Für die Erhebung und Verwendung von Unternehmensdaten ist eine robuste, skalierbare und zuverlässige Datenarchitektur unablässig. Wir verstehen sie als einen wichtigen Teil des Datenlebenszyklus.
Unser Ansatz basiert auf bewährten Methoden und Technologien, wie z.B. dem Modern Data Stack, um dazu beizutragen, dass das Potenzial von Unternehmensdaten voll ausgeschöpft werden kann. Dabei unterstützen wir bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, der Optimierung von Datenflüssen und der Gewährleistung der Datenqualität, um genauere und verlässliche Daten für Geschäftsentscheidungen bereitzustellen.
Unsere Arbeit trägt dazu bei, dass...
Ein gut strukturiertes Datenmodell kann so bessere Entscheidungen und Erkenntnisse ermöglichen.
20% Steigerung der Geschäftseffizienz durch verbesserte Datenverfügbarkeit.
360° Blick auf Ihre Unternehmensdaten durch die Integration aller Quellsysteme in ein zentralisiertes System.
20-25% Steigerung der Datenanalyse-Effizienz, da professionelles Data Engineering eine saubere Grundlage für weiterführende Datenverarbeitung erschafft.
Ein Beispiel ist die Entwicklung einer Datenpipeline für ein Unternehmen, das große Mengen an Transaktionsdaten verarbeitet. Der Prozess gestaltet sich wie folgt
Als Data Engineers sind wir Experten für die neuesten Technologien und Plattformen, einschließlich Cloud Computing, Big Data-Technologien, Data Pipelining, ETL-Tools, Datenbanken und Programmiersprachen wie Python und SQL.
Wir unterstützen Sie bei...
Wenn Sie auf der Suche nach einem professionellen Data Engineering-Partner sind, kontaktieren Sie uns noch heute.
E-Mail: renke@transcide.de
Data Engineering ist der Prozess der Entwicklung, Konstruktion, Wartung und Optimierung von Dateninfrastrukturen und Systemen, um große Datenmengen effektiv zu verarbeiten und zu speichern.
Durch Data Engineering können Unternehmen Daten effektiver nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Eine effektive Dateninfrastruktur kann die Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Datenanalyse beschleunigen, die Datenqualität verbessern und die Betriebseffizienz steigern.
Erfolgreiche Data Engineers müssen in der Lage sein, komplexe Dateninfrastrukturen und Systeme zu entwerfen, zu implementieren und zu warten. Dazu gehört die Fähigkeit, Programmier- und Scripting-Sprachen zu beherrschen, mit Datenbanken und Big-Data-Technologien umzugehen, Kenntnisse in Statistik und Mathematik sowie Erfahrung in der Datenanalyse und Datenmodellierung zu haben.
