Data-driven Services sind disruptive Erweiterungen des bestehenden Geschäftsmodells und die logische Konsequenz der allgegenwärtigen Digitalisierung. Sie entstehen oft aus Big-Data-Technologien und stellen die operationalisierte Ausprägung von prototypischen Use Cases dar. Um diese Services zu erkennen und zu designen, wird ein professionelles Big Data Engineering benötigt.
Die Digitalisierung bereichert nicht nur unseren Alltag und ist in jeder Lebenslage spürbar, sie sorgt dabei auch für eine nie dagewesene Menge an Daten jeglicher Strukturen. Durch diese Daten ergeben sich neue Potenziale für Unternehmen. Durch den Einsatz von Big Data Engineering können Unternehmen diese Daten nutzbar machen. Hier steht der Einsatz von modernen Technologien zur verteilten Verarbeitung von polystrukturierten Datenmengen – oft durch das Konstrukt des Data Lakes – im Vordergrund. Dadurch ergeben sich keine Grenzen bei der Integration und Verarbeitung von Daten sowie bei der Entdeckung neuer Data-driven Services.
Ob Enterprise-Data-Plattform oder innovatives Data Lab – Ihre Organisation und Ihre Anforderungen haben maßgeblichen Einfluss auf die Wahl der richtigen Big-Data-Strategie.
Von der fachlichen Beschreibung zu validem Sourcecode – mit Big Data Engineering lassen sich Ihre Data-driven Services zum Leben erwecken.
Von der funktionalen Beschreibung zur richtigen Technologie – die Bestimmung der abstrakten Funktionsanforderungen dient der Auswahl passender Technologien und definiert Ihre Big Data Architecture.
Keiner kennt Ihr aktuelles Geschäftsmodell, die Herausforderungen, Prozesse und auch die Potenziale besser als Sie. In einem gemeinsamen Interaction Room:analytics mit dem Fachbereich, der IT, dem Management und sogar den Endkunden fokussieren wir dieses Wissen und füllen ein Backlog mit Data-driven Services, das die Basis für Ihre Data Journey bildet.
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, aus Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen und den Schritt von der deskriptiven Analyse zu innovativen und datengetriebenen Services zu bewältigen. adesso berät Sie bei diesen Vorhaben und hat in zahlreichen Kundenprojekten zwei bewährte Strategien identifiziert. Der Einstieg mit dem Interaction Room stellt sicher, dass werttreibende Anforderungen qualitativ erfasst werden. Die Entscheidung, welche Strategie die für Sie passende ist, fällt auf Basis der Anforderungen und ist ein wichtiger Aspekt bei der Verankerung Ihrer Big Data Strategy.
Wir unterscheiden zwischen einem Data Lab und einer Data-Plattform. Ein Data Lab wird der Forderung nach schnellen und messbaren Ergebnissen gerecht. Durch kompatible und Cloud-fähige Technologien ist es nach kurzer Zeit möglich, die Umsetzung zu beginnen und die Fachlichkeit zu fokussieren. Für jeden Use Case wird eine eigene Umsetzungsstrategie, Technologieauswahl und Quellintegration festgelegt. Dabei wird das Lab von der operativen IT-Landschaft entkoppelt, um Abhängigkeiten zu vermeiden. Dieses Vorgehen wird als bimodale IT bezeichnet.
Bei der Data-Plattform geht es um Standardisierung. Das Ziel ist, eine unternehmensweite Plattform zur einheitlichen Verwendung aller Daten zu schaffen – von operativen Systemen zum Data-driven Service. Durch eine homogene Technologieauswahl ermöglicht die Data–Plattform, Synergien zwischen Data-driven Services zu heben.
Ihre Big Data Architecture definieren wir gemeinsam anhand der Strategie. Dabei fokussieren wir eine zielorientierte Technologieauswahl zu Beginn Ihrer Data Journey, berücksichtigen zum anderen die Skalierbarkeit und Operationalisierung Ihrer Data-driven Services und definieren schon zu Beginn aussagekräftige Metadaten und Prozesse zum Aufbau eines Enterprise Data Catalog.
Keine Webseite und keine Broschüre kann das persönliche Gespräch über Ihre Ziele und Ihre Themen ersetzen. Wir freuen uns auf einen Termin bei Ihnen vor Ort.
Senior Business Development Manager Robin Vorauer +43 1 21987900
