Data Platform PoV

Motivation

Ihre Datenplattform ist das Rückgrat für Echtzeiteinblicke, operative Exzellenz und Innovation. Da Unternehmen zunehmend auf fortschrittliche Analysen und KI setzen, kann die Investition in eine umfassende Plattform - unabhängig davon, ob sie auf Technologien wie Databricks oder Microsoft Fabric basiert - ohne eine Validierung der technischen Machbarkeit und des Geschäftswerts riskant sein. Mit unserem Datenplattform PoV tragen wir dazu bei, das Risiko Ihrer Entscheidung zu verringern, indem wir in einem kurzen, agilen Projekt zeigen, wie eine moderne, skalierbare Datenplattform in Ihre bestehenden Systeme integriert werden kann, leistungsstarke Analysen unterstützt und greifbare Geschäftsergebnisse liefert. Durch die Präsentation greifbarer Ergebnisse und die frühzeitige Erfüllung von Leistungs-, Kosten- und Compliance-Anforderungen gewinnen Sie das Vertrauen, mit einer robusten Datenplattform fortzufahren, die aussagekräftige Ergebnisse für Ihr Unternehmen liefert.

Was wir mitbringen

PRODYNA verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Daten- und Softwarearchitekturen für einige der weltweit größten Unternehmen. Wir nutzen folgende Expertisen:

Schneller Prototyp mit echten Daten: Demonstrieren Sie den Wert einer modernen Datenplattform in nur wenigen Wochen.
Cloud-native Dienste übernehmen: Ob auf Azure, AWS oder GCP, wir entwerfen Architekturen, die die Vorteile der Cloud-Skalierbarkeit und -Services nutzen.
Excel in Data Engineering & Governance: Einrichtung von sicheren, zuverlässigen Prozessen für die Datenaufnahme, -speicherung und -umwandlung, die sich an Best-Practice-Governance-Grundsätzen orientieren.
Kosteneffiziente Lösungen liefern: Konzentrieren Sie sich darauf, zuerst den höchsten Wert zu liefern, mit einer klaren Roadmap für die Skalierung.
Ermöglichen Sie KI und Analytik: Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenplattform für fortgeschrittene Analysen und Data-Science-Anwendungsfälle geeignet ist.

Was Sie brauchen

Um den größtmöglichen Nutzen aus einem Datenplattform PoV zu ziehen, sollte Ihr Unternehmen diesen bereitstellen:

Klare Geschäftsziele: Klar definierte Ziele und Erfolgskriterien, die mit dem PoV erreicht werden sollen (z. B. schneller Einblick, Kostenoptimierung, Integration von Analysen und KI, Zusammenarbeit zwischen Datenexperten und Geschäftsanwendern).
Einbeziehung von Unternehmensspezialisten und technischem Personal: Diese Personen können erklären, wo und wie die relevanten Daten zu beschaffen sind und können deren Struktur, bekannte Qualitätsaspekte sowie rechtliche Verpflichtungen beschreiben.
Anwendungsfall-Szenarien: Auswahl aussagekräftiger Anwendungsfälle, die Ihre gewünschten Funktionen am besten veranschaulichen - sei es Echtzeitanalyse, Datenkonsolidierung oder erweiterte Berichterstattung.
Einblicke in die Infrastruktur: Ein Überblick über Ihre bestehende Technologielandschaft, einschließlich aktueller Plattformen, Integrationen und Sicherheitsstandards.

Was Sie bekommen

Unser Datenplattform PoV-Engagement folgt einem rationalisierten, dreistufigen Ansatz. Wir passen den Prozess an die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens an und stellen sicher, dass er mit Ihren Geschäftszielen und Ihrer technischen Landschaft übereinstimmt.

Workshop

(2 Tage)

Startschuss & Ausrichtung: Definieren Sie den Umfang, die Erfolgskriterien und die Geschäftsziele des PoV.

Bewertung von Technik und Daten: Verstehen Sie Ihre Datenquellen, Infrastruktur, Governance-Anforderungen und Integrationspunkte.

Überblick über Service und Plattform:

Untersuchung und Vergleich moderner Datenplattformen (z.B. Databricks, Microsoft Fabric) und ihrer Kernfunktionalitäten.
Erörtern Sie, wie sich die einzelnen Plattformen in die aktuellen Systeme, Daten und Sicherheitsanforderungen Ihres Unternehmens integrieren lassen.
Skizzieren Sie den Ansatz für die Einführung der gewählten Plattform in Ihren Teams und betonen Sie dabei die wichtigsten Vorteile, die Bereitschaft der Stakeholder und die Erfolgsfaktoren.

Definition des Anwendungsfalls: Bestimmen Sie spezifische Szenarien oder Geschäftsprobleme, die zuerst realisiert werden sollen.

Architektur: Entwicklung einer High-Level-Architektur zur Visualisierung der erforderlichen Netz- und Dienstverbindungen.

Fahrplan: Entwickeln Sie eine Roadmap, in der die Schritte aufgeführt sind, die erforderlich sind, um die für Ihren Anwendungsfall notwendigen Datenanforderungen zu erfüllen.

Umgebung & Serviceeinrichtung

(2 bis 3 Wochen)

Bereitstellung des Dienstes: Bereitstellung und Konfiguration der Umgebung und Einrichtung sicherer Netzkonfigurationen (Firewalls, VPNs, virtuelle Netze), die eine nahtlose Kommunikation und einen reibungslosen Datenfluss zwischen der Datenplattform und den vorhandenen Systemen ermöglichen.

Implementierung der Kernarchitektur: Einrichtung grundlegender Komponenten für die Datenerfassung, -speicherung und -umwandlung unter Berücksichtigung bewährter Governance- und Sicherheitskonfigurationen.

Anpassung an Governance und Compliance: Integrieren Sie Richtlinien, Berechtigungen und Nutzungsüberwachung auf Unternehmensebene, um Datensicherheit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Kostenmanagement zu gewährleisten.

Tooling und Automatisierung: Implementieren Sie CI/CD-Pipelines und DevOps-Best-Practices für optimierte Arbeitsabläufe und schnellere Iterationen.

Implementierung von Anwendungsfällen mit großer Wirkung

(2 bis 3 Wochen)

Datenübernahme und -umwandlung: Ingest Ihrer realen oder repräsentativen Daten in die neu eingerichtete Umgebung, Anwendung von Qualitätsprüfungen und Transformationen, die auf die definierten Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Analysen und Einblicke: Implementieren Sie gezielte Analysen oder KI-Pipelines (Batch oder Echtzeit), um die Leistung und Skalierbarkeit der Lösung zu demonstrieren.

Visualisierungen und Berichte: Entwicklung von Dashboards und Berichten, die unmittelbare Einblicke liefern und es den Beteiligten ermöglichen, den potenziellen ROI der Plattform zu verstehen.

Demonstration und Wissenstransfer: Präsentieren Sie einen funktionierenden Prototyp, fassen Sie die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und bieten Sie Schulungen oder Dokumentationen an, um Ihre Teams für laufende oder zukünftige Erweiterungen zu befähigen.

Schnelle Fakten

Aufwand: 4 bis 7 Wochen
Hochwirksame Ergebnisse: Sie erhalten einen greifbaren Prototyp - komplett mit Dateneingabe, Analysepipelines und ersten Dashboards - der auf Ihre Anwendungsfälle zugeschnitten ist.

Benefits

Verkürzte Time-to-Value: Demonstrieren Sie eine funktionierende Datenplattform innerhalb weniger Wochen, um das Risiko zu verringern und den ROI zu beschleunigen.
Bewährte Best Practices: Nutzen Sie mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Datenarchitektur, um von Anfang an eine solide Governance, Compliance und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
Umfassender Überblick: Verschaffen Sie sich Klarheit über Plattformfunktionen, Architekturdesign und kritische Erfolgsfaktoren und schaffen Sie so die Grundlage für umfassendere KI- oder Advanced-Analytics-Initiativen.