Data Engineering Beratung

Sie wollen zu den Top-Unternehmen gehören, nutzen Ihre Daten allerdings nicht aufgrund mangelnder Zeit, fehlendem Personal oder Know-How? Dann sind Sie bei uns richtig!



Mit Hilfe der Data Engineering Beratung von datasolut Mehrwert generieren

Sie möchten Ihre Daten nutzen, um Mehrwert zu generieren, wissen aber nicht, wie Sie starten sollen? Ihre Daten finden sich an verschiedenen Quellsystemen (CRM, Apps, Datenbanken, Webshop, ERP) und das Data Science Team ist eher mit der Datenaufbereitung als mit der Analyse dieser beschäftigt? Diese Herausforderungen kennen wir zu gut und haben es uns deswegen zur Aufgabe gemacht, skalierbare und moderne Datenplattformen zu entwickeln und in unserer Data Engineering Beratung anzubieten.

Mit der Data Engineering Beratung von datasolut erhalten Sie einen zuverlässigen Partner, der es versteht Ordnung und Struktur in Daten zu bringen. Unser Team besteht aus Spezialisten, die mit tiefem Wissen übersichtlich unternehmensspezifische Lösungen bieten, um Ihre Daten für die Zukunft bereit zu machen. In diesem Beitrag geben wir Ihnen einen Überblick über die Data Engineering Beratung von datasolut.

 



Was beinhaltet Data Engineering Beratung von datasolut?

Für viele Unternehmen stellt die Verarbeitung von Daten eine Herausforderung dar. Durch Apps, Nutzerdaten oder Webshops fallen tausende Daten pro Tag an, die Sie im besten Fall alle am richtigen Ort hinterlegen, speichern, aufbereiten und nach Ihrer Qualität und Relevanz bewerten. Anschließend können Sie die Daten für Anwendungen und Reportings (Data Science Projekte) weiterverwenden.

Bei dem Prozess der Datenverarbeitung (Data Engineering) werden die Daten zunächst aus der Quelle durch den ETL-Prozess in den Data Lake geladen. Im Data Lake finden mehrere ETL-Prozesse statt, damit die Daten an Qualität gewinnen und bestmöglich für die späteren Weiterverarbeitungsmöglichkeiten vorbereitet sind.
Data Engineering trägt dazu bei, Daten aus verschiedenen Datenquellen durch einen ETL-Prozess in eine einheitliche Datenquelle hochzuladen. Von dort aus können Sie Ihre Daten abrufen und für verschiedene Analysezwecke beziehen.

 

Zur Veranschaulichung können Sie sich folgendes Szenario vorstellen:

Ein Rennwagen hat die besten Voraussetzungen ein Rennen zu gewinnen, wenn der Fahrer trainiert ist. Allerdings kann auch der beste Fahrer nicht gewinnen, wenn die Boxen-Crew den Wagen nicht regelmäßig wartet, ihn mit neuen Reifen und Kraftstoff ausstattet und die Motorfunktionen überprüft. So ähnlich können Sie sich das Zusammenspiel von Data Engineering und Data Science vorstellen. (Quelle: Hecker Consulting)

Bei der Data Engineering Beratung geht es uns primär darum,

  • den Datenfluss innerhalb Ihres Unternehmens und die Akquise der Daten zu gewährleisten, um schließlich
  • die Grundlage für Ihre Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Dafür entwickeln wir eine moderne Datenarchitektur, die es ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern. Wie in der folgenden Abbildung zu sehen, laufen die Daten durch verschiedene Layer und die Qualität der Daten verbessert sich stetig. So können Sie die Daten schließlich für weitere Analysezwecke verwenden.

 

Bei der Data Engineering Beratung geht es darum, eine moderne Datenarchitektur aufzubauen. Diese besteht im Kern aus einem Data Lake. Durch Data Ingestion und Streaming werden die Daten in den Data Lake geladen. Dort angekommen durchlaufen die Daten drei Layer und die Qualität dieser wird verbessert. Im Anschluss können Daten zuverlässige Auskünfte im Reporting oder Machine Learning liefern.
Bei der Data Engineering Beratung geht es darum, eine moderne Datenarchitektur zu bauen. Diese besteht aus einem Data Lake mit mehreren Layern. In den einzelnen Schichten wird die zunächst geringe Qualität der Daten verbessert. Schließlich können Sie die Daten mit hoher Qualität für weitere Analysezwecke, wie z.B. Machine Learning verwenden.

 

Sie sollten eine Data Engineering Beratung in Anspruch nehmen, wenn Ihnen folgende Herausforderungen bekannt vorkommen:

  1. Wenn Sie sich fragen, wie man einen Data Lake baut
  2. Ihre Daten liegen unstrukturiert vor und das Abrufen dieser, für z.B. Analysezwecke, wird erschwert?
  3. Bei dem Verarbeiten der Daten tauchen vermehrt Fehler auf, da die zuständigen Mitarbeiter über keinen gemeinsamen Abruf-Ort verfügen?

Im folgenden Abschnitt erläutern wir an einem Beispiel, wie eine Data Engineering Beratung von datasolut konkret abläuft.

 


Wie läuft die Data Engineering Beratung von datasolut ab?

Um unseren Kunden die bestmögliche Data Engineering Beratung und Lösung zu bieten, gehen wir bei jeder Beratung in folgenden drei Schritten vor.

Für uns besonders wichtig:

Bei der Beratung legen wir besonderen Wert auf Kommunikation und Transparenz. Die Data Engineering Beratung von datasolut dient nicht nur dem temporären Lösen einer akuten Herausforderung, sondern der langfristigen produktiven Zusammenarbeit von Menschen.

Im Folgenden stellen wir Ihnen ein Beispielprojekt vor, welches wir für ein führendes Telekommunikationsunternehmen umsetzen durften.



Anwendungsbeispiel: Feature Store für ein Telekommunikationsunternehmen

Die Herausforderung

Ein großes, stetig wachsendes Telekommunikationsunternehmen arbeitet regelmäßig mit KI-basierten Prognosen und optimiert so Marketing- und Vertriebsprozesse. Für diese Prognosen muss das Data Science Team immer wieder Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, verwalten und tracken. Das kostet das Team viel Zeit und die eigentlichen Aufgaben bleiben auf der Strecke. Außerdem führt dieser manuelle Aufwand zu doppelten Programmcodes, da unterschiedliche Modelle auf dieselben Datenquellen zugreifen.

Warum die Data Engineering Beratung von datasolut?

Das Telekommunikationsunternehmen entscheidet sich dazu, das Data Science Team zu entlasten und Prozesse zu vereinfachen. Zusammen mit datasolut einigen sich die Beteiligten darauf, einen Feature Store zu entwickeln, der als einheitliche Quelle für alle Machine Learning  Projekte gelten soll. Dadurch dass das Tech-Stack von datasolut breit aufgestellt ist, bieten die bereits vorhandenen Datenbankstrukturen des Telekommunikationsunternehmens mit weit über 1 Mio. Kunden keine Herausforderung. Die wichtigen Features können wir bereits nach kurzer Zeit identifizieren und benennen.

 

Ein Feature Store bietet den Vorteil als zentraler Zugriff für alle Daten eines Projektes zu dienen. Die gebildeten Features können dann zum Beispiel für Machine Learning Anwendungen verwendet werden.
Die Daten werden aus verschiedenen Quellen in einen Feature Store geladen. Von dort aus können mehrere Personen gleichzeitig mit den Daten arbeiten und sie beispielsweise für Machine Learning Anwendungen weiterverwenden.


Die Lösung

Der Feature Store bietet nicht nur die Möglichkeit kooperativ in einer einheitlichen Datenquelle zu arbeiten, sondern verbessert auch die Qualität der Ergebnisse der Machine Learning Analysen. Unser Team konnte rund 800 hochqualitative Features während der Data Engineering Beratung identifizieren und fortlaufend für jeden Tag sichern. Durch die Entlastung spart sich das Unternehmen zusätzliche Machine Learning Kosten und das Data Science Team legt seinen Fokus auf den Erfolg der KI-Projekte.

Details zu dem Anwendungsfall finden Sie auf unserer Homepage unter „KI-Use Cases“: Machine Learning Feature Store in der Telekommunikationsbranche

 



Was für Rahmenbedingungen gibt es für ein Data Engineering Projekt?

In diesem Abschnitt möchten wir Ihnen einen kurzen Überblick über die verschiedenen Faktoren geben, die bei einem Data Engineering Projekt von Relevanz sind. Darunter die Kategorien:  

  1. Daten
  2. Technik
  3. Die einzelnen Bereiche der Beratung
  4. Kosten des Projekts


1. Daten: Woher stammen die Daten und wie verwendet man diese erfolgreich?

Die Daten stammen aus verschiedenen Quellen (CRM, Apps, Datenbanken oder Transaktionsdaten), liegen in verschiedenen Formaten vor und variieren im Punkt Qualität. All diese Faktoren beeinflussen die Validität der späteren Ergebnisse der Data Science Analysen. Deshalb sollte das Fundament stimmen! In der Data Engineering Beratung entscheiden wir uns für die Methode, die für Ihren individuellen Fall die besten und effektivsten Ergebnisse erzielt.

Unser Team kümmert sich um das Sammeln und die Aufbereitung der Daten und ebnet den Weg zur Weiterverarbeitung dieser.


2. Technik: Welche Technik kommt bei der Data Engineering Beratung von datasolut zum Einsatz?

Die Wahl der richtigen Technologie ist abhängig von der Datenquelle und der Intensität des Datenaufkommens. Je nach Unternehmen entscheiden wir uns für die passenden Technologien und können uns flexibel auf Ihren individuellen Fall abstimmen. In der Vergangenheit konnten wir so Erfolge in der Zusammenarbeit sowohl mit kleinen als auch großen Unternehmen verzeichnen.

Welches Tool kommt zum Einsatz?

Wir bei datasolut sind AWS-Spezialisten und arbeiten hauptsächlich mit AWS Glue. Je nach individueller Problemstellung des Kunden sind wir in der Lage andere Umsetzungsmöglichkeiten durchzuführen: z.B. Apache Nifi, Serverlose Datenverarbeitung (AWS-Lambda) oder Streaming Lösungen.

Die passende Programmiersprache!

Wir passen uns flexibel an die Anforderungen und technische Ausstattung Ihres Unternehmens an. So entscheiden wir uns zwischen verschiedenen Programmiersprachen (z.B. Spark oder Python), für die Skriptsprache, die in Ihrem individuellen Anwendungsfall die besten und schnellsten Erfolge verspricht. 

Welche Storage Option ist die Passende (Data Lake/Data Warehouse/Data Lakehouse)?

Während der Beratung entscheiden wir uns gemeinsam für die passende Speicheroption für Ihre Daten: entweder Data Lake oder Data Warehouse. Mit einem Data Lake oder Data Lakehouse besteht die Möglichkeit alle Formen von Daten (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert) zu speichern. Für diesen verwenden wir Amazon S3 als optimale Basis für einen Data Lake.

Alternativ wäre ein klassisches SQL- Data Warehouse. In diesem lassen sich ausschließlich strukturierte Daten speichern. 


3. Bereiche der Beratung: Was umfasst die Data Engineering Beratung von datasolut?

Das passende Design für die Datenplattform

Je nach Use Case muss das Design der Datenplattform individuell gewählt und gestaltet werden. Die Datenplattform soll sowohl Data Scientists als auch Managern die Möglichkeit bieten, Echtzeitdaten bei jeder Entscheidung berücksichtigen zu können.

Diesen Part übernehmen wir gerne: durch unsere komplexen Data Engineering Technologien sind wir in der Lage die Datenplattform so zu designen, dass sie flexibel an jeden Use Case anpassbar ist. Wir übernehmen dabei sowohl das Software-Design (Performance und Workload) als auch das Design der Plattform selbst.

Da wir uns ständig weiterentwickeln, ist es uns möglich, jede Herausforderung zu stemmen und Ihre Datenplattform den neusten Standards anzupassen.

In der folgenden Abbildung ist eine Datenplattform vereinfacht dargestellt.

Die Datenplattform besteht aus einem Data Lake, welcher Rohdaten und durch den ETL-Prozess in verarbeitete Daten umwandelt. Dafür werden bestimmte Tools verwendet. Einmal verarbeitet, kann Mehrwert aus den Daten gezogen werden.
Die Datenplattform besteht aus einem Data Lake, in welchem Daten in unterschiedlicher Form hochgeladen werden. Schließlich folgt die Weiterverarbeitung der Daten, mit Hilfe von Tools. Nachdem die Daten erfolgreich verarbeitet sind, lassen sich aus diesen wertvolle Kenntnisse durch z.B. Machine Learning schöpfen.

Der Aufbau der Datenarchitektur

Die Architektur der Daten ist besonders für die Datenverarbeitung wichtig: Liegen die Daten in Form von Tabellen (strukturiert) oder Text (unstrukturiert) vor? Wir von datasolut sind geschult in der Umsetzung von neuen Datenarchitekturen. Deshalb können wir sowohl mit bestehenden arbeiten als auch eine komplett neue Architektur entwickeln. Angepasst an Ihre speziellen Bedürfnisse entscheiden wir uns für die vielversprechendste Data Pipeline und die passenden analytischen Komponenten (z.B. BI-Tools und KI-Modell Implementierung).

Wir bieten neben der Data Engineering Beratung eine umfangreiche Data Science Beratung an. Schauen Sie gerne auf unserer Lösungsseite vorbei!

Die Integration der Daten

Vielen Unternehmen fällt es schwer die Massen an Daten an einem Ort strukturiert zu speichern. Deshalb kommt es nicht selten zu erheblichen Verzögerungen in den analytischen Weiterverarbeitungsprozessen mit den entsprechenden Daten.

Wir verstehen uns darin, uns mit den verschiedenen Formen von Daten auseinanderzusetzen und diese schließlich so vorzubereiten, dass Ihren Machine-Learning-Modellen oder Business-Intelligence-Tools nichts im Weg steht.

Das Design des Datenspeichers

Daten liegen in verschiedenen Formen vor: strukturiert wie Tabellen, semi-strukturiert wie Lebensläufe und unstrukturiert wie Fotos, Videos oder Audios. Wir entwickeln sowohl Datenspeicher für die strukturierten als auch für die weniger strukturierten Daten. Der somit entstandene Data Lake oder das Data Warehouse, speichert die jeweils passenden Daten zuverlässig. Dabei ist es uns wichtig ein hohes Maß an Effizienz und Performance für die anschließenden Analyse-Methoden zu erreichen.

4. Kosten: Was kostet ein Data Engineering Projekt?

Die Kosten für ein Data Engineering Projekt sind variabel, da sie an mehrere Faktoren geknüpft sind. Zum einen geht es dabei um die Beschaffenheit des Unternehmens – also wie groß dieses ist und was das Ziel des Unternehmens ist. Ebenfalls zu beachten ist die Beschaffenheit der Daten und somit der Aufwand für das Data Engineering Team, um die Datenquellen zu strukturieren.



So kann es weitergehen: Wie arbeiten Data Engineering und Machine Learning zusammen?

Data Engineering ist der erste Schritt eines End-to-End Machine Learning Prozesses. Deswegen ist es wichtig grade in diesem Schritt für die richtigen Grundlagen zu sorgen.

Aufbauend auf Data Engineering, folgt Data Science und schließlich Machine Learning Engineering. In folgendem Schaubild ist dieser End-to-End Prozess abgebildet.

Der End-to-end Machine Learning Engineering Prozess entsteht durch die Zusammenarbeit der drei Teilbereiche Data Science, Data Engineering und Machine Learning Engineering. Dieser ganzheitliche Prozess bietet die optimale Voraussetzung um Wertschöpfung aus Ihren Daten zu ziehen.
Der End-to-End Machine Learning Engineering Prozess beschreibt die Gesamtheit der Zusammenarbeit von Data Engineering, Data Science und Machine Learning Engineering.



Welche Aufgabenbereiche kommen den einzelnen Teilbereichen zu?

  1. Data Engineering: Daten sortieren, aufbereiten und für Analyse vorbereiten
  2. Data Science: Daten im Hinblick auf die Zielstellung weiterverarbeiten und für ML-Modell als Algorithmus bereitstellen (hier gelangen Sie zur Data Science Beratung)
  3. Machine Learning Engineering: Der Machine Learning Engineer stellt die Künstliche Intelligenz in produktiver Umgebung bereit

Das unschlagbare Team bilden Data Engineers, Data Scientist und Machine Learning Engineers: Wir bündeln dieses Team in unserem Service als Full Stack Anbieter!



Wir haben damit Erfahrung!

3

Jahre Erfahrung in der KI-Entwicklung

20 +

abgeschlossene Kundenprojekte

Umsatzsteigerung um bis zu

3 %

Bis zu

+ 150 %

mehr Konvertierungen



Warum Sie sich für die Data Engineering Beratung von datasolut entscheiden sollten?

 

 

Sie haben Interesse an einer Data Engineering Beratung? Dann kontaktieren Sie uns gerne, sodass wir einen ersten unverbindlichen Beratungstermin vereinbaren können. 



Die wichtigsten Fragen zur Data Engineering Beratung

Data Engineers sind Spezialisten rund um die Bereiche Datenaufbewahrung, Verarbeitung oder Pipelining. Außerdem implementieren Data Engineers die einzelnen Komponenten der Datenarchitektur: von der Aufbewahrung der Daten bis hin zum Daten Management System.  

Nachdem alle Rahmenbedingungen besprochen sind, kümmert sich die Data Engineering Beratungsfirma – in diesem Falle datasolut – darum, dass Ihre Unternehmensdaten passend gespeichert, gepflegt und zur Weiterverarbeitung vorbereitet sind. Die Sicherstellung der Qualität und die Skalierbarkeit der Daten sind dabei von höchster Bedeutung. 

Je nach Größe und Datenmenge des Unternehmens variieren verschiedene Faktoren wie die Dauer oder Kosten des Projekts aber auch der Spieleraum in der Umsetzung und Implementierung von Data Engineering Anwendungen. Deshalb empfehlen wir Ihnen eine Data Engineering Beratung in Anspruch zu nehmen, um die passenden Lösungen für Ihren individuellen Anwendungsfall zu finden.