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Konzeption und Umsetzung einer Hybriden Big Data & BI Architektur

Ausgangsbasis

  • Die analytische Architekturlandschaft ist nach 15 Jahren Nutzungsdauer am Ende sei-nes Lebenszyklus angelangt
  • Anforderungen aus den Fachbereichen nach neuen Zugriffsmodellen wie z.B. Rohdatenzugriff, können nicht bedient werden
  • Die vorhandenen Datenmodelle in 3NF bieten keine Änderungsflexibilität
  • Anforderungen zur Verarbeitung von Streaming-Daten können nicht bedient werden

Vorgehensweise

  • Durchführung von Anforderungserhebung und -analyse mit Fach- und IT-Bereichen
  • Durchführung einer Szenario-Analyse zur Ermittlung eines passenden Architektur- Zielszenarios
  • Evaluation und Pilotierung geeigneter technologischer Realisierungsvarianten
  • Erstellung einer Zielarchitektur Blaupause und eines Architekturkonzeptes
  • Realisierung einer hybriden Big Data & BI Architektur anhand des Architekturkonzeptes

Funktionen/Projektergebnis

  • Architektonischen Grundlage zur Bedienung der analytischen Anforderungen der Fachbereiche (Data Science & Streaming, Machine Learning)
  • Multiprojektumgebung, d.h. Ermöglichung paralleler Projekte auf einer technischen Plattform
  • DevOps-fähige Architekturlandschaft zur Realisierung von Continuouse Deployment und -Delivery
  • Realisierung einer zukunfts-sicheren analytischen Platt-form mit modernsten Technologien
  • Umsetzung

Kundenutzen

  • Hohe Flexibilität bei der Erweiterung von Business bezogenen Datenmodellen
  • Ermöglichung von Projekten, welche nach dem DevOps Paradigma durchgeführt werden
  • Kosten- und Fehlerreduktion durch größtmögliche Automatisierung und Vermeidung von manuellen Schritten
  • Übernahmemöglichkeit bestehender Systembausteine aufgrund einer modularen Architekturblaupause
  • Best-of Breed Ansatz zwischen Open Source basierten und proprietären Softwarelösungen
  • Flexible Zugriffsmodelle auf Daten unterschiedlichster Granularitäts- & Veredelungsstufen

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Jens Schnettler Senior Manager / Prokurist

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