Data Engineering

Prozess der Data Engineering

Erster Schritt

Definition der Anforderungen

In dieser Phase skizzieren wir gemeinsam die wichtigsten Aspekte, wie z. B. die Herkunft der Daten, den potenziellen Bedarf an zusätzlicher Nachverfolgung, die vorgesehenen Speicherorte, Strategien für die Datenaufbereitung und die Berücksichtigung automatisierter Prozesse, um einen reibungslosen und effizienten Ablauf zu gewährleisten.

Erster Schritt

Zweiter Schritt

Abruf von Daten

Die Daten werden in ein gewünschtes Framework eingebettet, das mit dem Tool für die spätere Speicherung in Einklang gebracht wird. Mit Hilfe von ETL-Tools wird auch der Abruf automatisiert, um die Berichte ständig aktuell zu halten.

Zweiter Schritt

Dritter Schritt

Speichern von Daten

Um die Daten nach dem Abruf für die Verarbeitung nutzen zu können, muss die Speicherung der Daten optimiert werden. Hier besteht in der Regel die Wahl zwischen einem cloudbasierten System oder einer lokalen Datenspeicherung.

Dritter Schritt

Vierter Schritt

Verarbeitung von Daten

In diesem Schritt werden die relevanten Datenmengen für die spätere Darstellung aufbereitet. In den meisten Fällen wird nur eine geringe Menge an präzise aufbereiteten Daten benötigt, um eine schnelle und aussagekräftige Analyse zu gewährleisten. Die Verarbeitungsgrundlage hängt stark von den zuvor gewählten Tools ab.

Vierter Schritt

Letzter Schritt

Datenvisualisierung

Es gibt eine breite Palette von Visualisierungs-Tools, aus denen Ergebnisse abgeleitet werden können. Sie alle haben spezifische Stärken und Schwächen. Auch hier können wir mit unserer langjährigen Erfahrung und Expertise im Bereich Data Engineering eine qualitativ hochwertige Beratung bieten.

Letzter Schritt

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