Big-Data-Beratung

Umfassende Technologieberatung: Wir bringen Sie ans Ziel

Wir übersetzen Ihre Anforderungen in die Technologien, mit denen Sie Ihr Ziel am besten realisieren können. Vom Business-Use-Case ausgehend ermitteln wir die IT-relevanten Technologieparameter. Auf dieser Basis wählen wir die passende Big-Data-Software, -Plattform und -Infrastruktur für Ihren Anwendungsfall aus und implementieren die ausgewählten Lösungen.

Ohne Umwege durch den Big-Data-Dschungel

Um die Komplexität zu reduzieren, nutzen wir ein Vorgehensmodell, das sich an den Phasen von Big-Data-Projekten orientiert. Startpunkt ist immer der Use-Case, auf Basis dessen die Identifikation der relevanten Datenquellen und Technologieparameter erfolgt. Im dritten Schritt folgt die Entwicklung der Lösungsarchitektur. Hier werden geeignete Technologien ausgewählt und die entsprechende Applikationsinfrastruktur entworfen. Nach einem intensiven Check der Lösungsarchitektur wird das Ergebnis mit allen Beteiligten abgestimmt – und die produktive Phase kann starten.

Schritt 1: Technologische Basisparameter des Use-Cases ableiten

• Datenvolumen
• Data Governance
• Technologieplanung
• Identifikation relevanter Datenquellen
• Performance-Indikatoren

Schritt 2: Design der Applikationsarchitektur

• Funktionales Design
• Berücksichtigung von Kosten, Ressourcen und Regularien
• Auswahl der Herstellerlösungen

Schritt 3: Design der Infrastruktur

• Funktionales Design
• Berücksichtigung von Kosten, Ressourcen und Regularien
• Auswahl der Herstellerlösungen

Erfahrung nutzen – Komplexität reduzieren

Unsere Kunden profitieren von unseren Erfahrungen aus anderen Big-Data-Projekten – denn unsere Design-Pattern liefern Vorlagen für wiederverwertbare Lösungen. Als erprobtes Konzept, das auf realen Designs basiert, liefern unsere Design-Pattern Lösungen für häufig auftretende Anforderungen. So lassen sich Probleme schneller lösen oder sogar ganz umgehen.

Unser Big-Data-Angebot

• Kundenspezifische Workshops rund um Big Data.
  Unter anderem: erste Schritte und Entscheidungsvorlage für Big-Data-Projekte
• Vorgefertigte Lösungsmodelle (Design-Pattern)
• Betriebskonzepte für Big Data
• Sicherheitskonzepte für Big Data
• Lösungen zur ganzheitlichen Betrachtung der Kundenanforderungen
• Lösungen für Hadoop-Infrastruktur (On Premise, Cloud) und Hadoop-Beratung
• Lösungen für Big Data in der Cloud mit Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure
• Lösungen für Big Data in der Hybrid Cloud
• Dedizierte Lösungen für Log File Analytics, Knowledge Management, Data Warehouse On/Off-Loading