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Data Engineering Solutions

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Das Dev Centre House Ireland bietet modernste Datenengineering-Lösungen, die darauf abzielen, Ihr Unternehmen auf neue Höhen zu führen. Unser Team wird eine robuste Infrastruktur aufbauen und Ihre Datenprozesse optimieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Produktivität und die Gesamtleistung Ihrer Organisation verbessern. Unsere Cloud-Dateningenieure sind spezialisiert auf effizienten Unternehmensdatentransfer und sorgen für eine schnelle und nahtlose Erfahrung. Mit über 12 Jahren Markterfahrung und mehr als 100 erfolgreichen Projekten können Sie unseren Profis bedenkenlos Ihre komplexesten Datenherausforderungen anvertrauen.

Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer Vision mit uns.

Scope

Data Engineering Solutions bereitgestellt von Dev Centre House Ireland

Datenarchitektur-Entwicklung

Wir entwerfen anpassbare und hoch zugängliche Datenarchitektur-Frameworks. Unsere Lösungen visualisieren den Datenfluss innerhalb Ihrer Organisation und bieten einen klaren Weg, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Data Lake-Bereitstellung

Data Lakes sind wichtig für das Verwalten der Speicherung großer Mengen von rohen, unverarbeiteten Daten, die bereit für die Verwendung durch Analyseanwendungen sind. Dev Centre House Ireland bietet Data Lake-Lösungen an, die die Produktivität Ihres Unternehmens steigern und ein schnelleres Wachstum ohne zusätzliche Belastung ermöglichen.

Data Warehouse Implementierung

Wir sind spezialisiert auf den Bau von Datenlagern, die alle Informationen Ihres Unternehmens aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository konsolidieren, das von Ihren operativen Datenbanken getrennt ist. Dieses Repository ist entscheidend für die Gewinnung wertvoller analytischer Einblicke.

Cloud-Datenmigration

Die Migration von Daten in die Cloud kann eine anspruchsvolle Aufgabe sein, ist jedoch für zeitgenössische Unternehmen unerlässlich. Unsere Cloud-Dateningenieure werden effizient Ihr Data Lake einrichten und eine schnelle und kostengünstige Migration Ihrer Unternehmensdaten ermöglichen.

Datenmanagement und Compliance

Effektives Datenmanagement und Compliance sind entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Daten sicher sind und sowohl den Unternehmensrichtlinien als auch staatlichen Vorschriften entsprechen. Unser Team bei Dev Centre House Ireland wird sicherstellen, dass Ihre Daten nach höchsten Standards geschützt sind.

Datenanalyse und Visualisierung

Wir bieten Tools an, die die Analyse und Verarbeitung großer Datensätze vereinfachen und die Informationen in einem leicht verständlichen Format präsentieren. Mit fortschrittlichen Datenengineering-Technologien von Dev Centre House Ireland wird Ihr Unternehmen von einem verbesserten Zugang zu entscheidenden Erkenntnissen profitieren, die die Geschäftsverbesserung vorantreiben.

Daten-Engineering-Beratung

Ein erfahrenes Team von Ingenieuren ist für erfolgreiches Datenmanagement unerlässlich. Bei Dev Centre House Ireland entwerfen und überwachen unsere Dateningenieure Ihre Datensysteme, um sicherzustellen, dass sie für die Berichterstattung optimiert sind und bessere Entscheidungen auf der Grundlage solider Daten ermöglichen.

DataOps Implementierung

DataOps-Praktiken verbessern die Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Managern und Benutzern in Ihrer Organisation. Wir können Ihre DataOps-Prozesse optimieren und sicherstellen, dass Ihr Unternehmen kontinuierlich relevante, hochwertige Daten an Ihre Kunden liefert.

Technologiestapel-Expertise

Unsere Daten Engineering Technologie-Stack

Im Dev Centre House Ireland sind unsere Dateningenieure hochqualifizierte Fachleute, die in der Lage sind, alle Datenherausforderungen zu meistern. Sie zeichnen sich durch die Nutzung fortschrittlicher Technologien aus und liefern kontinuierlich erstklassige Datenengineering-Lösungen. Unsere Ingenieure sind versiert in Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Azure und Apache. Darüber hinaus wird von unseren Datenexperten häufig Python für eine Vielzahl von Datenengineering-Aufgaben eingesetzt.

AWS

  • S3
  • Kleben
  • EMR
  • Lambda
  • Athena
  • SQS
  • CloudWatch
  • EC2
  • Transfer Family
  • EFS
  • EBS
  • S3 Glacier
  • Kinesis
  • QuickSight
  • API Gateway

Microsoft Azure

  • Data Lake
  • Data Factory
  • DataBricks
  • Funktionen
  • Blob-Speicher
  • Data Explorer
  • Datenverzeichnis
  • Daten teilen
  • Power BI

Google Cloud Platform

  • DataProc
  • DataFlow
  • Cloud-Speicher
  • FileStore
  • CloudFunctions
  • DataPrep
  • Pub/Sub
  • KMS
  • DataStore
  • Compute Engine

Apache

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

BI-Tools

  • Power BI
  • Tableau
  • Google Data Studio
  • Looker
  • QuickSight
  • QlikView
  • Qlik Sense

Maschinelles Lernen

  • TensorFlow
  • Keras
  • PyTorch
  • Theano
  • SciPy
  • Caffe
  • SKlearn
  • OpenCV

Data Science

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly

Andere Tools

  • dbt
  • TimeXtender
  • Azkaban
  • Cloudera
  • Segment

Zukunftssicher machen Sie Ihr Unternehmen mit unserer Expertise.

Bleiben Sie mit unseren innovativen Lösungen und einem talentierten Team, das Ihren Erfolg vorantreibt, einen Schritt voraus.

Prozess

Unser Daten-Engineering-Prozess

Im Dev Centre House Ireland passen wir unseren Ansatz an, um den individuellen Anforderungen jedes Kunden gerecht zu werden. Wir arbeiten eng zusammen, um die richtigen Technologien, Infrastrukturen und fortschrittliche Werkzeuge zu identifizieren, die spezifische Geschäftsherausforderungen angehen und gleichzeitig mit Ihren architektonischen Anforderungen in Einklang stehen.

  • 0 1

    Anforderungsanalyse

    In der ersten Phase bewerten wir sorgfältig die detaillierten Bedürfnisse und Erwartungen der Benutzer für ein neues oder aktualisiertes Produkt. Diese Analyse bildet die Grundlage für alle nachfolgenden datenbezogenen Aktivitäten.

  • 0 2

    Datenarchitektur-Design

    Wir entwickeln ein umfassendes Rahmenwerk, das die Datenquellen sowie den Transport, die Sicherheit und die Speicherung dieser Daten beschreibt. Diese Architektur bildet die Grundlage für die gesamte Datenstrategie.

  • 0 3

    Datenverarbeitung

    Wir erleichtern den Transfer von Daten in den Speicher oder bereiten sie für die sofortige Verwendung vor, um sicherzustellen, dass sie unmittelbar verarbeitet werden können.

  • 0 4

    Datenbereinigung

    Vor dem Eintritt in den Daten-Pipeline durchläuft die Daten eine gründliche Reinigungsprozedur, um irrelevante oder fehlerhafte Elemente zu eliminieren.

  • 0 5

    Data Lake Konstruktion

    Wir richten Daten-Seen ein, um rohe, strukturierte und unstrukturierte Daten effizient in einem einzigen Repository zu speichern und dabei die Kosten minimal zu halten. Diese Seen können mithilfe von Plattformen wie Hadoop, Google Cloud Storage (GCS) oder Azure aufgebaut werden, was komplexe Operationen wie die Datenverarbeitung mit Python beinhaltet.

  • 0 6

    ETL/ELT Pipelines Implementierung

    Sobald die Daten vorbereitet und gespeichert sind, starten unsere ETL-Techniker die Datenverarbeitungsoperationen. Dieser entscheidende Schritt im Daten-Pipeline wandelt Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse um.

  • 0 7

    Datenmodellierung

    In diesem Stadium tauchen wir in die Datenstrukturen ein und visualisieren sie, mit dem Ziel, Beziehungen innerhalb der Daten darzustellen und diese effektiv zu kategorisieren.

  • 0 8

    Qualitätssicherung

    Vor der weiteren Verarbeitung unterliegen die Daten strengen Tests, um sicherzustellen, dass sie unseren Qualitätsstandards entsprechen. Unsere Experten erstellen Testfälle, um jedes Element der Datenarchitektur zu überprüfen und zu validieren.

  • 0 9

    Automatisierung und Bereitstellung

    Dieses entscheidende Stadium umfasst die Erstellung einer DevOps-Strategie, die die Datenpipeline automatisiert und somit die für das Management der Pipeline erforderliche Zeit, Kosten und Aufwand erheblich reduziert.

EI Electronics - Fallstudienbild aus Irland

EI Electronics - Irland

Mit Hauptsitz in Irland sind wir ein weltweit führender Hersteller von Wohnungsbrand- und Kohlenmonoxid-Detektionsprodukten. Sie stellen über 10 Millionen Produkte her.

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FAQs

  • Wie unterscheidet sich Daten-Engineering von Datenwissenschaft?

  • Warum ist Datenengineering für mein Unternehmen notwendig?

  • Was ist mit einer Datenpipeline gemeint?

  • Warum ist Data Engineering unerlässlich?

  • Was beinhaltet DataOps?

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