Data Pipelines & ETL

Unter dem Begriff ETL – Extract, Transform, Load – wird klassisch der Zugriff auf Daten aus einer Datenquelle, die Bearbeitung dieser und das anschließende Ablegen der Daten in ein Datenziel verstanden. Hierzu existieren bereits seit mehreren Jahren Lösungen am Markt, die diese Anforderungen abdecken. Zu unseren Leistungen in diesem Umfeld zählen:

Die klassischen ETL Tools erweitern ihren Funktionsumfang insbesondere im Bereich der Modellierung von Daten, um Artificial-Intelligence-/Machine-Learning-Algorithmen zu integrieren. Diese Erweiterung schafft die Voraussetzung, die Daten bereits im Ladeprozess (ETL) zu analysieren und die Ergebnisse in die Datenquellen fortzuschreiben.

Data Pipelines ermöglichen Ihnen, durch die Integration von neuen Prozessen und Abläufen im Ladevorgang, Ihre Daten in Echtzeit und kontinuierlich aktuell zu halten.

Eine Data Pipeline umfasst hierbei typischerweise verschiedene Elemente der Verarbeitung von Daten. Beispiele sind die Extraktion der Daten aus dem Quellsystem, Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Datenquellen, Ableitung von neuen Einsichten aus den Daten über AI/Machine Learning und das Speichern der Daten im Datenziel bzw. die Visualisierung der Daten für den Benutzer. In Summe stehen Ihnen die verschiedensten Möglichkeiten zur “Bearbeitung” Ihrer Daten zur Verfügung.

Anwendungsbeispiele für Data Pipelines sind:

• Aufbereitung von Finanzdaten für Financial Forecasting
• Integration von OCR-Lösungen mit Algorithmen für die automatisierte Erfassung von Stammdaten aus Dokumenten
• Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen mit Transformation durch AI-Algorithmen in ein einheitliches Schema

Wir unterstützen Sie beim Design von Data Pipelines mit unseren Kompetenzen in den Bereichen Anbindung der Datenquellen und Datenzielen. Dazu bringen wir außerdem unser auf verschiedenen Projekten basierendes Know-how im Umfeld AI/Machine Learning ein.

Wir schaffen mit Ihnen gemeinsam einen Mehrwert für Ihr Unternehmen, indem Daten nicht nur geladen und transformiert, sondern im gleichen Schritt auch neue Erkenntnisse aus den Daten gezogen werden.