Als Experten und Confluent Partner für Apache Kafka beraten wir Unternehmen dabei, die richtigen Technologien zu finden, die zu den spezifischen Anforderungen passen.
Prefect ist eine auf Python basierende Open-Source-Plattform zur Automatisierung von Datenpipelines und Workflows.
Apache Airflow ist ein Open-Source-Tool zur Erstellung, Planung und Überwachung von Workflow-Orchestrierungen.
Um große Datenströme und damit verbundene Potenziale sinnvoll zu nutzen, stehen wir Unternehmen bei der Beratung und Umsetzung zur Seite.
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Mit der beliebten Open-Source-Software lassen sich Datenströme über eine verteilte Streamingplattform skalieren, speichern und verarbeiten.
Unser IT-Support sorgt für einen sicheren Betrieb der Systeme, indem er diese überwacht und Störungen umgehend behebt.
Um Data Pipelines und die dazugehörigen Technologien effektiv zu nutzen, kümmern wir uns um die Implementierung in die bestehende IT-Umgebung
IT-Consulting ist oft der erste Schritt, wenn Unternehmen neue Technologien einführen möchten. In unserer Beratung setzen wir auf unser jahrelanges Know-how und unser Wissen im Bereich moderner Softwarearchitekturen. Unser Vorgehen umfasst:
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In einem ersten Gespräch werden Ziele und Wünsche definiert sowie Kostenfragen geklärt. Daraufhin passen wir unsere Beratungsleistungen transparent an.
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Nach einer genauen Analyse der IT-Landschaft und der eingesetzten Technologien fließen alle besprochenen Punkte in die Konzepterstellung ein.
Qualität steht für uns an erster Stelle. Deshalb zielt unser Unser IT-Consulting beinhaltet darüber hinaus die Implementierung der gewählten Produkte – auch bei anspruchsvollen IT-Systemlandschaften.IT-Consulting auf nachhaltige Ergebnisse mit echtem Mehrwert ab.
Data Pipelines lassen sich in verschiedenen Anwendungsbereichen einsetzen, denn sie bieten eine leistungsstarke und flexible Möglichkeit, um große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Zu den weiteren Vorteilen gehören:
Mit Data Pipelines können die Datensammlung und -verarbeitung automatisiert werden, was den manuellen Aufwand reduziert und die Genauigkeit erhöht.
Data Pipelines können Echtzeitdaten-Validierungen und -Reinigungen durchführen, wodurch sich die Qualität und die Zuverlässigkeit der Daten verbessern.
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Mit Echtzeitdaten können schnellere, informationsbasierteEntscheidungen getroffen und agil auf veränderte Bedingungen reagiert werden.
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Unternehmen können ihre Angebote personalisieren und ihre Kunden mit relevanteren und zeitnahen Informationen versorgen.
Zusammenarbeit und Querschnittsentscheidungen werden optimiert, indem den verschiedenen Teams Echtzeitdaten zur Verfügung gestellt werden.
Unternehmen, die moderne Technologien wie Data Pipelines nutzen, sind Konkurrenten mit traditionellen Methoden einen Schritt voraus.
In Unternehmen fallen meist große Datenmengen an. Je größer das Datenvolumen, desto langsamer und ineffizienter ist deren Verarbeitung. Data Pipelines sorgen dafür, die Verarbeitung von Daten klar zu strukturieren und effektiv umzusetzen. Acosom unterstützt dabei, mit dem Einsatz von Data Pipelines das Potenzial von Daten besser auszuschöpfen.
ei Data Pipelines wird zwischen ETL und ELT unterschieden. Bei der klassischen Methode ETL (Extract, Transform, Load) werden die Daten extrahiert, transformiert und anschließend geladen bzw. übertragen. Bei der Transformation gehen jedoch Daten verloren. Deshalb lädt man bei ELT zunächst die Daten, speichert sie und transformiert sie erst dann.
Data Pipelines unterscheiden sich in ihren Prozessschritten und Verarbeitungsarten. Extract, Transform, Load (ETL) ist die klassische Methode: Daten werden zunächst extrahiert, anschließend vorbereitet und dann in ein anderes System geladen. „Transform“ beinhaltet die Konsolidierung von Daten und das Bereinigen der Daten von solchen mit niedriger Qualität. „Load“ bezeichnet die Bereitstellung der Daten mittels Container oder API. Diese Zwischenschritte können jedoch unterschiedlich aufeinander aufgebaut werden. Beim ELT-Prozess (Extract, Load, Transfer) werden die Daten zunächst geladen und erst anschließend aufbereitet – also genau andersherum, als es bei ETL der Fall ist. Durch die umgekehrte Reihenfolge bei ELT gehen auf diese Weise keine Daten verloren. Das ist beispielsweise sinnvoll, um Machine-Learning-Modelle möglichst exakt zu trainieren. Im Bereich Big Data und Data Lakes ist derELT-Ansatz ebenfalls geeignet.
Data Pipelines sind neben Data Warehouse und Data Engineer Hauptbestandteil des Data Engineerings. Data Engineering fasst eine Reihe von Maßnahmen zusammen, die Schnittstellen und Mechanismen für einen kontinuierlichen und zuverlässigen Informationsfluss und -zugriff schaffen. Data Engineers sind dafür zuständig, die Dateninfrastruktur in Unternehmen einzurichten und zu betreiben. In Data Warehouses sammeln, speichern und formatieren Unternehmen extrahierte Daten aus bestimmten Systemen. Das Verschieben dieser Daten – zum Beispiel von Anwendungen in ein Data Warehouse oder eine Datenbank – geschieht über Data Pipelines.
