Um das Management mit automatisierten BI-Reports zu versorgen, plant unser Kunde aus dem Bauwesen einen Data Lake für seine IoT-Daten aufzusetzen. Wir übernehmen das Setup für Databricks sowie die nahtlose Einbindung in einen Azure Data Lake und konfigurieren die ETL-Pipeline. Der Baumaschinenhersteller erhält damit völlig neue Möglichkeiten zur Datenbereinigung, Datenbereitstellung, Analytics & ML.
Mit dem Ziel, den Energieverbrauch & CO2-Ausstoß pro Werkstück zu berechnen, haben wir für unseren Robotik-Kunden Prozessdaten sowie Informationen aus lokalen Stromzählern ausgewertet. Wir nutzten das Data Lakehouse-Konzept und konnten so Daten aus verschiedenen Systemen und Formaten verarbeiten & analysieren. Die Ergebnisse in Delta Tables sind Grundlage für z.B. Power BI.
Um 10.000 Datenpunkte pro Sekunde latenzfrei, lückenlos & kostenschonend zu dokumentieren und zu speichern, begleiten wir unseren Kunden aus der Energieerzeugung bei der Migration zum Data Lake in der Cloud. Die Auswertung ausfallbezogener Daten im Lakehouse beschleunigt die Gerätewartung und optimiert den Service.
Wir sind überzeugt: Der Aufbau von Data Intelligence Plattformen ist heute für Manufacturing-Unternehmen relativ schnell, technologisch flexibel und kosteneffizient machbar. Vor allem mithilfe Data Lakehouse-basierter Ansätze wird das Data Engineering radikal vereinfacht und beschleunigt.
Freilich gibt es nicht die eine Manufacturing Analytics-Lösung. Zu verschieden sind die Prämissen, Probleme und finanziellen Spielräume. Auch kommt es immer auf die Data Maturity des Unternehmens an. Doch mit dem richtigen Partner, der das nötige Domänenwissen und die Umsetzungskompetenz mitbringt, steht einer – idealerweise gemeinsam entwickelten – Datenlösung nichts im Wege. Bereit loszulegen?
Geht nicht, gibt’s nicht: Wie Unternehmen Datensilos, Kostenfallen & Komplexitätshürden bei Data Analytics meistern.
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