Data Engineering & Data Analytics
Was ist unser Ziel?
Unser Ziel ist es dafür zu sorgen, dass Sie als Unternehmen in der Zukunft bessere Entscheidungen treffen können und verbesserte Ergebnisse erzielen.
Das schaffen wir indem wir moderne Verfahren nutzen um ihre Daten zu analysieren und zu evaluieren.
In diesem Fall wäre es die predictive (vorausschauende) Analyse.
Data Engineer vs Data Analyst
Grob gesprochen ist der Data Engineer für die Infrastruktur der Daten zuständig. Insbesondere geht es um den sauberen und verlässlichen Aufbau der Datenströme. Man spricht dabei von sogenannten data Pipelines.
Dagegen ist der Data Analyst für die Auswertung und Interpretation der Daten zuständig. Sie kümmern sich um das Extrahieren von Erkenntnissen aus den Daten.
Was macht Data Engineering wichtig?
Heutzutage können die Daten auf verschiedene Wegen in ihr Unternehmen kommen, zum Beispiel durch Bestellvorgänge oder dem Kundenverhalten auf ihrer Website.
Was machen unsere Data Engineers?
Im ETL-Prozess legen wir eine Daten-Pipeline an, um die Daten aus allen verfügbaren Quellen anschwemmen zu lassen.
Ein besonders großen Wert legen wir auf die effiziente Speicherung und Verwaltung der Informationsflut. Wie groß die Menge der Daten auch letztlich ist, unser ausgebildetes und mit genügend Berufserfahrung ausgestattetes Data-Team ist in der Lage diese zu skalieren und zu strukturieren.
Für die Speicherung nutzen wir moderne Frameworks wie Hadoop oder cloud-Services wie AWS.
Was macht Data Analytics wichtig?
Bei Data Analytics geht es darum, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Der Begriff umfasst dabei sämtliche Prozesse, Werkzeuge und Techniken, die zu diesem Zweck zum Einsatz kommen.
Was machen unsere Data Analysten?
Deren Hauptaufgabe wird es sein, ihre Daten mithilfe moderner Technologie und statistischen Analysen zu analysieren, um mögliche Trends und mögliche Probleme zu bestimmen.
Mit unserem Data Engineering Team, sind die Daten bestens strukturiert, optimiert und gespeichert. Dieser Vorgang reicht von Sammeln, Organisieren und Speichern der Daten bis zum Interpretieren und Auswerten der Daten.
Die ausgewerteten Daten können dann verwendet werden, um die Performance zu beschreiben und vorhersagen zu treffen.
Waren das alle Aufgaben des Data Engineers?
Ganz klar nein! Die Aufgabenfelder eines Data Engineers sind sehr vielfältig. Je nach Bedingungen und Anforderungen lösen sie unterschiedliche Probleme. Im Gespräch nennen Sie uns ihre Kriterien, und wir kümmern uns um die technische Umsetzung. .
Unsere Data Engineers beschäftigen sich nicht nur mit Data Warehouse, sondern betreiben extra für Sie auch Monitoring. Um die Algorithmen noch effizienter und besser zu gestalten, nehmen sie auch mal Änderungen vor.