Der Aufbau einer kundenspezifischen Datenplattform ist eine zentrale Grundlage für alle Daten- und KI-Anwendungsfälle.
Die Entwicklung modernster Produkte und Lösungen ist im Zeitalter der Industrie 4.0 entscheidend. Es erfordert jedoch technische Fähigkeiten, die von Talenten gehalten werden, die schwer zu erwerben sind, und zwar oft sowohl temporär als auch dringend.
Um die Industrie 4.0 dabei zu unterstützen, ihr volles Potenzial auszuschöpfen und innovative Produkte auf den Markt zu bringen, hat Artefact ein Team von Experten für technische Problemlösungen aufgebaut, darunter Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Datenanalysten, die von drei Prinzipien geleitet werden:
Wir entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, die es dem Kunden ermöglichen, den Betrieb in großem Umfang durchzuführen.
Wir arbeiten Hand in Hand mit dem Kunden, um die technischen und geschäftlichen Aspekte vollständig zu verstehen und die volle Transparenz der verwendeten Prozesse und Methoden zu gewährleisten.
Wir integrieren die neue Plattform nahtlos in die Altsysteme des Kunden, so dass keine Zeit für die Anpassung oder den Neuaufbau des gesamten Ökosystems von Grund auf verloren geht.
More than datalakes.
Die Datenplattform besteht aus einer Reihe von Mikrodiensten, die alle Unternehmensdaten sammeln und normalisieren, um sie sicher, betriebsfähig, wartbar, zuverlässig, skalierbar und flexibel zu machen und jede Art von Daten- und Analyseanwendung zu ermöglichen.
Data platforms are evolving products, intrinsically linked to business usages.
Während Datalakes oder Data Warehouses zur Zentralisierung von Daten gebaut wurden, sind Datenplattformen für die Datenaktivierung und den schnellen Geschäftswert gedacht.
Sie wurden entwickelt, um die Integration neuer Geschäftsdaten und -einblicke zu beschleunigen und um mit den Datennutzungen zu skalieren und sich weiterzuentwickeln.
Unsere Datenplattform bedient 3 Hauptkategorien von Anwendungsfällen.
Bildunterschrift
Technical story
Real time pipeline
Batch pipeline
Automated infrastructure scaling
Use Case Category
Real time Analytics AI models Run
Business Intelligence AI models batch
Processing of highly volatile data volumes
Kundenreferenz: Aufbau einer Digital- und Datenplattform
Aufbau einer neuen Datenumgebung zur Erfassung und Vorverarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen (Google Analytics, Social Listening Tools, CRM), um die Implementierung innovativer Anwendungsfälle zu beschleunigen.
Schlüsselelemente:
- Datenumgebung auf GCP und Azure
- Schlüsseltechnologien: Google Stack (GCP, BQ, etc.), Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory
Cloud-Experten und Partner
Wir sind Experten und Partner aller großen Cloud-Anbieter (GCP, Azure, AWS, IBM usw.) und verstehen sowohl die Philosophie als auch die Technologie hinter ihren Angeboten, um unseren Kunden dabei zu helfen, die Technologie zu finden, die am besten zu ihrem Unternehmen passt.
