Datentechnik und Big Data

Optimierte Data-Engineering-Lösungen für effizientes Datenmanagement und erweiterte Analysen.

Bridgentech Data Engineering und Big Data Services

Bridgentech bietet hochmoderne Data Engineering- und Big Data-Dienste. Unser Expertenteam ist auf den Entwurf und die Implementierung skalierbarer Datenarchitekturen spezialisiert, die ein effizientes Datenmanagement und erweiterte Analysen ermöglichen. Optimieren Sie Ihre Datenprozesse, erschließen Sie Erkenntnisse und nutzen Sie das Potenzial von Big Data für eine fundierte Entscheidungsfindung.

Mit der Expertise von Bridgentech in den Bereichen Data Engineering und Big Data Services können Sie das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen, umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und Innovationen in Ihrem Unternehmen vorantreiben.

Wie können wir einen Mehrwert schaffen?​

Bei BridgenTech bieten wir unseren Kunden mit unserer Expertise in Data Engineering und Big Data-Lösungen einen erheblichen Mehrwert. Unser kompetentes Team aus Dateningenieuren und Experten arbeitet eng mit Kunden zusammen, um ihre individuellen Bedürfnisse und Herausforderungen zu verstehen. Durch die Nutzung fortschrittlicher Technologien und Best Practices der Branche entwerfen und implementieren wir robuste Datenpipelines, Datenintegrations-Frameworks und skalierbare Datenarchitekturen. Unsere Lösungen ermöglichen es Kunden, große Datenmengen effektiv zu verwalten und zu analysieren, wertvolle Erkenntnisse abzuleiten und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Wir legen großen Wert auf Datensicherheit und Compliance und stellen sicher, dass Kundendaten während des gesamten Datenlebenszyklus geschützt sind. Mit unserem umfassenden Wissen und unserer Erfahrung im Bereich Data Engineering und Big Data ermöglichen wir unseren Kunden, ihre Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Datenpipeline-Entwicklung

Entwerfen und entwickeln Sie robuste Datenpipelines, um den nahtlosen Datenfluss in Ihrem Unternehmen sicherzustellen. Unsere Experten nutzen branchenführende Technologien und Frameworks, um skalierbare und zuverlässige Datenpipelines für eine effiziente Datenverarbeitung und -integration aufzubauen.

Erfassen und verarbeiten Sie große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen effizient.

Implementieren Sie Echtzeit-Datenstreaming-Lösungen für die sofortige Datenverarbeitung und -analyse.

Führen Sie Datentransformationen und -integrationen durch, um verschiedene Datenquellen und -formate zu harmonisieren.

Data Warehousing und Data Lakes

Erstellen Sie skalierbare und leistungsstarke Data Warehousing- und Data Lake-Lösungen zum Speichern und Analysieren großer Datenmengen. Unsere Experten nutzen cloudbasierte Technologien und moderne Datenspeicherarchitekturen, um eine effiziente Datenabfrage und -analyse zu ermöglichen.

Entwerfen und optimieren Sie Datenmodelle und Schemata für eine effektive Datenorganisation und -abfrage.

Implementieren Sie Datenpartitionierungs- und Clustering-Techniken, um die Abfrageleistung und Skalierbarkeit zu verbessern.

Richten Sie Data-Governance-Frameworks und Metadaten-Management-Praktiken ein, um Datenqualität und Compliance sicherzustellen.

Big Data Analytics und maschinelles Lernen

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Big Data und maschinellem Lernen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsinnovationen voranzutreiben. Unser Team zeichnet sich durch die Entwicklung fortschrittlicher Analyse- und maschineller Lernmodelle aus, die Muster aufdecken, Trends vorhersagen und die Entscheidungsfindung optimieren.

Führen Sie explorative Datenanalysen durch und generieren Sie deskriptive Erkenntnisse, um historische Trends und Muster zu verstehen.

Entwickeln Sie Vorhersagemodelle, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und datengesteuerte Vorhersagen zu treffen.

Optimieren Sie die Entscheidungsfindung durch präskriptive Analysemodelle, die umsetzbare Empfehlungen liefern.

Datenvisualisierung und Berichterstattung

Wandeln Sie komplexe Daten in aussagekräftige Visualisierungen und Berichte um, um die Datenermittlung und Entscheidungsfindung zu verbessern. Unsere Experten nutzen branchenführende Visualisierungstools und -techniken, um intuitive Dashboards und Berichte zu erstellen, die die Datenexploration und -kommunikation erleichtern.

Entwickeln Sie interaktive Dashboards, die es Benutzern ermöglichen, Daten zu erkunden und durch interaktive Visualisierungen Erkenntnisse zu gewinnen.

Entwerfen Sie maßgeschneiderte Berichte, die Daten klar und prägnant darstellen und auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.

Kommunizieren Sie Erkenntnisse effektiv durch überzeugende Datenerzählungen, die die Geschichte hinter den Daten vermitteln.

Cloudbasierte Datenlösungen

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit des Cloud Computing für skalierbare und kostengünstige Datenlösungen. Unsere Experten entwerfen und implementieren cloudbasierte Datenarchitekturen, die elastische Skalierbarkeit, Datenresilienz und hohe Verfügbarkeit ermöglichen.

Nutzen Sie cloudbasierte Speicher- und Verarbeitungstechnologien für eine effiziente und skalierbare Datenspeicherung und -verarbeitung.

Implementieren Sie serverlose Datenverarbeitungslösungen für kostengünstige und skalierbare Datentransformationen und -analysen.

Integrieren Sie verschiedene Datenquellen und -systeme in die Cloud für eine nahtlose Datenintegration und -zugänglichkeit.

Technologien

Datenintegration und ETL

• Apache Kafka • Apache NiFi • Informatica PowerCenter • Talend • Apache Airflow • IBM InfoSphere DataStage • Oracle Data Integrator • Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) • Pentaho Data Integration • AWS Glue
Anfragen

Data Warehousing und Analytics

• Apache Hadoop • Apache Spark • Amazon Redshift • Snowflake • Google BigQuery • Microsoft Azure Synapse Analytics • Teradata • IBM Db2 Warehouse • Oracle Exadata • SAP HANA
Anfragen

Echtzeit-Streaming und -Verarbeitung

• Apache Flink • Apache Kafka Streams • Apache Samza • Amazon Kinesis • Google Cloud Pub/Sub • Apache Storm • Confluent Platform • Microsoft Azure Event Hubs • IBM Streams • Apache Beam
Anfragen

Data Governance und Metadatenmanagement

• Collibra • Informatica Axon • Alation • Apache Atlas • IBM InfoSphere Information Governance-Katalog • Talend-Datenkatalog • erwin Data Intelligence • Oracle Enterprise Metadata Management • Waterline Data • Alteryx-Datenkatalog
Anfragen

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

• TensorFlow • PyTorch • scikit-learn • Apache Mahout • Microsoft Azure Machine Learning • Amazon SageMaker • Google Cloud AI Platform • IBM Watson Studio • H2O.ai • DataRobot
Anfragen

Liefermodelle

Agile Lieferung

  • Anforderungen und Lösungen entstehen durch die gemeinsame Anstrengung selbstorganisierender, funktionsübergreifender Teams
  • Adaptive Planung, evolutionäre Entwicklung, frühe Lieferung und kontinuierliche Verbesserung
  • Transparenz wird durch Sprintplanung, Standups und Retrospektivmeetings erreicht
  • Schnelle und flexible Reaktion auf Veränderungen

Modifizierter Wasserfall

  • Anforderungen werden vordefiniert, gefolgt von der Meilensteindefinition
  • Meilensteine sind gebündelte Funktionsmodule, die den Endbenutzern zur Rückmeldung bereitgestellt werden
  • Das Feedback der Nutzer fließt entweder in die darauf folgende Meilensteinlieferung ein oder wird einem weiteren Meilenstein hinzugefügt, der den gesamten Lebenszyklus noch einmal durchläuft
  • Langsamere Einarbeitung von Änderungen

Kommerzielle Engagement-Modelle

Festgebotsmodell

Ein Projekt mit festem Gebot wird mit einem Pauschalbetrag abgerechnet, unabhängig von der Anzahl der geleisteten Arbeitsstunden. Dieser Pauschalbetrag kann auf das Projekt oder auf jede Woche oder jeden Monat des Projekts angewendet werden. Da Projekte mit festen Geboten auf der Dauer basieren, benötigen sie ein Start- und Enddatum.

Zeit & Material

Das Zeit- und Materialprojekt wird auf der Grundlage der Anzahl der geleisteten Arbeitsstunden zu den für dieses Projekt zugewiesenen stündlichen, täglichen oder monatlichen festen Abrechnungssätzen und den eingesetzten abrechenbaren FTEs abgerechnet. Der Projektmanagementaufwand ist möglicherweise/nicht kostenpflichtig.

Timebox-Modell

Timeboxing legt strenge Beschränkungen fest, wie lange es dauern kann, bis eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Projekt ohne Erweiterungen abgeschlossen ist. Es ermöglicht eine gute Transparenz der aufwandsbasierten Kosten. Timeboxing eliminiert Prokrastination und Perfektionismus, verbessert die Lieferung und minimiert Budgetrisiken.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Wir sind auf verschiedene Data-Engineering-Technologien spezialisiert, darunter Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow, Apache Flink, Amazon Redshift, Google BigQuery, Apache Cassandra, MongoDB und Elasticsearch. Unser Team hält sich über die neuesten Entwicklungen in der Datentechnik auf dem Laufenden.

Wir befolgen branchenübliche Best Practices und Qualitätssicherungsmethoden im Data Engineering. Unsere erfahrenen Dateningenieure führen gründliche Test- und Validierungsprozesse durch, implementieren Datenqualitätsprüfungen und optimieren Datenpipelines im Hinblick auf Leistung und Zuverlässigkeit.

Ja, wir bieten flexible Engagement-Modelle an, um auf Ihre spezifischen Bedürfnisse einzugehen. Ganz gleich, ob Sie On-Demand-Support, projektbasierte Dienstleistungen oder langfristige Partnerschaften benötigen, wir können unsere Dienstleistungen an Ihre Anforderungen anpassen.

Ja, unser Team aus erfahrenen Dateningenieuren kann aus der Ferne arbeiten, um effiziente und kostengünstige Lösungen für Ihre Datentechnikprojekte zu liefern. Wir nutzen Tools für die Remote-Zusammenarbeit, um eine reibungslose Kommunikation und Zusammenarbeit zu gewährleisten.

Bei allen unseren Data-Engineering-Dienstleistungen legen wir großen Wert auf Datensicherheit und Datenschutz. Wir implementieren robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO, um Ihre Daten während des gesamten Datenentwicklungsprozesses zu schützen.

BridgenTech verfügt über Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden aus verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, E-Commerce und Telekommunikation. Unsere Expertise im Bereich Data Engineering erstreckt sich über mehrere Sektoren.

Unser Team bleibt durch kontinuierliches Lernen, Forschung und aktive Teilnahme an Branchenveranstaltungen, Konferenzen und Schulungsprogrammen über die neuesten Trends in den Data-Engineering-Technologien auf dem Laufenden. Wir stellen sicher, dass unser Wissen auf dem neuesten Stand bleibt, um modernste Data-Engineering-Lösungen bereitzustellen.

Sicherlich! BridgenTech kann auf Anfrage Referenzen früherer Data-Engineering-Kunden bereitstellen. Wir können auf eine Erfolgsbilanz zufriedener Kunden zurückblicken, die die Qualität und Effektivität unserer Data-Engineering-Dienstleistungen bestätigen können.

BridgenTech verfolgt einen agilen Ansatz, der es uns ermöglicht, Änderungen in den Projektanforderungen zu berücksichtigen. Wir pflegen eine offene Kommunikation mit Kunden, führen regelmäßige Projektüberprüfungen durch und passen unsere Strategien an, um sicherzustellen, dass die Data-Engineering-Lösung Ihren sich entwickelnden Anforderungen entspricht.

Mit den Data-Engineering-Personalbesetzungs- und Contract-to-Hire-Services von BridgenTech können Sie flexibel auf Top-Data-Engineering-Talente zugreifen. Dadurch können Sie Ihr Team nach Bedarf skalieren, die Kosten kontrollieren und sicherstellen, dass Sie über das richtige Fachwissen für erfolgreiche Data-Engineering-Projekte verfügen.

Absolut! Unser Team ist geschickt darin, mit bestehenden IT-Teams zusammenzuarbeiten und sich an deren Arbeitsabläufe, Prozesse und Kollaborationstools anzupassen. Wir fördern effektive Kommunikation und nahtlose Integration, um erfolgreiche Projektergebnisse sicherzustellen.

Mit den Data-Engineering-Personalbesetzungs- und Contract-to-Hire-Services von BridgenTech können Sie flexibel auf Top-Data-Engineering-Talente zugreifen. Dadurch können Sie Ihr Team nach Bedarf skalieren, die Kosten kontrollieren und sicherstellen, dass Sie über das richtige Fachwissen für erfolgreiche Data-Engineering-Projekte verfügen.

de_DE_formalGerman
Nach oben scrollen