Data Engineering - Dienstleistungen

Innowise bietet moderne Data Engineering-Lösungen, die Ihr Unternehmen auf ein neues Niveau bringen werden. Wir werden eine hochwertige Infrastruktur erstellen und Ihren Datenfluss optimieren, um notwendige Erkenntnisse zu extrahieren und die Produktivität und Leistung Ihrer Organisation zu steigern. Unsere Cloud-Dateningenieure werden Ihre Unternehmensdaten in kürzester Zeit übertragen. Unser Unternehmen hat bereits mehr als Projekte in über Jahren Markterfahrung erfolgreich abgeschlossen, daher zögern Sie nicht, alle schwierigen Arbeiten unseren Fachleuten anzuvertrauen.

Sie benötigen eine Data-Engineering-Lösung?

Wir schaffen eine leistungsfähige Infrastruktur für Ihre Unternehmensdaten.

Unsere Data-Engineering-Lösungen

Data Engineering arbeitet mit großen Mengen an Rohdaten, erstellt und pflegt die Datenpipelines von Unternehmen, um die Informationen aus verschiedenen Ressourcen zu kombinieren, an einem einzigen Ort zu speichern und für eingehende Geschäftsanalysen vorzubereiten.Data Engineers konvertieren Daten in eine für Data Scientists auswertbare Form. Wenn die Daten korrekt verarbeitet werden, haben Unternehmen Zugang zu präzisen Analysen, die eine faktenbasierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen bei geringeren Kosten zu verbessern.

Unsere Data-Engineering-Lösungen

Aufbau einer Datenarchitektur

Innowise erstellt flexible Architekturen, um den Fluss der Unternehmensdaten zu strukturieren und Informationen leicht zugänglich zu machen. Eine gute Datenarchitektur trägt dazu bei, die Geschäftsziele des Unternehmens zu erreichen.

Implementierung von Data Lakes

Data Lakes speichern große Mengen unverarbeiteter Rohdaten, bis sie von Anwendungen zur Analyse benutzt werden. Unternehmen nutzen Data Lakes, um die Produktivität zu steigern und ohne zusätzlichen Aufwand schnell wachsen zu können.

Implementierung von Data Warehouses

Innowise erstellt Data Warehouses, um alle Unternehmensinformationen aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository zu sammeln. Sie werden getrennt von der operativen Datenbank eines Unternehmens aufbewahrt und für analytische Auswertungen genutzt.

Datenmigration in die Cloud

Die Migration in die Cloud mag ein mühsamer Prozess sein, aber sie ist in modernen Unternehmen von großer Bedeutung. Unsere Dateningenieure richten Data Lakes ein, um Unternehmensdaten schnell und kosteneffizient zu übertragen.

Datenmanagement und Compliance

Datenmanagement und Compliance stellen sicher, dass Datenschutz und Datensicherheit den Richtlinien und gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Innowise gewährleistet, dass Ihre Unternehmensdaten korrekt gesichert sind.

Datenanalyse und -visualisierung

Data-Engineering-Technologien helfen dabei, große Informationsmengen zu verarbeiten, zu analysieren und auf anschauliche Weise zu präsentieren. Wir stellen sicher, dass die Kunden Zugang zu allen relevanten und wertvollen Informationen haben.

Beratung

Ein professionelles Team von Ingenieuren ist der Schlüssel zum erfolgreichen Datenmanagement. Unsere Dateningenieure entwerfen Strategien zur Datenverwaltung, um Berichte zu erstellen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und bessere Informationen zu liefern.

Implementierung von DataOps

DataOps-Prozesse verbessern die Kommunikation der Daten, Integration und Automatisierung der Datenflüsse im Unternehmen. Innowise optimiert DataOps, damit Unternehmen ihren Kunden relevante und qualitativ hochwertige Daten liefern können.

Big-Data-Ingenieure engagieren

Qualifizierte und erfahrene Spezialisten für Data-Engineering-Dienste können schwer zu finden sein. Innowise bietet seinen Kunden die Alternative, Dateningenieure aus der Ferne anzuheuern, um online zusammenarbeiten. Unsere Experten definieren die Infrastruktur und die Technologien, die zum Einsatz kommen, um die Kundendaten zu sammeln, umzuwandeln und für die Analyse vorzubereiten.

Ein Big-Data-Ingenieur ist ein IT-Experte, der komplexe Systeme benutzt, um die Verarbeitung großer Datenmengen zu bewältigen. Innowise verfügt über die folgenden Kategorien von Big-Data-Ingenieuren:

AWS-Dateningenieur

Unsere AWS-Ingenieure verwenden die zahlreichen Cloud-Computing-Dienste von Amazon Web Services.

Azure-Dateningenieur

Große Unternehmen wie Asos, Bosch und PepsiCo benutzen die Azure-Plattform von Microsoft für ihre Produkte. Unsere Dateningenieure erstellen mit Azure Lösungen zur Datenanalyse.

GCP-Dateningenieur

Die Liste der GCP-Nutzer umfasst Marktriesen wie Ikea, Spotify, Paypal, Procter & Gamble. Unsere Ingenieure verwenden die Google Cloud Platform, um Unternehmenslösungen zum Datenmanagement bereitzustellen.

DataOps-Ingenieur

DataOps-Ingenieure arbeiten nicht mit Daten selbst, sondern kümmern sich um die Prozesse zur Bereitstellung der Daten. Dazu verwenden sie unter anderem die zuvor genannten Plattformen (Azure, GCP, AWS), um die Datenflüsse zu optimieren.

Sie benötigen Hilfe bei der Migration Ihrer Daten in die Cloud?

Unser Team von Daten-Profis steht zu Ihrer Verfügung

Verfügbare Dateningenieure

Matthew M.

Senior Dateningenieur 4+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Fachkundiger Dateningenieur mit mehr als 4 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von Daten, die Kunden zur Bewertung und Optimierung ihrer Geschäftsergebnisse dienen.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS CI\CD

Docker Google Cloud Kafka Kubernetes MySQL PostgreSQL Pyspark RabbitMQ

Lebenslauf anfordern

Stephen K.

Senior Dateningenieur 5+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Erfahrener Dateningenieur, der Data-Science-Workflows zur Lösung von Geschäftsproblemen optimiert und Infrastruktur zur Verbesserung von Geschäftsprozessen entwickelt und pflegt.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS Google Cloud Platform

Kafka MySQL Numpy Pandas PostgreSQL Pyspark Python SAS Analytics Pro SAS BI

Lebenslauf anfordern

Andrew D.

Senior Dateningenieur 6+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Senior Dateningenieur mit mehr als 6 Jahren Erfahrung in der Entwicklung, Wartung und Optimierung von Infrastrukturen zur Erfassung, Verwaltung und Umwandlung von Daten.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS Azure

CI\CD Docker Kafka Kubernetes MySQL PostgreSQL Pyspark RabbitMQ Terraform

Lebenslauf anfordern

Phil K.

Senior Dateningenieur 5+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Senior Dateningenieur mit Berufserfahrung in zahlreichen Projekten mit komplexer Architektur, verschiedenen Technologien und knappen Fristen. Philip kann Unterstützung in allen Projektphasen leisten.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Spark AWS Azure Google Cloud Platform

MongoDB MySQL PostgreSQL Pyspark Python Redis

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Der Nutzen unserer Data-Engineering-Dienstleistungen

Datenqualität verbessern

Nutzen sie unsere Dienstleistungen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu bereinigen und zu validieren, bevor sie in Analysesysteme integriert werden. Mit Innowise vermeiden Sie das Risiko, Entscheidungen auf Grundlage fehlender oder irrelevanter Informationen zu treffen.

Von Big Data profitieren

Innowise verwendet fortschrittliche Systemalgorithmen, die große Datenmengen verwalten und die Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository zur weiteren Verarbeitung zusammenführen.

Produktivität steigern

Wir bieten Dienstleistungen, die die datengesteuerten Abläufe in Ihrem Unternehmen optimieren und die Daten in kürzester Zeit zur Analyse vorbereiten.

Kosten reduzieren

Nutzen sie die kosteneffizienten Data-Engineering-Dienste von Innowise. Unserer Big-Data-Experten erstellen flexible Datenarchitekturen und Pipelines, die die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllen.

Data Engineering sichert die Qualität der Unternehmensdaten, sorgt für effiziente Datenspeicherung und bereitet die Daten für eine schnelle Auswertung vor. Innowise bietet Dienstleistungen, damit Sie Ihr Unternehmen expandieren können, ohne sich über die Speicherung großer Datenmengen und die Datenverarbeitung Sorgen machen zu müssen. Kontaktieren Sie uns.

“Arrays im Bereich Big Data erweisen sich oft als unstrukturiert und lassen sich schwer lesen. Unsere Dateningenieure vereinfachen den Wartungsprozess bestmöglich, indem sie Datenarchitekturen und Pipelines erstellen. Sie implementieren auch Data Lakes, um große Mengen an Rohdaten und Data Warehouses für bereits strukturierte und verarbeitete Datenarrays zu speichern und zu nutzen. Mit der Verwaltung des Datenclustern von Ingenieuren können wir diesen für unsere Zwecke einsetzen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Entscheidungen führen in der Regel zu Prozessoptimierungen oder zur Steigerung von Kennzahlen wie Umsatz oder Konversion.“

Pilip Tsikhanovich

Leiter der Abteilung Big Data

Unser Tech-Stack im Data Engineering

Unsere Dateningenieure benutzen fortgeschrittene Technologien und erstellen innovative Data-Engineering-Lösungen mit Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure und Apache. In vielen Bereichen kommt Python für die Datenverarbeitung zum Einsatz.

S3
Kleber
EMR
Lambda
Athena
SQS
CloudWatch
EC2
Familie übertragen

EFS
EBS
S3 Gletscher
Kinesis
QuickSight
API Gateway usw.

Datensee
Datenfabrik
DataBricks
Funktionen
Blob-Speicher
Daten-Explorer
Datenkatalog
Daten Anteil
Power BI usw.

DataProc
DataFlow
Cloud-Speicher
Dateispeicher
Cloud Functions
DataPrep
Kneipe/Verleih
KMS
DataStore
Compute Engine usw.

Luftstrom
Hadoop
Spark
Hive
Cassandra
Träger
Kafka
HBase
NiFi
Flink
Obermenge
Presto usw.

Power BI
Tableau
Google Data Studio
Looker
QuickSight
QlikView
Qlik Sense usw.

TensorFlow
Keras
PyTorch
Theano
SciPy
Caffe
Sklearn
OpenCV usw.

Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Plotly usw.

dbt
TimeXtender
Azkaban
Cloudera
Segment usw.

Warum Sie Innowise für das Data Engineering wählen sollten

In unseren über Jahren auf dem Markt haben wir mehr als Projekte für über zufriedene Kunden abgeschlossen. Wenn Ihr Unternehmen Probleme mit der Datenverarbeitung oder der Datenspeicherung hat, lassen Sie unser Team Ihnen helfen! Innowise garantiert die Sicherheit Ihrer Daten. Wir verwenden fortschrittliche Verschlüsselungssysteme, die Ihre Dateien sichern und alle Arten von Daten sichern. Wir halten unsere Arbeit transparent und informieren den Kunden immer über die Schritte der Daten-Engineering-Prozesse. Wir verstehen, wie wichtig die Informationen der Organisation sein können, daher tun wir unser Bestes, um Ihre Zeit zu sparen. Unsere Dateningenieure werden die Daten eines Unternehmens strukturieren und optimieren, um große Mengen an Geschäftseinblicken in kürzester Zeit und mit minimalen Kosten zu extrahieren und bereitzustellen.

Was unsere Kunden über die Zusammenarbeit mit Innowise sagen

Innowise hat ein ausgeprägtes Verständnis für die jeweilige Aufgabe und kann so den am besten geeigneten Entwicklungsansatz anbieten. Das Team hat unsere Erwartungen übertroffen und ist auf alle unsere Änderungswünsche eingegangen.

Ilya Radniany CEO Duck.design

Wir sind begeistert vom Engagement von Innowise. Sie liefern qualitativ hochwertige Arbeit und lösen Probleme schnell. Dabei verfolgen sie einen engagierten Ansatz, um die Bedürfnisse des Teams zu verstehen und ihre Ziele zu erreichen.

Or Iny CEO Zero Beta

Innowise ist ein idealer Partner in der Zusammenarbeit mit dem Kunden. Das Unternehmen erfüllt stets unsere Anforderungen und stellt Entwickler zur Verfügung, die den spezifischen Kommunikations- und Erfahrungsanforderungen des Kunden gerecht werden.

Polina Shuruba Partner Managerin XPRT MINDS

Unser Data-Engineering-Prozess

Innowise verfolgt einen kundenspezifischen Ansatz, der folgende grundlegende Prozessphasen umfasst:

Anforderungsanalyse

In einem ersten Schritt ermitteln wir die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer an das neue oder veränderte Produkt. Diese Analyse ist die Grundlage für alle nachfolgenden datenbezogenen Prozesse.

Entwurf der Datenarchitektur

Wir erstellen die grundlegende Datenarchitektur, die die Datenquellen und die Datenstrategie zu Transport, Sicherung und Speicherung der Daten umfasst.

Datenaufnahme

Wir transportieren die Daten auf ein Speichermedium oder importieren sie zur sofortigen Verwendung.

Datenbereinigung

Bevor die Daten in die Pipeline gelangen, müssen sie bereinigt werden, wobei irrelevante Teildaten oder unbrauchbare Datensätze entfernt werden.

Aufbau eines Data Lake

Data Lakes enthalten strukturierte und unstrukturierte Rohdaten und können mit Programmen wie Hadoop, GCS oder Azure erstellt werden. Zur Verarbeitung kommt Python zum Einsatz.

Implementierung von ETL/ELT-Pipelines

Nach der Aufbereitung der gespeicherten Daten werden die ETL-Prozesse durchgeführt, um die Rohdaten in relevante Informationen umzuwandeln.

Datenmodellierung

In diesem Schritt werden die datenorientierten Strukturen untersucht und visualisiert. Ziel ist es, die Beziehungen innerhalb der Daten darzustellen und zu veranschaulichen, um welche Art von Daten es sich handelt und wie sie gruppiert werden können.

Qualitätssicherung

Bevor die Daten weiter verschickt werden, müssen sie getestet und ihre Qualität gesichert werden. Unsere Spezialisten erstellen Testfälle zur Überprüfung und Validierung aller Elemente der Datenarchitektur.

Automatisierung und Bereitstellung

Dies ist einer der wichtigsten Schritte im gesamten Prozess. Unser Team erstellt die DevOps-Strategie, die die Datenpipeline automatisiert. Dieser Prozess spart eine Menge Zeit, Geld und Aufwand für das Pipeline-Management.

Sie möchten Ihre Unternehmensdaten sicher transportieren?

Unsere Dateningenieure stehen zu Ihrer Verfügung!

Fallbeispiele zum Data Engineering

FAQ zum Data Engineering

Was ist der Unterschied zwischen Data Engineering und Data Science?

Data Engineering konzentriert sich auf die Erstellung und Umwandlung der Daten in ein zugängliches Format. Data Science analysiert die Daten und liefert Visualisierungen, um die Ergebnisse zu präsentieren. Beide Bereiche sind eng miteinander verbunden, da die Aufgabe des Dateningenieurs darin besteht, umgewandelte Daten für den Data Scientist bereitzustellen.

Wozu brauche ich Data Engineering?

Data Engineering ist in jedem datengesteuerten Unternehmen wichtig, um große Datenmengen zu optimieren und nutzbar zu machen. Es ist kosteneffizient, verbessert die Datenqualität, erhöht die Produktivität und spart eine Menge Zeit.

Was ist eine Datenpipeline?

Eine Datenpipeline (oder ein Datenkonnektor) ist eine Reihe von Datenverarbeitungsschritten, die zur Automatisierung des Datentransports und der Umwandlung von Rohdaten zwischen einem Quellsystem und einem Zielsystem erforderlich sind. Datenpipelines bereiten die Daten zur weiteren Verarbeitung vor.

Warum ist Data Engineering so wichtig?

Daten sind die Grundlage jeden Unternehmens und müssen stets zugänglich und zuverlässig sein. Data Engineering macht die Daten in kürzester Zeit für die Analyse zugänglich und transparent. Ein großer Vorteil ist, dass riesige Datenmengen gespeichert und verwaltet werden können.

Was ist DataOps?

DataOps beschreibt die Methoden und Werkzeuge, die für die Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Datenmanagern und -verbrauchern eingesetzt werden. Unternehmen nutzen DataOps, um Ihren Kunden relevante und qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung zu stellen

Benötigen Sie weitere Dienstleistungen?

Datenvisualisierung

Wir präsentieren komplexe Daten in verständlicher Form und zeigen auf, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen.

Business Intelligence

Unsere Teams entwickeln BI-Lösungen und ermöglichen Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Data Science

Wir bieten datenwissenschaftliche Beratung und Big Data-Entwicklungsdienste um Ihnen zu helfen, das Potenzial Ihres Unternehmens zu maximieren.

Maschinelles Lernen

Unser Team nutzt fortgeschrittene ML-Algorithmen, um moderne Software zu entwickeln.

Python-Entwicklung

Unsere Software-Ingenieure nutzen die Leistungsfähigkeit von Python, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.

Personalverstärkung

Innowise verfügt über einen Pool von Management- und IT-Experten, die Ihr Projektteam verstärken.

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

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