Mit Data Governance werden Nachvollziehbarkeit, Qualität und Schutz von Daten sichergestellt.

Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data

Bei der Sammlung und Speicherung von Big Data entscheiden wir auf Basis Ihrer Anforderungen, ob Data Warehouse oder Data Lake die richtige Plattform für Sie ist.

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Was ist Big Data?

Mit Big Data werden besonders große Mengen an Daten bezeichnet, die aus unterschiedlichsten Quellen gesammelt, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden.

Sie zeichnen sich durch ihre Größe, Komplexität, Schnelllebigkeit und schwache Strukturierung aus. Besonders im Rahmen von Business Intelligence (BI) spielt Big Data eine große Rolle. Bei der Analyse gesammelter Daten greift BI neben systematischen Ansätzen insbesondere auf neue Softwarelösungen zur Bewertung großer Datenmengen und zur verbesserten Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung zurück.

Date Warehouse vs. Data Lake – Plattformen zur Speicherung von Big Data

Wenn es um die Speicherung von Big Data geht, haben sich die Begriffe Data Warehouse und Data Lake etabliert und sind je nach Anforderungen unterschiedlich geeignet.

Data Warehouse

Data Warehouse erfasst strukturierte Daten in meist tabellarischer Form, die für einen bestimmten Zweck verarbeitet wurden.
Das Datenmodell ist also vorab festgelegt, woraus sich zwar eine geringere Flexibilität neuer Datenquellen ergibt, gleichzeitig sind Daten in einem Data Warehouse sehr robust und einfach zu pflegen. Ein Ansatz zur Modellierung von Data Warehouse stellt das Data Vault dar.

Data Lake

Data Lake hingegen erfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, deren Zweck noch nicht definiert ist.
Da erst während des Auslesens das Datenmodell festgelegt wird, stellt dies eine mögliche Fehlerquelle dar. Hingegen sind Data Lakes sehr flexibel und skalierbar.

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Eine Auswahl unserer Kundenprojekte

In zahlreichen Kundenprojekten haben wir Data Warehouse oder Data Lake zur Speicherung von Big Data erfolgreich eingesetzt. Lesen Sie hier die Referenz-Storys:

Referenz 01.10.24

Data Fabric im Krankenhaus - Agaplesion

Die Implementierung einer Data Fabric auf Basis des IBM Cloud Pak for Data System ermöglicht AGAPLESION, komplexe Analysen durchzuführen. Dadurch wird die Kosten- und Leistungstransparenz in der Patientenversorgung erhöht und die Grundlage für zukünftige KI-Anwendungen geschaffen.

Referenz 24.10.23

Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen

TIMETOACT begleitet die Hymer-Leichtmetallbau bei der Einführung von IBM Planning Analytics with Watson – für eine intelligente Unternehmensplanung sowie ein flexibles Reporting

Referenz 25.10.22

Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter

TIMETOACT digitalisiert für KI.TEST mehrere Testverfahren zur Bestimmung der beruflichen Intelligenz und Persönlichkeit.

Referenz 27.01.22

Talend Migration in Rekordzeit

TIMETOACT migrierte innerhalb kürzester Zeit die Talend Data Integration Suite inkl. aller Workflows und Prozesse auf die interne Systemumgebung der Stadtwerke (mit einer Subscriptions-Lizenz) und unterstützt auch in Zukunft als Supportpartner im Bedarfsfall.

Referenz 29.03.21

vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein

Die TIMETOACT GROUP unterstützt den Verband der Ersatzkassen e. V. bei der Umstellung einer Systemumgebung auf neueste IBM-Technologie.

Data Warehouse oder Data Lake?

Welche Plattform ist besser für Sie geeignet?

Ob Big Data, Data Lake, oder Data Warehouse – immer steht die Sammlung und Speicherung von unternehmensweiten, teilweise unternehmenskritischen Daten im Fokus. Dabei sollte anfangs nicht die Technologie im Vordergrund stehen. Stattdessen werden aufgrund der fachlichen Anforderungen und Restriktionen die richtige Architektur und (Kombination von) Technologien ausgewählt.

Auf Basis dieser individueller Anforderungen entscheiden wir, was besser für Ihr Projekt geeignet ist:

Datenstruktur

Strukturierte Daten lassen sich hervorragend in relationalen Datenbanken speichern und analysieren, dagegen können andere Technologien ihren Vorteil bei unstrukturierten Daten ausspielen.

Leistung

Giga-, Tera- oder Petabyte? Antwortzeiten in Sekunden oder Minuten für dutzend oder tausend Benutzer?

Stabilität

Spätestens, wenn die analytische Lösung der Unterstützung der unternehmensweiten Entscheidung dient, muss Ausfall minimiert, Backup gesichert und Skalierbarkeit gesichert sein.

Kosten

Make or Buy, Cloud oder on-premises, skalierbar oder „Small Footprint“ – jede Entscheidung muss auch hinsichtlich der Kosten bewertet werden.

Vorgehen bei der Umsetzung von Big Data, Date Warehouse und Date Lake

Bedarf anhand bisheriger und zukünftiger Anforderungen festlegen.

Entweder stellen wir mit Ihnen in den Data Warehouse / Big Data-Workshops gemeinsam die Anforderungen fest und konzipieren eine Architektur, oder Sie haben bereits eine vorliegen? Ggfls. führen wir auch eine Modernisierung Ihrer Plattform durch.
Entwicklung und Implementierung einer funktionsfähigen Plattform.

Je nach Architektur on-premises / SaaS / IaaS konzipieren wir die Plattform und implementieren diese.
Modellierung, Aufbau und Datenintegration

Nach der technischen Bereitstellung geht es in die fachliche Umsetzung: Modellierung des Datenmodells, Erstellung der Datenintegrationsprozesse usw.
Laufende Begleitung des Projekts

Ob in Workshops gemeinsam erarbeitet, oder vorgegeben; ob Realisierung durch Sie, uns oder Dritte.

Unsere Services zu Big Data, Data Warehouse und Data Lake

Wir haben uns der Aufgabe verschrieben für unsere Kunden die beste Technologie für den Anwendungsfall zu finden und umzusetzen. Dafür nutzen wir ein Konzept von aufeinander aufbauenden Workshops.

Expertise

Ein Team aus erfahrenen Projektleitern, DWH-Architekten und Experten konzipiert (wenn noch kein Lösungskonzept vorhanden) und entwickeln die komplette analytische Lösung

Technische Bereitstellung

Egal, ob SaaS, IaaS oder on-premises: Wir führen die Bereitstellung von Services in der Hybrid Cloud für unsere Kunden aus. In Abhängigkeit zu den Anforderungen entwickeln wir die perfekte Vorgehensweise und sorgen für die technische Basis.

Betrieb und Support

Zahlreiche Kunden setzen bereits auf unsere Expertise, wenn es darum geht, den Betrieb der analytischen Plattform sicherzustellen. Mit unseren geschulten Spezialisten stellen wir den Betrieb der Systeme und Erreichbarkeit sicher.

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Für jedes Projekt den richtigen Hersteller:

Sie suchen technische Unterstützung zu Big Data, Data Warehouse und Data Lake? Wir arbeiten mit Open Source-Technologien und kommerziellen Lösungen folgender Hersteller:

IBM

IBM Cloud Pak for Data, die neue Open Source basierte Plattform watsonx der IBM sowie klassische Datenbanken wie Db2 Warehouse oder Netezza Performance Server sind Lösungen für Data Warehouse, Data Lake(house), Data Fabric oder Data Mesh.

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Microsoft

Mit diversen Lösungen in der Azure Cloud wie Synapse, Data Factory, Power Apps, Azure SQL oder Databricks und Data Lake Storage oder on-premise rund um SQL Server bietet Microsoft Technologien für die Entwicklung von Data Warehouses, Data Lakes oder Data Lakehouses.

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Google

Basierend auf Ihrer zentralen Cloud Platform GCP bietet Google mit Werkzeugen wie Dataflow, Data Fusion, BigQuery oder Looker eine integrierte Plattform für den Aufbau eines Data Warehouse, Data Lake oder Data Fabric.

Snowflake

Entwickelt als native Cloud-Lösung für die Implementierung einer zentralen Datenarchitektur sowohl für klassische Data Warehouse Workload als auch für semistrukturierte und unstrukturierte Daten bietet Snowflake eine hoch performante, skalierbare Plattform für Data Integration & Pipelines, Storage, Query & Analytics und Data Sharing.

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Oracle

Die Oracle Datenbank gilt seit vielen Jahrzehnten als leistungsfähige Plattform für analytische Anwendungen und wird von uns in Data Warehouse Projekten eingesetzt.

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Open Source

In vielen Aspekten von Data Warehouse, aber besonders in Data Lakes und noSQL Datenbanken spielen OpenSource Technologien eine wichtige Rolle: Object Stores, Spark, Hadoop, Kafka, Postgres oder MongoDB, um nur einige zu nennen. Je nach Ihren Anforderungen setzen wir auch weitere Open Source Technologien ein.

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Nehmen Sie jetzt Kontakt zu uns auf!

Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch und zeigen Ihnen die Potenziale und Möglichkeiten von Data Lake, Data Warehouse und Big Data auf. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten und wir melden uns dann schnellstmöglich bei Ihnen.

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Martin Clement

Teamleiter Analytics TIMETOACT Software & Consulting GmbH

Kontakt

Produkt

Big Data

Aus Daten wertvolle Informationen gewinnen - Die Vorteile serverloser, integrierter End-to-End-Datenanalysedienste nutzen, um herkömmliche Beschränkungen hinter sich zu lassen.

Teaserbild Event Berechtigungsmanagement in Banken

Webinar

Berechtigungsmanagement in Banken und Versicherungen

In diesem Online-Seminar lernen Sie, wie Sie Berechtigungen sicher und effizient verwalten, unter Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen.

Referenz

Großhandelskooperation – Aufbau eines Data Lake & Analytics

Konsolidierung und Analyse von komplexen Unternehmens- und Kundendaten.

Boxhandschuhe als Symbol für Entscheidung zwischen Data Lake und Data Warehouse

Blog 15.02.22

Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?

Geht es um die Speicherung großer Datenmengen, kommt man um die Begriffe Data Lake und Data Warehouse kaum herum. Vielen Unternehmen stellt sich früher oder später die Frage, welche der beiden Lösungen für welchen Anwendungsfall geeignet ist.

Header Konnzeption individueller Business Intelligence Lösungen

Service

Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

Technologie

Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.

Referenz

X-INTEGRATE Managed Services für die Hamburger Hochbahn

X-INTEGRATE liefert mit maßgeschneiderten Managed Service Leistungen auf Basis von IBM WebSphere Lösungen ein für die Anforderungen des Kunden Hamburger HOCHBAHN ein optimales Konzept.

Blog 24.07.23

Data Stewardship Council

Die Optimierung von Angeboten und der Verzahnung von Prozessen im Rahmen der Digitalisierung wird ein immer wichtigeres Thema. Verschiedene Geschäftsbereiche verwenden oft spezialisierte Lösungen, die über Schnittstellen miteinander verbunden sind. Dabei werden häufig dieselben Informationen von unterschiedlichen Zuständigen in verschiedenen Systemen eingepflegt. Im folgenden Blogbeitrag erfährst du, wie du den Überblick über die Daten behältst, was die Bedeutung einer guten Datenvernetzung ausmacht und wie du das Innovationspotenzial deines Unternehmens nutzt.

Produkt

Atlassian-Produkte & catworkx-Apps

Atlassian-Produkte (z.B Jira & Confluence) unterstützen Teams optimal bei der Zusammenarbeit. Ergänzend dazu bieten unsere hauseigenen Apps spezifische Funktionalitäten oder Integrationen.

Referenz 08.04.22

Gebündelte Kompetenz für schnelle Mailmigration nach M365

Auf Basis der zehnjährigen Partnerschaft mit TIMETOACT unterstützten die Experten bei der Mailmigration von Lotus Notes Domino auf M365 – gemeinsam mit novaCapta. Als Managed Service Partner sorgt TIMETOACT weiterhin für optimale Funktionalität des Mailsystems.

Technologie

Mendix in der Fertigungsindustrie

Lassen Sie Lösungen direkt von den Experten in den Bereichen Ihrer Firma entwerfen und gewährleisten Sie so, dass die Lösung genau die Anforderungen der Fachabteilung umsetzt.

Kompetenz 10.02.20

Zertifikate und Auszeichnungen

Unser Unternehmen und unsere Produkte sind im wahrsten Sinne des Wortes ausgezeichnet. Unter anderen hat SAP unsere Software-Lösungen mehrfach mit unterschiedlichen Gütesiegeln zertifiziert.

Headerbild für lokale Entwicklerressourcen in Deutschland

Branche

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Wissen

Sicherer Dateitransfer mit IBM Sterling Connect:Direct

Es gibt viele Möglichkeiten Dateien zwischen unterschiedlichen Systemen zu übertragen. Allerdings sind nur wenige davon zuverlässig, performant und sicher. IBM Sterling Connect:Direct kann hier als gutes Beispiel genannt werden, welches die genannten Anforderungen erfüllt.

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