Produkt
Data Lake
Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher für große Mengen roher Daten, egal ob Maschinendaten, Dokumente, Videos oder Logdateien. Die Daten werden gespeichert, wie sie anfallen und erst bei der Analyse strukturiert. Das unterscheidet ihn vom Data Warehouse, das fertige, strukturierte Daten für konkrete Berichte bereithält. Ein Data Lake ist die richtige Wahl, wenn große Datenmengen verschiedenen Typs flexibel gespeichert werden sollen und die genauen Anwendungsfälle noch nicht feststehen, zum Beispiel als Grundlage für KI-Projekte und maschinelles Lernen.
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Ihr Mehrwert
Alle Daten an einem Ort, in jedem Format
Maschinendaten, Dokumente, Bilder, Logs: alles wird zentral gespeichert, ohne vorher aufwendig verarbeitet werden zu müssen.
Kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen
Cloud-basierte Data Lakes können sehr große Datenmengen zu geringen Kosten speichern. Skalierung nach oben ist jederzeit möglich ohne die Infrastruktur neu aufbauen zu müssen.
Fundament für KI und maschinelles Lernen
KI-Modelle brauchen große Datenmengen zum Trainieren. Ein Data Lake stellt diese Grundlage bereit und macht KI-Projekte wirtschaftlich umsetzbar.
Flexibilität für zukünftige Anwendungsfälle
Daten, die heute noch keinen offensichtlichen Nutzen haben, können morgen wertvoll sein. Ein Data Lake stellt sicher, dass diese Daten nicht verloren gehen, bevor ihr Potenzial erkannt wird.
Ihr Ansprechpartner
Benjamin Diez
Geschäftsführer
Ben bringt über 10 Jahre Erfahrung mit und begleitet Unternehmen dabei, Daten und KI strategisch zu nutzen: von der ersten Standortbestimmung über Governance und Compliance bis hin zur Verankerung einer datengetriebenen Kultur.
Unsere Zusammenarbeit
- 1
Anforderungen und Datenquellen erfassen
Zu Beginn werden die zu speichernden Daten, Mengen und geplanten Anwendungsfälle erfasst. Das bildet die Grundlage für Architektur und Technologiewahl.
- 2
Architektur festlegen und aufbauen
Auf Basis der Anforderungen wird die passende Architektur gewählt und aufgebaut, ob cloud-basiert, on-premise oder hybrid. Die Technologieentscheidung folgt den Anforderungen, nicht umgekehrt.
- 3
Datenquellen anbinden
Alle relevanten Datenquellen werden angebunden und automatisierte Pipelines eingerichtet, damit Daten kontinuierlich und zuverlässig in den Lake fließen.
- 4
Übergabe und laufender Betrieb
Nach der Übergabe bleibt der Data Lake erweiterbar. Auf Wunsch übernehmen wir den laufenden Betrieb und die Weiterentwicklung.
Instrumente
- Anforderungsanalyse & Architekturdesign
- Cloud Plattformen
- Datenpipelines & Ingestion-Prozesse
Ergebnisse
- Laufender Data Lake
- Angebundene Datenquellen
- Dokumentation
Betrieb
- Durch Ihre Fachbereiche
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