Das QUNIS Data Lake Konzept vereint Business Intelligence und Big Data in einer modernen Datenarchitektur

Basierend auf dem QUNIS Data Lake Konzept überführen wir Ihre konkreten Data & Analytics Anforderungen in eine optimale Zielplattform.

Ein modernes Datenmanagement muss heute eine Vielfalt verfügbarer Daten performant und harmonisch integrieren können. Zugleich wird eine solide und leistungsfähige Plattform für die Datenanalyse verlangt, die traditionelle wie auch fortgeschrittene Methoden und Werkzeuge unterstützt.

Das QUNIS Data Lake Konzept liefert einen strukturierten, praxisorientierten Ansatz, um zu einer agilen, erweiterten und harmonisierten Datenarchitektur zu gelangen, die zugleich Investitionen schützen hilft.

 

Vorteile für Ihr Unternehmen:

  • Entwicklung eines individuellen und strukturierten Fahrplans, der je nach Anforderung verschiedene Technologien kombiniert, also weder überdimensioniert noch herstellerspezifisch ist.
  • Das Data Warehouse – sofern sauber und mehrschichtig entwickelt – lässt sich als Teil der Gesamtarchitektur weiterverwenden. Bisherige Investitionen bleiben geschützt.
  • Bisherige Verfahren zur Datenbewirtschaftung im Data Warehousing lassen sich für die Advanced-Analytics-Welt erweitern. Polystrukturierte Daten aus verschiedensten Quellen können künftig hinzukommen, die per Batch oder nach Möglichkeit sogar in Real Time verarbeitet werden sollen.
  • Alle Komponenten der modernen Data-Lake-Architektur sind aufeinander abgestimmt und miteinander vernetzt.
  • Prognoseergebnisse aus einem Advanced-Analytics-Prozess zum Beispiel können so direkt in den Data Mart Layer des Data Warehouse überführt und integriert werden. Bisherige Standardreports und Dashboards gewinnen dadurch an Aussagekraft.
  • Prognosen (Predicts) aus Advanced-Analytics-Initiativen lassen sich operativ nutzen. Dazu genügen häufig wenige Zeilen Code, um einen dafür erstellten Web Service in Applikationen zu integrieren.
  • Bisherige Prozesse im Data Warehouse werden bei der Umsetzung eines Data Lake beleuchtet und lassen sich ggf. effizienter und performanter gestalten.
  • Die offene Data-Lake-Architektur erleichtert die Anbindung weiterer Systeme über den Frontend Layer in Kombination mit einer konsequenten Integration von Geschäftsregeln.
  • Der Data Lake wird so eine verlässliche „Single Source of Truth“.
  • Ob „On premises“, „Cloud only“ oder „Hybrid“ – dank moderner Cloud-Angebote ist heute eine Ausgestaltung des Data Lake günstig, flexibel und nach eigenen Wünschen machbar.

Ein modernes Datenmanagement muss heute eine Vielfalt verfügbarer Daten performant und harmonisch integrieren können. Zugleich wird eine solide und leistungsfähige Plattform für die Datenanalyse verlangt, die traditionelle wie auch fortgeschrittene Methoden und Werkzeuge unterstützt.

Das QUNIS Data Lake Konzept liefert einen strukturierten, praxisorientierten Ansatz, um zu einer agilen, erweiterten und harmonisierten Datenarchitektur zu gelangen, die zugleich Investitionen schützen hilft.

 

Vorteile für Ihr Unternehmen:

  • Entwicklung eines individuellen und strukturierten Fahrplans, der je nach Anforderung verschiedene Technologien kombiniert, also weder überdimensioniert noch herstellerspezifisch ist.
  • Das Data Warehouse – sofern sauber und mehrschichtig entwickelt – lässt sich als Teil der Gesamtarchitektur weiterverwenden. Bisherige Investitionen bleiben geschützt.
  • Bisherige Verfahren zur Datenbewirtschaftung im Data Warehousing lassen sich für die Advanced-Analytics-Welt erweitern. Polystrukturierte Daten aus verschiedensten Quellen können künftig hinzukommen, die per Batch oder nach Möglichkeit sogar in Real Time verarbeitet werden sollen.
  • Alle Komponenten der Data-Lake-Architektur sind aufeinander abgestimmt und miteinander vernetzt.
  • Prognoseergebnisse aus einem Advanced-Analytics-Prozess zum Beispiel können so direkt in den Data Mart Layer des Data Warehouse überführt und integriert werden. Bisherige Standardreports und Dashboards gewinnen dadurch an Aussagekraft.
  • Prognosen (Predicts) aus Advanced-Analytics-Initiativen lassen sich operativ nutzen. Dazu genügen häufig wenige Zeilen Code, um einen dafür erstellten Web Service in Applikationen zu integrieren.
  • Bisherige Prozesse im Data Warehouse werden bei der Umsetzung eines Data Lake beleuchtet und lassen sich ggf. effizienter und performanter gestalten.
  • Die offene Data-Lake-Architektur erleichtert die Anbindung weiterer Systeme über den Frontend Layer in Kombination mit einer konsequenten Integration von Geschäftsregeln.
  • Der Data Lake wird so eine verlässliche „Single Source of Truth“.
  • Ob „On premises“, „Cloud only“ oder „Hybrid“ – dank moderner Cloud-Angebote ist heute eine Ausgestaltung des Data Lake günstig, flexibel und nach eigenen Wünschen machbar.

Der Data Lake ist ein in der Praxis bewährtes Konzept, um mit hochstrukturierten Daten aus Transaktionssystemen und wenig strukturierter Big Data effizient zu arbeiten.

Steffen Vierkorn
Geschäftsführer, QUNIS GmbH

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