Die Basis für erfolgreiches Datenmanagement
Eine leistungsfähige Data Platform bildet das Fundament für jede moderne Datenstrategie. Sie sorgt dafür, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient erfasst, integriert, gespeichert und bereitgestellt werden – sicher, skalierbar und flexibel. Gleichzeitig ist Data Transformation der Schlüssel, um diese Rohdaten in nutzbare Informationen zu überführen, die für Analysen, Berichte und operative Prozesse gebraucht werden.
In Kombination schaffen Data Platform und Transformation die technologische und methodische Grundlage für datengetriebenes Arbeiten: Sie ermöglichen es Unternehmen, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen – von der einfachen Berichtslogik bis zu komplexen KI-Anwendungen.
Ein ganzheitlicher Ansatz ist entscheidend für eine zukunftsfähige Datenplattform und effiziente Transformation:
Der Aufbau einer modernen Data Platform mit effizienter Data Transformation bringt Unternehmen vielfältige Vorteile:
Durch automatisierte Prozesse und zentrale Datenhaltung verkürzen sich die Wege von der Datenerfassung bis zur Nutzung erheblich.
Eine flexible Datenplattform ermöglicht es, neue Anwendungsfälle schnell umzusetzen und auf veränderte Marktanforderungen zu reagieren.
Mit einer soliden Data Platform können datengetriebene Innovationen wie Predictive Analytics, Machine Learning und KI effizient umgesetzt werden.
Folgende Themen vertiefen zentrale Aspekte von Data Platform & Data Transformation und adressieren spezifische Anforderungen:
Data Warehouse
Zentrale Systeme für die strukturierte und performante Speicherung von Unternehmensdaten. Im Fokus stehen dabei nicht nur klassische DWH-Architekturen, sondern auch moderne Ansätze mit automatisierten Data Pipelines, Data Streams und Data Warehouse Automation. Diese ermöglichen eine schnelle, skalierbare und wartungsarme Bereitstellung von Analysedaten.
Data Engineering
Die Disziplin des Data Engineerings umfasst den Aufbau, Betrieb und die Optimierung von Datenpipelines und -prozessen. Dabei spielen Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)–Mechanismen eine entscheidende Rolle, um Entwicklungszyklen zu beschleunigen und Qualität zu sichern. Ebenso wichtig ist die Integration moderner Data Lakehouse-Konzepte, die die Stärken von Data Warehouses und Data Lakes in einer flexiblen Architektur vereinen.
SAP Competence Center
Ganzheitliche Expertise für SAP-bezogene Datenplattformen: Neben SAP HANA und SAP Datasphere stehen auch SAP Data Warehouse Cloud sowie klassische SAP Data Warehousing-Lösungen im Fokus. Ergänzend bieten Lösungen wie Theobald Software effiziente Schnittstellen für die Integration von SAP-Daten in heterogene Datenlandschaften und moderne Cloud-Plattformen.
Microsoft Competence Center
Beratung und Umsetzung rund um das Microsoft-Datenökosystem: Von der Microsoft Azure Data Factory zur Orchestrierung von Datenflüssen, über Microsoft Azure SQL, Databricks für skalierbare Analysen bis hin zu Microsoft Fabric als ganzheitliche SaaS-Datenplattform. Die Microsoft Azure Cloud Plattform bildet dabei das Fundament für den Betrieb moderner Data Platforms mit höchster Flexibilität und Skalierbarkeit.
Data Transformation
Techniken und Best Practices zur Umwandlung von Rohdaten in auswertbare Informationen: Dazu zählen klassische ETL- und ELT-Prozesse, moderne Datenvirtualisierung sowie Echtzeit-Datenverarbeitung mit Streaming-Technologien. Ziel ist eine automatisierte, nachvollziehbare und skalierbare Datenaufbereitung entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Zahlreiche namhafte Unternehmen vertrauen bereits auf unsere Expertise – von mittelständischen Betrieben bis hin zu DAX-notierten Konzernen. In unseren Kundenprojekten verstehen wir uns nicht nur als Dienstleister, sondern als Sparringspartner und Ideengeber. Unsere Projektansätze sind daher zukunftsorientiert, nachhaltig und stets auf die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten.
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