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Data Engineering Lösungen

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Dev Centre House Ireland bietet modernste Datenengineering-Lösungen, die entwickelt wurden, um Ihr Unternehmen auf ein neues Niveau zu heben. Unser Team wird eine robuste Infrastruktur aufbauen und Ihre Datenprozesse optimieren, um wertvolle Erkenntnisse freizulegen und so die Produktivität und Gesamtleistung Ihrer Organisation zu verbessern. Unsere Cloud-Dateningenieure sind auf effiziente Unternehmensdatenübertragungen spezialisiert und sorgen so für eine schnelle und nahtlose Erfahrung. Mit über 12 Jahren Markterfahrung und mehr als 100 erfolgreichen Projekten, können Sie unsere Fachleute beruhigt mit Ihren anspruchsvollsten Datenherausforderungen betrauen.

Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer Vision mit uns.

Scope

Data Engineering Lösungen bereitgestellt von Dev Centre House Ireland

Datenarchitektur-Entwicklung

Wir entwerfen anpassungsfähige und hoch zugängliche Datenarchitektur-Frameworks. Unsere Lösungen kartieren den Datenfluss innerhalb Ihrer Organisation und bieten Ihnen einen klaren Weg, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Data Lake Deployment

Data Lakes sind unerlässlich für die Verwaltung großer Mengen an Rohdaten, die noch nicht verarbeitet wurden und für den Einsatz in Analytics-Anwendungen bereitstehen. Dev Centre House Ireland bietet Data Lake-Lösungen an, die die Produktivität Ihres Unternehmens steigern und ein schnelleres Wachstum ermöglichen, ohne zusätzliche Belastungen.

Data Warehouse Implementierung

Wir haben uns auf den Bau von Datenlagern spezialisiert, die alle Informationen Ihres Unternehmens aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository zusammenführen, das von Ihren operativen Datenbanken getrennt ist. Dieses Repository ist entscheidend, um wertvolle analytische Erkenntnisse zu gewinnen.

Cloud-Datenmigration

Die Migration von Daten in die Cloud kann eine herausfordernde Aufgabe sein, ist aber für zeitgenössische Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Unsere Cloud-Dateningenieure richten effizient Ihren Data Lake ein, um eine schnelle und kostengünstige Migration Ihrer Unternehmensdaten zu ermöglichen.

Datenmanagement und Compliance

Effektives Datenmanagement und Compliance sind entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Daten sicher sind und sowohl den Unternehmensrichtlinien als auch staatlichen Vorschriften entsprechen. Unser Team im Dev Centre House Ireland wird sicherstellen, dass Ihre Daten nach höchsten Standards geschützt werden.

Data Analytics und Visualisierung

Wir bieten Werkzeuge an, die die Analyse und Verarbeitung großer Datensätze vereinfachen und die Informationen in einem leicht verständlichen Format präsentieren. Mit den fortschrittlichen Datenengineering-Technologien von Dev Centre House Ireland wird Ihr Unternehmen einen erweiterten Zugang zu wichtigen Erkenntnissen erhalten, die die Verbesserung des Geschäfts vorantreiben.

Daten-Engineering-Beratung

Ein erfahrenes Team von Ingenieuren ist entscheidend für erfolgreiches Datenmanagement. Im Dev Centre House Ireland entwerfen und überwachen unsere Dateningenieure Ihre Datensysteme und gewährleisten, dass sie für die Berichterstattung optimiert sind, was zu besseren Entscheidungen führt, die auf soliden Daten basieren.

DataOps Implementierung

DataOps-Praktiken verbessern die Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Managern und Nutzern in Ihrer Organisation. Wir können Ihre DataOps-Prozesse optimieren und sicherstellen, dass Ihr Unternehmen kontinuierlich relevante, hochwertige Daten an Ihre Kunden liefert.

Technologiestapel-Expertise

Unser Daten-Engineering-Technologie-Stack

Bei Dev Centre House Ireland sind unsere Dateningenieure hochqualifizierte Fachleute, die in der Lage sind, alle Datenherausforderungen anzugehen. Sie zeichnen sich durch die Nutzung fortschrittlicher Technologien aus und liefern kontinuierlich erstklassige Daten-Engineering-Lösungen. Unsere Ingenieure sind versiert in Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Azure und Apache. Darüber hinaus wird von unseren Datenspezialisten häufig Python für eine Vielzahl von Daten-Engineering-Aufgaben eingesetzt.

AWS

  • S3
  • Klebstoff
  • EMR
  • Lambda
  • Athena
  • SQS
  • CloudWatch
  • EC2
  • Transfer Familie
  • EFS
  • EBS
  • S3 Glacier
  • Kinesis
  • QuickSight
  • API Gateway

Microsoft Azure

  • Data Lake
  • Data Factory
  • DataBricks
  • Funktionen
  • Blob-Speicher
  • Data Explorer
  • Datenkatalog
  • Daten teilen
  • Power BI

Google Cloud Plattform

  • DataProc
  • DataFlow
  • Cloud-Speicher
  • FileStore
  • CloudFunctions
  • DataPrep
  • Pub/Sub
  • KMS
  • DataStore
  • Compute Engine

Apache

  • Airflow
  • Hadoop
  • Funke
  • Hive
  • Cassandra
  • Beam
  • Kafka
  • HBase
  • NiFi
  • Flink
  • Superset
  • Presto

BI-Tools

  • Power BI
  • Tableau
  • Google Data Studio
  • Looker
  • QuickSight
  • QlikView
  • Qlik Sense

Maschinelles Lernen

  • TensorFlow
  • Keras
  • PyTorch
  • Theano
  • SciPy
  • Caffe
  • SKlearn
  • OpenCV

Data Science

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly

Andere Tools

  • dbt
  • TimeXtender
  • Azkaban
  • Cloudera
  • Segment

Zukunftssicherung Ihres Unternehmens mit unserer Expertise

Bleiben Sie mit unseren innovativen Lösungen und einem talentierten Team, das Ihren Erfolg vorantreibt, voraus.

Prozess

Unser Data Engineering Prozess

Bei Dev Centre House Ireland passen wir unseren Ansatz an, um den einzigartigen Anforderungen jedes Kunden gerecht zu werden. Wir arbeiten eng zusammen, um die richtigen Technologien, Infrastrukturen und fortschrittlichen Werkzeuge zu identifizieren, die spezifische geschäftliche Herausforderungen angehen und gleichzeitig mit Ihren architektonischen Anforderungen in Einklang stehen.

  • 0 1

    Anforderungsanalyse

    In der Anfangsphase bewerten wir sorgfältig die detaillierten Bedürfnisse und Erwartungen der Benutzer für ein neues oder aktualisiertes Produkt. Diese Analyse bildet die Grundlage für alle nachfolgenden datenbezogenen Aktivitäten.

  • 0 2

    Data-Architekturdesign

    Wir entwickeln ein umfassendes Rahmenwerk, das die Datenquellen sowie den Transport, die Sicherheit und die Speicherung dieser Daten umreißt. Diese Architektur bildet die Grundlage der gesamten Datenstrategie.

  • 0 3

    Datenübernahme

    Wir erleichtern den Transfer von Daten in die Speicherung oder bereiten sie für den sofortigen Gebrauch vor, um sicherzustellen, dass sie leicht für die Verarbeitung verfügbar sind.

  • 0 4

    Datenbereinigung

    Bevor die Daten in die Datenpipeline eingegeben werden, durchlaufen sie einen rigorosen Reinigungsprozess, um irrelevante oder fehlerhafte Elemente zu eliminieren.

  • 0 5

    Data Lake Construction

    Wir richten Datenseen ein, um Roh-, strukturierte und unstrukturierte Daten effizient in einem einzigen Repository zu speichern und die Kosten minimal zu halten. Diese Seen können mit Plattformen wie Hadoop, Google Cloud Storage (GCS) oder Azure aufgebaut werden und komplexe Operationen wie die Datenverarbeitung mit Python umfassen.

  • 0 6

    ETL/ELT-Pipelines Implementierung

    Sobald die Daten vorbereitet und gespeichert sind, starten unsere ETL-Ingenieure die Datenverarbeitungsoperationen. Dieser entscheidende Schritt in der Datenpipeline wandelt Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse um.

  • 0 7

    Datenmodellierung

    Zu diesem Zeitpunkt vertiefen wir uns in die Datenstrukturen und visualisieren sie, um Beziehungen innerhalb der Daten darzustellen und sie effektiv zu kategorisieren.

  • 0 8

    Qualitätssicherung

    Vor der weiteren Verarbeitung wird die Daten einer gründlichen Prüfung unterzogen, um sicherzustellen, dass sie unseren Qualitätsstandards entsprechen. Unsere Experten erstellen Testfälle, um jedes Element der Datenarchitektur zu überprüfen und zu validieren.

  • 0 9

    Automatisierung und Bereitstellung

    Diese entscheidende Phase beinhaltet die Entwicklung einer DevOps-Strategie, die die Datenpipeline automatisiert, wodurch die Zeit, Kosten und Mühen für das Management der Pipeline erheblich reduziert werden.

Fallstudien

FAQs

  • Q: Wie unterscheidet sich Daten-Engineering von Data Science?

  • Q: Warum ist Datenengineering für mein Unternehmen notwendig?

  • Q: Was bedeutet eine Daten-Pipeline?

  • Q: Warum ist Datenengineering wichtig?

  • Q: Was beinhaltet DataOps?