehouse Umfeld entwickelt sich rasant. Unsere Berater sind stets in den aktuellsten Technologien geschult und haben ein breites Hintergrundwissen sowie die notwendige Erfahrung, die für sie beste Lösung zu entwickeln. Nutzen Sie dieses Fachwissen und konzentrieren sich auf die Ergebnisse: sicher und effiziente Datenhaltung auf einer performanten Plattform für ihre Analysten und Data Scientisten. Wir sind spezialisiert auf die BI Lösungen auf der Microsoft Azure Platform sowie der Software aus dem Hause SAS (SAS 9.4 und SAS Viya).
Unser Ziel
Unser Ziel
Unser Ziel ist es, eine robuste Datenarchitektur zu entwickeln und umzusetzen, die effiziente Datenintegration, -modellierung und -verwaltung ermöglicht. Klare Datenstrukturen und -standards stellen eine konsistente Datenverarbeitung und -analyse sicher. Eine skalierbare und zukunftssichere Architektur ermöglicht flexible und agile Datennutzung und gewährleistet gleichzeitig die Qualität und Sicherheit der Daten.
Unsere Leistungen
Beratung und Planung
- Bedarfsanalyse, technische Beratung und Anforderungsdefinition
- Analyse der aktuellen IT-Infrastruktur und Anforderungen
- Beratung zu Best Practices für Datenintegration und -sicherheit
- Definition der Anforderungen an die Datenarchitektur
- Erstellung eines Implementierungsplans (Proposal)
Implementierung
- Datenintegration und -migration
- Einrichtung und Konfiguration von Azure-Diensten zur Datenintegration
- Unterstützung bei der Datenmigration von lokalen Systemen zu Azure (falls gewünscht)
- Alternativ: Anbindung von lokalen Datenquellen an Azure-Instanzen („Hybrid-Lösung“)
- Implementierung von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation, Laden)
- Datenmodellierung und -verwaltung
- Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen in Azure
- Implementierung von Datenverwaltungstools und -prozessen
- Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen
- Power BI Implementierung
- Einrichtung und Konfiguration von Power BI-Diensten
- Definition und Berechnung von Metriken und Kennzahlen
- Entwicklung interaktiver Dashboards und Berichte (IBCS-konform)
- Implementierung von Datenvisualisierungen und KPI-Monitoring
- Einführung bzw. Bereitstellung von Self-Service-Funktionen
Optimierung und Support
- Performance-Tuning
- Optimierung der Datenbankleistung und Abfragegeschwindigkeit
- Skalierung der Infrastruktur bei wachsender Datenmenge
- Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen
- Implementierung von Sicherheitsprotokollen und Datenverschlüsselung
- Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Datenschutzbestimmungen
- Verwaltung von Nutzerzugriffen und Berechtigungen
- Schulung und Wissensvermittlung
- Schulung Ihrer Mitarbeiter im Umgang mit Azure und Power BI
- Workshops zu Best Practices für Datenanalyse und -visualisierung
- Bereitstellung von Dokumentationen und Benutzerhandbüchern
- Erstellung eines Datenverzeichnisses (Data Dictionary)
Managed Services (optional auch mittels Nearshore- oder Offshore-Ressourcen)
- Kontinuierliche Überwachung und Wartung
- Proaktive Überwachung der Azure- und Power BI-Infrastruktur
- Wartung und Updates der Systeme
- Support und Beratung
- Bereitstellung eines 2nd-Level-Supports für technische Anfragen und Probleme
- Laufende Beratung zur Optimierung und Weiterentwicklung der Lösungen
- Anpassung der Systeme an sich ändernde Anforderungen
