BIG DATA

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Wie wir meinen, ist Qualität ein Erkennungsmerkmal des gesamten Unternehmens. Jeder Mitarbeiter sollte das verinnerlichen. Daher unterstützt LIS Solutions Ihr Unternehmen, damit es durch Optimierung seiner Prozesse und Arbeitsbereiche Spitzenleistungen erzielt. Wir gehen davon aus, dass eine Verbesserung immer möglich und außerdem erforderlich ist. Wir führen unsere Projekte mit einem hohen Qualitätsstandard durch und sind somit überzeugt, dass wir nur mithilfe von Best Practices die Ziele Ihres Unternehmens erreichen können.

Fordern Sie weitere Informationen über unsere Beratung rund um Big Data an.

Was ist Big Data?

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf Datensätze, die mit speziellen Anwendungen zu verarbeiten sind, die große Datenströme bewältigen. Sie werden auch als „Makrodaten“ oder als „Massendaten“ bezeichnet und zeichnen sich durch große Datenmengen, Komplexität und schnelles Wachstum aus. Zur Verwaltung dieser Eigenschaften sind diverse Tools erforderlich, die diese Daten verarbeiten und in relevante und aussagekräftige Informationen umwandeln.

Was bieten wir rund um Big Data?

LIS Solutions bietet Beratung zur Verarbeitung großer Datenmengen, zur Verwaltung vielfacher Datenquellen und zur Erzeugung relevanter Informationen, die bei der Entscheidungsfindung bzw. bei Advanced Analytics von Geschäftsfragen (Business Intelligence) hilfreich sein können.

Wir integrieren mehrere Datenquellen und Datentypen, darunter relationale Datenbanken, Textdateien, über IdD (IoT)-Plattformen erfasste Daten und offene Datenquellen, und erstellen aussagekräftige Dashboards. Mit Ihrer Hilfe können Sie Ihre Prozesse optimieren und treffen immer die richtige Entscheidung.

Wie implementieren wir eine Lösung?

Die Erstellung einer Big Data-Lösung durchläuft vom Projektbeginn bis zur Fertigstellung mehrere Phasen:

Fallanalyse: In direktem Kontakt mit den beteiligten Akteuren werden Anforderungen analysiert, Anwendungsfälle überarbeitet und Datenquellen identifiziert.

Empfehlung: Anhand der vorherigen Analyse wird eine Empfehlung vorgelegt, die Erläuterungen zu Funktionen, Architektur und Phasen des Projekts enthält.

Funktions-Pilotprojekt: Ein Funktions-Pilotprojekt mit den grundlegenden Funktionen wird erstellt. Damit lässt sich eine Funktion bei gleichzeitiger Weiterentwicklung der bereits erweiterten Funktionen bewerten.

Implementieren der Lösung: Die Lösung wird nach Abschluss aller Projektetappen in der Produktionsumgebung eingesetzt.

Feineinstellung: Nach der Implementierung können je nach Kundenanforderungen Feineinstellungen oder Optimierungen an der Lösung erfolgen. Die Feineinstellung gestattet das Hinzufügen neuer Funktionen und die Aktualisierung und Fehlerbehebung einer Lösung, um eine optimale Funktion zu gewährleisten.

Die verwendeten Technologien

Diverse Technologien können zur Verwaltung und Verarbeitung von Massendaten dienen, darunter Folgende:

Apache Hadoop als Plattform zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenvolumen.

Apache Spark zur verteilten Datenverarbeitung.

Apache Kafka für Messenger-Dienste und zur Datenverarbeitung in Echtzeit.

Apache Cassandra und MongoDB zur verteilten Speicherung.

Erfolgsbeispiele für Big Data

Rise Up Data Pro bei Volkswagen Navarra 

Skalierbare Architektur für die Analyse von Massendaten von Robotern, zur Erkennung von Anomalien und zur vorausschauenden Wartung. Dieses auf Apache Kafka basierende, in Python entwickelte Tool setzt Grafana zur Visualisierung ein und eignet sich für Datenanalysen nahezu in Echtzeit im Arbeitsrhythmus von Industrierobotern.

Sie interessieren sich für das Produkt welches dieses Projekt möglich gemacht hat? Lesen Sie hier weiter!

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