Jetzt anfordern
MA_Tina_Marx_AWS
IHR ANSPRECHPARTNER
ArvatoSystems_Cloud_architecture-building-center-27406

In wenigen Schritten zum Data Lake in AWS

Modern Data Platform Services

Ihre Cloud wird zum effizienten Datenlager

Im Zeitalter der beinah vollständigen Vernetzung werden Sekunde für Sekunde massenhaft Daten produziert. Die Herausforderung liegt in der Komplexität sich diese Massendaten zu Nutze zu machen, daraus Erkenntnisse zu gewinnen und Handlungen abzuleiten, um nachhaltigen Geschäftswert zu generieren. Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist lösbar. 


In der Cloud finden Unternehmen einen Speicherort, der kostenattraktiv, flexibel und parallel zum Zuwachs der Datenmassen skalieren kann. Ein Data Lake in der Public Cloud, als zentralisiertes, verwaltetes und gesichertes Repository kann Daten kostengünstig speichern, ob in ihrer ursprünglichen Form als auch zur weiteren Analyse und Verwendung vorbereitet. Dieses zentrale Datenlager löst dezentrale Datensilos ab und ermöglicht die Daten für verschiedene Arten von Analysen zu kombinieren, um so Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Vorteile

  Einfache Verarbeitung strukturierter sowie halb- & unstrukturierter Daten
  Eine Datenbasis für alle Analysen 
  Unabhängige Skalierung von Storage & Compute
  Herausragende Verfügbarkeit 
  Sicherheits-, Compliance- & Auditfunktionen
  Multi-Framework Support
MA_Danny_Quick_Cloud (1)

Die Einrichtung und Verwaltung eines Data Lake ist unter Umständen mit vielen manuellen, komplizierten und zeitaufwändigen Aufgaben verbunden – das muss aber nicht sein. Wir helfen Ihnen einen solchen Data Lake innerhalb weniger Tage vollumfänglich in Ihrem AWS-Ökosystem einzurichten.

Mit dem richtigen Partner schnell und unkompliziert zum Data Lake in AWS

Profitieren Sie von unserer Erfahrungen und erprobten Best Practices beim Aufbau Ihres Data Lake in AWS. Wir unterstützen Sie Ihre Daten mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 zu sammeln, zu speichern und für weitere Verwendungszwecke in Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS, vorzubereiten und befähigen Sie verschiedene Arten von Analysen wie SQL-Abfragen, Big Data Analytics, Volltextsuche, Echtzeitanalysen und Machine Learning anzuwenden.

  • On-Premise Data Movements
  • Real-time Data Movements
  • Implementierung von ETL-Prozessen 
  • Aufbau eines RedShift Data-Warehouse Clusters 
  • Modellierung von Data-Warehouse Datenmodellen nach Best Practices
  • Aufbau und Implementierung von Kinesis / Data-pipeline
  • Implementierung von Machine Learning Services

Wissensvorsprung durch Daten

Gewinnen Sie Wissen aus mehr Daten unterschiedlichster Quellen in kürzester Zeit und ermöglichen Sie so eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung. 

Verbesserte Kundeninteraktion

Kombinieren Sie durch Ihren Data Lake Kundendaten aus Ihrem CRM mit beispielsweise Social Media Analytics und entdecken Sie dadurch profitabelste Kundencluster, die Ursache von Kundenabwanderungen und erlangen Sie Einblicke in die Effektivität von Werbeaktionen.

Forschungsvorsprung

Hypothesen im Bereich Forschung und Entwicklung können getestet, Annahmen verfeinert und Ergebnisse bewertet werden.

Steigerung der betrieblichen Effizienz

Ein Data Lake macht es einfach, maschinell generierte IoT-Daten zu speichern und zu analysieren, um Wege zur Senkung der Betriebskosten und zur Qualitätssteigerung zu finden.

Jetzt unverbindlich ein Angebot anfragen

Modern Data Platform Services

Pflichtfeld

Ihr Ansprechpartner für Modern Data Platform Services

MA_Tina_Marx_AWS
Tina Marx
Expertin für Amazon Web Services