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Data Engineering Lösungen

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Dev Centre House Ireland bietet hochmoderne Datenengineering-Lösungen, die darauf abzielen, Ihr Unternehmen auf ein neues Niveau zu heben. Unser Team wird eine robuste Infrastruktur aufbauen und Ihre Datenprozesse optimieren, um wertvolle Erkenntnisse freizusetzen, die die Produktivität und Leistungsfähigkeit Ihrer Organisation verbessern. Unsere Cloud-Dateningenieure sind spezialisiert auf effiziente Unternehmensdatenübertragung und sorgen für ein schnelles und nahtloses Erlebnis. Mit über 12 Jahren Markterfahrung und mehr als 100 erfolgreich abgeschlossenen Projekten können Sie unseren Profis bedenkenlos Ihre komplexesten Datenherausforderungen anvertrauen.

Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer Vision mit uns.

Scope

Daten-Engineering-Lösungen bereitgestellt von Dev Centre House Ireland

Datenarchitektur-Entwicklung

Wir entwerfen anpassbare und hoch zugängliche Datenarchitektur-Frameworks. Unsere Lösungen zeichnen den Datenfluss innerhalb Ihrer Organisation nach und bieten einen klaren Weg zur Erreichung Ihrer Geschäftsziele.

Data Lake Deployment

Data Lakes sind unverzichtbar für die Verwaltung großer Mengen von Rohdaten, die von Analyseanwendungen verwendet werden können. Dev Centre House Ireland bietet Data Lake-Lösungen an, die die Produktivität Ihres Unternehmens steigern und ein schnelleres Wachstum ohne zusätzliche Belastung ermöglichen.

Data Warehouse Implementierung

Wir sind spezialisiert auf den Bau von Datenlagern, die alle Informationen Ihres Unternehmens aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository zusammenführen, das von Ihren operativen Datenbanken getrennt ist. Dieses Repository ist entscheidend für die Gewinnung wertvoller analytischer Erkenntnisse.

Cloud-Datenmigration

Die Migration von Daten in die Cloud kann eine herausfordernde Aufgabe sein, ist jedoch für zeitgenössische Unternehmen unerlässlich. Unsere Cloud-Daten-Ingenieure werden effizient Ihren Data Lake einrichten, um eine schnelle und kosteneffektive Migration Ihrer Unternehmensdaten zu ermöglichen.

Datenmanagement und Compliance

Effektives Datenmanagement und die Einhaltung von Vorschriften 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.

Datenanalyse und Visualisierung

Wir bieten Tools an, die die Analyse und Verarbeitung großer Datensätze vereinfachen und die Informationen in einem leicht verständlichen Format präsentieren. Dank der fortschrittlichen Daten-Engineering-Technologien von Dev Centre House Ireland wird Ihr Unternehmen von einem verbesserten Zugang zu wichtigen Erkenntnissen profitieren, die die Geschäftsverbesserung vorantreiben.

Data Engineering Consulting

Ein qualifiziertes Team von Ingenieuren ist für erfolgreiches Datenmanagement unerlässlich. Bei Dev Centre House Ireland entwerfen und überwachen unsere Dateningenieure Ihre Datensysteme, um sicherzustellen, dass sie für 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 Benutzern in Ihrer Organisation. Wir können Ihre DataOps-Prozesse optimieren, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen kontinuierlich relevante, hochwertige Daten an Ihre Kunden liefert.

Technologiestapel-Expertise

Unser Daten-Engineering-Technologie-Stack

Beim Dev Centre House Ireland sind unsere Dateningenieure hochqualifizierte Fachleute, die in der Lage sind, jede Art von Datenherausforderungen zu bewältigen. 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 Python von unseren Datenexperten häufig für eine Vielzahl von Daten-Engineering-Aufgaben eingesetzt.

AWS

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

Microsoft Azure

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

Google Cloud Platform

  • 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-Werkzeuge

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

Maschinelles Lernen

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

Data Science

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly

Andere Werkzeuge

  • dbt
  • TimeXtender
  • Azkaban
  • Cloudera
  • Segment

Zukunftssicher Ihr Unternehmen mit unserer Expertise

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

Prozess

Unser Daten-Engineering-Prozess

Im Dev Centre House Ireland passen wir unseren Ansatz an, um den einzigartigen Bedürfnissen jedes Kunden gerecht zu werden. Wir arbeiten eng zusammen, um die richtigen Technologien, Infrastruktur und fortschrittliche Werkzeuge zu identifizieren, die spezifische Geschäftsherausforderungen angehen und sich mit Ihren architektonischen Anforderungen abstimmen.

  • 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 folgenden datenbezogenen Aktivitäten.

  • 0 2

    Data-Architektur-Design

    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 den Speicher oder bereiten sie für den sofortigen Gebrauch vor, um sicherzustellen, dass sie jederzeit für die Verarbeitung verfügbar sind.

  • 0 4

    Datenbereinigung

    Vor dem Eingang in die Datenaufbereitung durchläuft die Daten eine rigorose Reinigungsprozedur, um irrelevante oder fehlerhafte Elemente zu eliminieren.

  • 0 5

    Data Lake Construction

    Wir etablieren Data Lakes, um Rohdaten, strukturierte und unstrukturierte Daten effizient in einem einzigen Repository zu speichern und dabei die Kosten minimal zu halten. Diese Lakes können unter Verwendung von Plattformen wie Hadoop, Google Cloud Storage (GCS) oder Azure aufgebaut werden und beinhalten komplexe Operationen wie Datenverarbeitung mit Python.

  • 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 verwandelt Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse.

  • 0 7

    Datenmodellierung

    Zu diesem Zeitpunkt tauchen wir in die Datenstrukturen ein und visualisieren sie, mit dem Ziel, 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

    In dieser entscheidenden Phase geht es darum, eine DevOps-Strategie zu entwickeln, die die Datenpipeline automatisiert und somit die Zeit, die Kosten und den Aufwand für das Pipelinemanagement erheblich reduziert.

Fallstudien

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Jährlicher Umsatz von über 500 Millionen Dollar durch Software, die von Dev Centre House Ireland entwickelt wurde.

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Mit Hauptsitz in Irland sind wir weltweit führend in der Herstellung von Wohnungsbrand- und Kohlenmonoxid-Detektionsprodukten. Sie stellen über 10 Millionen Produkte her.

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FAQs

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

  • Q: Warum ist Datenengineering für mein Unternehmen notwendig?

  • Q: Was ist mit einem Daten-Pipeline gemeint?

  • Q: Warum ist Datenengineering so wichtig?

  • Q: Was umfasst DataOps?

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