Data Engineering-Lösungen

Innowise bietet moderne Data Engineering-Lösungen, die Ihr Unternehmen auf ein neues Niveau heben. Wir schaffen eine hochwertige Infrastruktur und optimieren Ihren Datenfluss, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und die Produktivität und Leistung Ihres Unternehmens zu steigern. Unsere Cloud-Dateningenieure übertragen Ihre Unternehmensdaten in kürzester Zeit. Unser Unternehmen hat über 1,600+ Projekte innerhalb 19+ Wir verfügen über jahrelange Erfahrung auf dem Markt, zögern Sie also nicht, alle schwierigen Aufgaben unseren Fachleuten anzuvertrauen.

Benötigen Sie Data Engineering-Dienste?

Wir würden gerne eine hochwertige Dateninfrastruktur für Ihr Unternehmen schaffen.

Was ist Data Engineering?

Datenverarbeitung arbeitet mit großen Mengen an Rohdaten, erstellt und pflegt Datenpipelines von Unternehmen, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, zentral zu speichern und für detaillierte Geschäftsanalysen vorzubereiten. Dateningenieure wandeln Daten in ein für Datenwissenschaftler nutzbares Format um. Bei korrekter Datenverarbeitung erhalten Unternehmen Zugriff auf präzise Analysen, die faktenbasierte Entscheidungen ermöglichen. Dadurch können Unternehmen komplexe Geschäftsprobleme lösen und die Entwicklung neuer Produkte Dadurch können Unternehmen komplexe Geschäftsprobleme lösen und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zu geringeren Kosten optimieren.

Data Engineering-Lösungen die wir liefern

Aufbau einer Datenarchitektur

Wir entwickeln flexible und leicht zugängliche Datenarchitekturlösungen. Das Framework bündelt Informationen über den Datenfluss in einem Unternehmen. Eine gute Datenarchitektur weist den richtigen Weg zur Erreichung Ihrer Geschäftsziele.

Data Lake-Implementierung

Data Lakes verwalten die Speicherung großer Mengen unverarbeiteter Rohdaten, bis diese von Analyseanwendungen genutzt werden. Wir bieten diese Option, damit Ihr Unternehmen ohne zusätzlichen Aufwand die Produktivität steigern und schneller wachsen kann.

Data-Warehouse-Implementierung

Wir erstellen Data Warehouses, die alle Unternehmensinformationen aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository sammeln, das getrennt von der Betriebsdatenbank einer Organisation geführt wird. Diese Informationen werden für analytische Erkenntnisse genutzt.

Datenmigration in die Cloud

Die Cloud-Migration mag ein mühsamer Prozess sein, ist aber in modernen Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Unsere Cloud-Dateningenieure richten Ihren Data Lake ein, um Ihre Unternehmensdaten schnell und kostengünstig zu migrieren.

Datenmanagement und Compliance

Datenmanagement und Compliance sind erforderlich, um sicherzustellen, dass alle Daten gesichert sind und den Geschäftsregeln und gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Unser Team sorgt dafür, dass Ihre Daten optimal geschützt sind.

Datenanalyse und Visualisierung

Diese Tools helfen, große Informationsmengen zu analysieren, zu verarbeiten und auf einfache Weise darzustellen. Mit unseren Data Engineering-Technologien erhält Ihr Unternehmen einen hohen Zugriff auf alle Informationen, die Ihr Geschäft verbessern können.

Data Engineering-Beratung

Ein professionelles Team von Ingenieuren ist der Schlüssel zu erfolgreichem Datenmanagement. Unsere Dateningenieure konzipieren und verwalten Daten, um sie für die Berichterstattung vorzubereiten und so bessere Ergebnisse und datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.

DataOps-Implementierung

DataOps verbessert die Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Datenmanagern und -nutzern im gesamten Unternehmen. Wir optimieren DataOps, damit Ihr Unternehmen seinen Kunden relevante und hochwertige Daten liefern kann.

Erstellen Sie bessere Projekte mit Microsoft Solutions Partner

Die Partnerschaft mit Microsoft macht uns zu einem vertrauenswürdigen Partner für Unternehmen, die KI für ihre digitalen Transformationsbemühungen nutzen möchten.

Durch unsere Zugehörigkeit können wir unseren Kunden robuste KI-Lösungen und -Tools anbieten, die für die Entwicklung intelligenterer Anwendungen und ein effektives Datenmanagement unerlässlich sind. Die Anerkennung durch Microsoft positioniert uns zudem als zuverlässigen Partner, der spezifische Kundenanforderungen erfüllen kann.

Stellen Sie Big Data-Ingenieure ein

Es kann schwierig sein, qualifizierte und erfahrene Spezialisten für gute Data Engineering-Dienstleistungen zu finden. Daher kann die Beauftragung eines externen Cloud-Data-Engineers eine gute Option sein. Unsere Experten können online zusammenarbeiten, um die Infrastruktur und fortschrittlichen Technologien zu definieren, die Ihre unstrukturierten Daten erfassen, verbessern und in perfekt strukturierte Analysen umwandeln.

Ein Big Data-Ingenieur ist ein Experte, der mit fortgeschrittenen Programmen arbeitet, die dieses Fachgebiet unterteilen:

AWS-Dateningenieur

AWS-Dateningenieure oder Amazon-Dateningenieure verwenden Amazon Web Services, die für Datenaufgaben für Marken wie Coca-Cola, Netflix, Volkswagen usw. eingesetzt werden.

Azure-Dateningenieur

Azure-Dateningenieure arbeiten über die Microsoft Azure-Plattform. Projekte und Produkte, die mit dieser Plattform erstellt wurden, gehören auch zu Unternehmen wie Asos, Bosch, PepsiCo usw.

GCP-Dateningenieur

GCP-Dateningenieure arbeiten mit der Google Cloud Platform zusammen, um Datenmanagementlösungen für Unternehmen bereitzustellen. Zu den GCP-Fällen zählen Marktriesen wie Ikea, Spotify, Paypal, Procter & Gamble usw.

DataOps-Ingenieur

DataOps-Ingenieure arbeiten nicht mit den Daten selbst, sondern mit der Betriebslinie, die zum Erstellen der Daten verwendet wird. Sie nutzen alle zuvor genannten Plattformen (Azure, GCP, AWS und andere), um den Datenflussprozess zu verfolgen.

Suchen Sie Hilfe beim Einrichten der Cloud-Daten?

Wir verfügen über ein ganzes Team von professionellen Dateningenieuren.

Verfügbare Dateningenieure zur Einstellung

Stephen K.

Senior-Dateningenieur 5+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Erfahrener Dateningenieur, der Data-Science-Workflows zur Lösung von Geschäftsproblemen optimiert und Infrastruktur zur Verbesserung von Geschäftsprozessen entwickelt und pflegt.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS Google Cloud Platform

Kafka MySQL Numpy Pandas PostgreSQL Pyspark Python SAS Analytics Pro SAS BI

Lebenslauf anfordern

Andrew D.

Senior-Dateningenieur 6+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Senior Dateningenieur mit mehr als 6 Jahren Erfahrung in der Entwicklung, Wartung und Optimierung von Infrastrukturen zur Erfassung, Verwaltung und Umwandlung von Daten.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS Azure

CI\CD Docker Kafka Kubernetes MySQL PostgreSQL Pyspark RabbitMQ Terraform

Lebenslauf anfordern

Phil K.

Senior-Dateningenieur 5+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Senior Dateningenieur mit Berufserfahrung in zahlreichen Projekten mit komplexer Architektur, verschiedenen Technologien und knappen Fristen. Philip kann Unterstützung in allen Projektphasen leisten.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Spark AWS Azure Google Cloud Platform

MongoDB MySQL PostgreSQL Pyspark Python Redis

Lebenslauf anfordern

Matthew M.

Senior-Dateningenieur 4+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Fachkundiger Dateningenieur mit mehr als 4 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von Daten, die Kunden zur Bewertung und Optimierung ihrer Geschäftsergebnisse dienen.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS CI\CD

Docker Google Cloud Kafka Kubernetes MySQL PostgreSQL Pyspark RabbitMQ

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Vielen Dank für Ihre Anfrage, unser Spezialist wird sich so schnell wie möglich mit Ihnen in Verbindung setzen.

Der Wert unserer Data Engineering-Services

Datenqualität verbessern

Unsere Dateningenieure unterstützen Unternehmen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und Informationen zu validieren, bevor sie in Analysesystemen verwendet werden. Dies verringert das Risiko, auf der Grundlage irrelevanter Daten falsche Entscheidungen zu treffen.

Nutzen Sie Big Data optimal

Innowise verwendet fortschrittliche Systemalgorithmen, die große Datenmengen verwalten und die Daten aus verschiedenen Quellen zur weiteren Verarbeitung in einem einzigen Repository kombinieren.

Steigern Sie Produktivität

Wir bieten komplexe Dienste, die die datengesteuerten Abläufe Ihres Unternehmens verbessern, sie vervollständigen und in kürzester Zeit für eine genaue Analyse vorbereiten.

Senken Sie Kosten

Unsere Data Engineering-Services sind sehr kosteneffizient. Als Experten für Big Data-Technologien finden Data Engineers die effizientesten Datenarchitekturlösungen und -pipelines für individuelle Geschäftsanforderungen.

Data Engineering verbessert die Qualität Ihrer Unternehmensdaten deutlich, trägt zu deren sicherer Speicherung bei und bereitet sie schnell für die Auswertung durch Ihr Team vor. Erweitern Sie Ihr Unternehmen, ohne sich Gedanken über die Speicherung großer Datenmengen und deren komplexe Verarbeitung machen zu müssen. Sprechen Sie mit uns.

„Big Data-Arrays sind oft unstrukturiert und schwer lesbar. Unsere Dateningenieure vereinfachen deren Pflege durch den Aufbau von Datenarchitekturen und Pipelines. Sie implementieren außerdem Data Lakes zur Speicherung und Nutzung großer Mengen an Rohdaten und Data Warehouses für bereits strukturierte und verarbeitete Datenarrays. Nachdem der Datencluster von Data Engineers verwaltet wurde, können wir ihn für unsere Zwecke nutzen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Entscheidungen führen in der Regel zu Prozessoptimierungen oder zur Steigerung von Kennzahlen wie Umsatz oder Konversion.“

Philip Tikhanovich

Leiter für Big Data und KI

Unser Data-Engineering-Tech-Stack

Unsere Dateningenieure sind Experten, die jedes Datenproblem lösen können. Sie beherrschen fortschrittliche Technologien und entwickeln die besten Data Engineering-Lösungen auf dem Markt. Sie arbeiten mit Programmen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Azure und Apache. Viele Datenspezialisten nutzen Python für Data Engineering.

S3
Glue
EMR
Lambda
Athena
SQS
CloudWatch
EC2
Transfer Family

EFS
EBS
S3 Glacier
Kinesis
QuickSight
API Gateway usw.

Data Lake
Data Factory
DataBricks
Functions
Blob Storage
Data Explorer
Data Catalog
Data Share
Power BI usw.

DataProc
DataFlow
Cloud Storage
FileStore
Cloud Functions
DataPrep
Pub/Sub
KMS
DataStore
Compute Engine usw.

Airflow
Hadoop
Spark
Hive
Cassandra
Beam
Kafka
HBase
NiFi
Flink
Superset
Presto usw.

Power BI
Tableau
Google Data Studio
Looker
QuickSight
QlikView
Qlik Sense usw.

TensorFlow
Keras
PyTorch
Theano
SciPy
Caffe
Sklearn
OpenCV usw.

Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Plotly usw.

dbt
TimeXtender
Azkaban
Cloudera
Segment usw.

Warum sollten Sie Innowise als Data Engineering-Unternehmen wählen?

In unseren über 19+ Jahren auf dem Markt, haben wir 1,600+ Projekte für mehr als 700 zufriedene Kunden. Wenn Ihr Unternehmen Probleme mit der Datenverarbeitung oder Datenspeicherung hat, kann Ihnen unser Team helfen!

Innowise garantiert die Sicherheit Ihrer Daten. Wir verwenden fortschrittliche Verschlüsselungssysteme, die Ihre Dateien sichern, und erstellen Backups aller Arten von Daten. Wir halten unsere Arbeit transparent und informieren den Kunden stets über die einzelnen Schritte des Datenverarbeitungsprozesses.

Unsere Dateningenieure strukturieren und optimieren Ihre Unternehmensdaten, um in kürzester Zeit und mit minimalen Kosten neue Geschäftseinblicke zu gewinnen und Ergebnisse zu liefern.

Unsere Kunden über die Zusammenarbeit mit Innowise

Innowise verfügt über ein tiefes Verständnis für die anstehende Aufgabe und kann so den optimalen Entwicklungsansatz anbieten. Das Team hat unsere Erwartungen übertroffen und reagiert schnell auf unsere Änderungswünsche.

Ilya Radniany CEO Duck.design

Wir sind sehr zufrieden mit dem Streben von Innowise, hochwertige Arbeit zu leisten und Probleme schnell zu lösen. Sie verfolgen einen engagierten Ansatz, um die Bedürfnisse des Teams zu verstehen und Ziele zu erreichen.

Or Iny CEO Zero Beta

Innowise ist einer unserer besten Partner. Sie erfüllen stets unsere Anfrage nach qualifizierten Kandidaten. Das Team ist sehr effektiv.

Polina Shuruba Partnermanager XPRT MINDS

Unser Data Engineering-Prozess

Wir gehen auf jeden Kunden individuell ein! Gemeinsam definieren wir Technologien, Infrastrukturen und fortschrittliche Technologien, die spezifische Geschäftsherausforderungen lösen und zu Ihrer Architektur passen.

Anforderungen klären

Im ersten Schritt ermitteln wir detailliert die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer an ein neues oder modifiziertes Produkt. Dies ist ein Plan für alle nachfolgenden datenbezogenen Prozesse.

Datenarchitektur planen

Wir schaffen ein Framework, das die Informationsquellen aufzeigt und wie diese Informationen transportiert, gesichert und gespeichert werden. Die Datenarchitektur verwaltet die Datenstrategie.

Datenaufnahme

Wir transportieren die Daten auf ein Speichermedium oder importieren sie zur sofortigen Verwendung.

Datenbereinigung

Bevor die Daten in die Pipeline gelangen, müssen sie zunächst bereinigt werden. Wir korrigieren oder entfernen alle irrelevanten und fehlerhaften Teile der Datensätze.

Data Lake-Erstellung

Wir erstellen Data Lakes, um Rohdaten, strukturierte und unstrukturierte Datendateien kostengünstig in einem Repository zu speichern. Data Lakes können mit Programmen wie Hadoop, GCS oder Azure erstellt werden. Dazu gehören auch komplexe Operationen wie Data Engineering mit Python.

ETL/ELT-Pipelines

Nach der Vorbereitung der gespeicherten Daten beginnt der ETL-Ingenieur mit der Datenverarbeitung. Dies ist der kritischste Schritt in der Datenpipeline, da er Rohdaten in relevante Informationen umwandelt.

Datenmodellierung

In diesem Schritt lernen und visualisieren wir die datenorientierten Strukturen. Ziel ist es, die Zusammenhänge innerhalb der Daten darzustellen und die Datentypen und ihre Gruppierung zu veranschaulichen.

Qualitätssicherung

Bevor die Daten weitergeleitet werden, müssen sie getestet und ihre Qualität geprüft werden. Unsere Spezialisten erstellen Testfälle zur Verifizierung und Validierung aller Elemente der Datenarchitektur.

Automatisieren und ausrollen

Dies ist einer der wichtigsten Schritte im gesamten Prozess. Unser Team entwickelt die DevOps-Strategie zur Automatisierung der Datenpipeline. Dieser Prozess spart viel Zeit, Geld und Aufwand für das Pipeline-Management.

Möchten Sie die Daten Ihres Unternehmens sicher transportieren?

Unsere Ingenieure stehen Ihnen jederzeit zur Verfügung!

Data Engineering-Lösungen: Verbundene Fälle

FAQ zum Data Engineering

Was ist der Unterschied zwischen Data Engineering und Datenwissenschaft?

Data Engineering konzentriert sich auf die Erstellung und Transformation von Daten in ein zugängliches Format. Datenwissenschaft analysiert die Daten und erstellt Visualisierungen zur Erläuterung der Ergebnisse. Data Science und Data Engineering sind eng miteinander verknüpft, da die Aufgabe des Data Engineers darin besteht, transformierte Daten an einen Data Scientist zu senden.

Brauche ich Data Engineering?

Data Engineering ist in jedem datengetriebenen Unternehmen wichtig, da es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen für die Benutzerfreundlichkeit zu optimieren und zu nutzen. Es ist kosteneffizient, verbessert die Datenqualität, steigert die Produktivität und spart viel Zeit.

Was ist eine Datenpipeline?

Eine Datenpipeline (oder ein Datenkonnektor) besteht aus einer Reihe von Datenverarbeitungsschritten, die zur Automatisierung der Übertragung und Transformation von Rohdaten zwischen einem Quellsystem und einem Zielort erforderlich sind. Datenpipelines stellen Teammitgliedern aufbereitete Daten zur Verfügung, mit denen sie arbeiten können.

Warum ist Data Engineering so wichtig?

Daten bilden die Grundlage jedes Unternehmens und müssen für das Team jederzeit zugänglich und zuverlässig sein. Data Engineering macht die Daten in kürzester Zeit für die Analyse geeignet und transparent. Ein großer Vorteil ist, dass riesige Datenmengen gespeichert und verwaltet werden können, es gibt fast keine Grenzen.

Was ist DataOps?

DataOps verbessert die Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Datenmanagern und -nutzern im gesamten Unternehmen. Mit dieser Funktion können Unternehmen ihren Kunden relevante und hochwertige Daten bereitstellen.

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Sie können uns auch kontaktieren
bis hin zu contact@innowise.com

Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und geprüft haben, melden wir uns bei Ihnen, klären erste Fragen und unterzeichnen bei Bedarf ein NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Nach genauer Prüfung Ihrer Anforderungen, Bedürfnisse und Erwartungen wird unser Team einen Projektvorschlag mit Angaben zu Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeitaufwand und Kosten erstellen.

Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.