Viele Unternehmen möchten ihre Daten nutzen, um auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und neue Smart Services und Produkte zu entwickeln. Das Problem: Datensilos, mangelhafte Datenqualität und die zunehmende Komplexität der Datenverarbeitung verhindern, dass ein echter Mehrwert aus dem vorhandenen Datenschatz entsteht.
Auch Unternehmen, die Data Analytics bereits nutzen, stoßen oft an die Grenzen ihres bestehenden Systems. Große Datenmengen führen zu hohen Kosten und Performance-Problemen der Bestandslösung.
Die Lösung: eine hochintegrierte Datenplattform, die Daten aus unterschiedlichen Systemen zugänglich und analysierbar macht – bei hoher Qualität, Sicherheit und einfacher Zugriffskontrolle.
Als Databricks-Partner unterstützen wir Sie ganzheitlich bei der Implementierung einer modernen Data Lakehouse Architektur und schaffen damit die Basis für State-of-the-Art Data Analytics, Machine Learning und KI.
Der Data Lakehouse Ansatz verbindet die Vorteile des Data Warehouse und des Data Lake innerhalb einer fortschrittlichen Datenarchitektur.
Der Data Lakehouse Ansatz verbindet die Vorteile des Data Warehouse und des Data Lake innerhalb einer fortschrittlichen Datenarchitektur.
Die Data Intelligence Plattform von Big Data und AI Spezialist Databricks basiert auf einer Lakehouse Architektur und vereint Data Engineering, Data Science und Data Analytics in einer zentralen, einfach zu bedienenden Umgebung. In Kombination mit unserer langjährigen Erfahrung in der Umsetzung passgenauer IoT- & Analytics-Lösungen begleiten wir Unternehmen auf ihrem Weg zur “data-driven organization”.
Unser Kunde aus der Robotik-Branche möchte den Gesamtenergieverbrauch und den CO2-Ausstoß pro Werkstück berechnen. Hierfür müssen diverse Parameter aus Produktion und Drittsystemen unterschiedlichster Art gemeinsam prozessiert und analysiert werden.
Auf Basis einer Databricks Lakehouse-Architektur wird eine Analyseplattform geschaffen, in der Daten verschiedenster Art zusammengeführt werden können. Dazu gehören hochaufgelöste Prozessdaten, welche Details über die einzelnen Fertigungsschritte enthalten, sowie Daten aus dem Energiemanagement-System und externe Informationen zum Strommix. Auf diese Weise können die gesammelten Daten aus allen drei Quellen gemeinsam verarbeitet werden und der genaue Energieverbrauch sowie CO2-Footprint pro Werkstück kalkuliert werden. Darüber hinaus bildet die Plattform die Basis für eine transparente Visualisierung und die Analyse der Prozessdaten aller Quellsysteme mittels hochperformanter Tools.
Geht nicht, gibt’s nicht: Wir zeigen, wie Unternehmen Datensilos, Kostenfallen & Komplexitätshürden bei der Umsetzung von Data Analytics überwinden.
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