Automatisierte Echtzeit-Datenverarbeitung mit Databricks-Plattform

Das Geheimnis guter Analysen und Management-Entscheidungen? Effizientes Datenmanagement durch eine cloud-basierte Daten- und KI-Plattform. Unternehmen stehen häufig vor der Herausforderung, ihre Daten nicht nur strukturiert zu sammeln und zu speichern, sondern auch effizient zu verarbeiten und strategisch zu nutzen.

Besonders mittelständische Unternehmen, die große Mengen an Kunden-, Produkt- und Transaktionsdaten verwalten, benötigen fortschrittliche Lösungen, um das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.

Dieser Use Case zeigt, wie wir eine Datenplattform in eine bestehende Machine-Learning-Infrastruktur implementieren, um Zeit und Kosten zu sparen sowie die Datentransparenz und -sicherheit zu verbessern.

In diesem Use Case erfahren Sie, wie Sie:

  • auch große Datenmengen durch Automatisierung schnell und effizient verarbeiten
  • eine Single Source of Truth schaffen und damit Ihre Datentransparenz und -sicherheit verbessern
  • Machine-Learning-Projekte schneller umsetzen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen

Die Datenaufbereitung ohne KI ist enorm zeit- und ressourcenintensiv

Mit über 200.000 Produkten für Lager, Betrieb und Büro und Millionen von Kunden ist unser Kunde einer der führenden B2B-Anbieter für Büroausstattung in Europa.

Trotz des wirtschaftlichen Erfolgs gab es große Herausforderungen in der Datenverarbeitung: Die manuelle Aufbereitung der Daten für externe Berater nahm enorm hohe Ressourcen und personelle Kapazitäten in Anspruch. Die Intransparenz durch die Beteiligung mehrerer Dienstleister führte zu einem dringenden Bedarf nach einer einheitlichen, kontrollierbaren und transparenten Datenplattform.

Herausforderungen unseres Kunden

Hoher Zweitaufwand

Repetitive Aufgaben nahmen viele Ressourcen, Zeit und hohe personelle Kapazitäten ein.

Intransparenz

Durch die Beteiligung mehrerer externer Dienstleister stand unser Kunde vor einer Daten-Blackbox.

Manuelle Abläufe

Fehlende Einheitlichkeit und Prozessautomation verhinderten die selbstständige Umsetzung von Machine Learning Use Cases.

Das Ziel: Eine einheitliche Databricks-Plattform

Die Zusammenarbeit visierte die Implementierung einer einheitlichen Datenplattform und Prozessautomatisierungen an, damit unser Kunde selbstständig Machine Learning Use Cases umsetzen kann.

Nach kürzester Zeit ermöglichte eine hochmoderne Datenplattform die vollautomatisierte und in Echtzeit erfolgende Datenverarbeitung.

Die auf Databricks und AWS basierte Plattform entspricht den neuesten Sicherheitsstandards, macht Daten für alle relevanten Mitarbeiter zugänglich und vereinfacht die Datenverwaltung erheblich.

Die Umsetzung erfolgte durch ein Projektteam aus lediglich zwei Personen. Durch die Schulung der Mitarbeiter zum Umgang mit dem neuen System konnten wir weitere Arbeitsabläufe unseres Kunden optimieren.

Ablauf der Implementierung einer Daten- und KI-Plattform

1.

Planung

Wir definieren Ziele und Anforderungen, binden Ihre Stakeholder ein und wählen Technologie sowie Architektur aus.

2.

Implementierung

Die Dateninfrastruktur wird vorbereitet, Funktionalitäten entwickelt sowie Automatisierung und Integration sichergestellt.

3.

Optimierung

Auf Basis von Testing, Monitoring und Ihrem Feedback erfolgt die stetige Optimierung, Dokumentation und Schulung.

Wie wird eine Databricks-Plattform implementiert?

Die Implementierung erfolgte in enger Abstimmung mit unserem Kunden unter der Berücksichtigung spezifischer Anforderungen hinsichtlich Gruppen, Rechten und Rechenressourcen. Das bestehende On-Premise Data Warehouse (DWH) bestand zu diesem Zeitpunkt aus ca. 80 Tabellen und 50 Views.

Im ersten Schritt verbanden wir das bestehende DWH mit Databricks für ein tägliches Laden der wichtigsten Fakten- und Dimensionstabellen. Zusätzlich integrierten wir Google Analytics über Fivetran und weitere Datenquellen aus verschiedenen Quellsystemen.

Im zweiten Schritt überführten wir die Daten in Databricks. Innerhalb von nur einer Woche war die  Datenplattform vollständig geladen, einschließlich Kundendaten, Transaktionsdaten und Produktdaten.

Durch die Anwendung von Best Practices entstand ein maßgeschneiderter Arbeitsbereich, der eine effiziente Strukturierung und Zugriffsverwaltung ermöglichte. Innerhalb weniger Wochen war eine einsatzbereite Daten- und KI-Plattform nach den exakten Anforderungen unseres Kunden verfügbar.

Langfristig ist geplant, das bestehende DWH vollständig durch Databricks zu ersetzen, um weitere Kosteneinsparungen und mehr Flexibilität zu erzielen. Durch die Datenplattform konnte unser Kunde seine Effizienz in der Datenverarbeitung deutlich steigern und Machine Learning-Projekte schnell und kostengünstig umsetzen.

Die Ergebnisse unseres Kunden

Single Source of Truth

Die Zusammenführung aller Daten auf einer Plattform ermöglicht allen befugten Mitarbeitern eine effiziente Zusammenarbeit. Auf diese Weise wurden Datenverarbeitungsfehler drastisch minimiert.

 

Höchste Sicherheitsstandards

Die Daten werden mit ACID-Compliance gesichert und höchste Sicherheitsstandards eingehalten, womit unser Kunde vor Datenverlust, -diebstahl und -beschädigung geschützt ist.

 

Vollautomatisierte Datenverarbeitung

Die gleichzeitige Arbeit an verschiedenen Machine Learning Use Cases spart hohe Kosten für manuelle Datenverarbeitungsprozesse sowie Verwaltungsaufgaben.

 

Das ermöglicht eine Daten- und KI-Plattform:

  • Vollautomatisierte Datenverarbeitungsprozesse
  • Einheitliche Datenbasis und kristallklare Transparenz
  • Eigenständige Umsetzung von Machine Learning Use Cases

Sie möchten auch von einer individuellen Daten- und KI-Plattform profitieren, Transparenz schaffen und Ressourcen sparen? Sprechen Sie mit uns!

Profilbild von Vinzent Wuttke Leiter Business Development Datasolut GmbH
Vinzent Wuttke
Leiter Business
 Development

Ihr Ansprechpartner

Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.

In diesem Gespräch erfahren Sie:

  • Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
  • Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
  • Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
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