Introductie van krachtig databeheer voor een snelgroeiend big data- en AI-bedrijf

EEN SNELGROEIENDE OP SINGAPORE GEBASEERDE ENTERPRISE IMPLEMENTEERDE DATA GOVERNANCE VOOR EFFICINT GEGEVENSBEHEER EN BUSINESS ANALYTICS

CASESTUDY

EEN BEDRIJFSDATAMEER & PIPELINE-CASESTUDY

Met een visie om databeheer te vereenvoudigen, heeft een snelgroeiend big data- en AI-bedrijf in Singapore hoogwaardig, snel en efficiënt databeheer bereikt met een krachtige datapijplijnoplossing.

EEN ENTERPRISE DATA LAKE & PIPELINE CASE STUDY

Met een visie om databeheer te vereenvoudigen, heeft een snelgroeiend big data- en AI-bedrijf in Singapore hoogwaardig, snel en efficiënt databeheer bereikt met een krachtige datapijplijnoplossing.

Probleemstelling

Onze klant, opgericht in 2012, is een snelgroeiend big data- en AI-bedrijf met een visie om de keuzes van de wereld te vereenvoudigen en gelooft dat data bedoeld is dat iedereen de informatie kan zien, aanraken en gebruiken om een verschil te maken.

Om dat te bereiken, wilde de klant een robuuste infrastructuur bouwen waarmee hij gegevens (transacties, logs, e-mails, enz.) wetenschappers en data-ingenieurs om datapijplijnen te creëren en verder te verbeteren voor kwantitatieve analyse, rapportage-analyse en machine learning af te dwingen. De klant wilde ook een snelle feedbackloop en batchproces opzetten met behulp van API’s op een cloud-agnostische manier.

Ten slotte wilde de klant dat de infrastructuur schaalbaar was om groei te ondersteunen en te voorspellen, met hoge prestaties voor hun eindklantanalyses, en was op zoek naar een business intelligence-partner voor end-to-end implementatie en ondersteuning.

ZAKELIJKE DOELEN

Onbewerkte gegevens op schaal vastleggen en opslaan

Integreer en breid het huidige bedrijfsdatawarehouse uit

Elimineer datasilo’s, ondersteun gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data

Gedemocratiseerde toegang tot gegevens via een enkele, uniforme weergave van gegevens in de hele organisatie

Ontleid waarde uit ongelijksoortige gegevensbronnen om tot realtime besluitvormingsanalyses te komen

Volledige controle over gegevensbeveiliging en -beheer

ZAKELIJKE DOELEN

Vastleggen en opslaan van onbewerkte gegevens op schaal

Integreer en breid het huidige enterprise datawarehouse uit

Elimineer datasilo’s, ondersteun gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data

Gedemocratiseerde toegang tot gegevens via een enkele, uniforme weergave van gegevens in de hele organisatie

Haal waarde uit verschillende gegevensbronnen om tot realtime beslissingsanalyses te komen

Volledige controle over gegevensbeveiliging en -beheer

Ons team van zeer ervaren business intelligence-teams heeft een infrastructuur op maat gemaakt die hielp bij het opzetten van een data-ecosysteem (data lake en datapijplijn) om verschillende soorten data te hosten, samen met een systeemcatalogus die metadata zal presenteren voor de verschillende databronnen.

Op basis van de technische behoeften om het datameer mogelijk te maken, hebben onze business intelligence-architecten datapijplijnen ontworpen met een standaard abstractielaag die op één enkele monolithische ruimte werkt.

Deze infrastructuur hielp bij de interactie met verschillende programmeerparadigma’s. Het ondersteunde ook parallel verschillende gegevensbronnen door integratie met een cloudcomputing-omgeving voor verschillende toepassingen voor efficiënt gegevensbeheer en door een selfservice-analysedashboard te bieden om klantinzichten te bekijken en groei te voorspellen.

OPLOSSING

Ons team van zeer ervaren business intelligence-teams heeft een infrastructuur op maat gemaakt die hielp bij het opzetten van een data-ecosysteem (data lake en datapijplijn) om verschillende soorten data te hosten, samen met een systeemcatalogus die metadata zal presenteren voor de verschillende databronnen.

Op basis van de technische behoeften om het datameer mogelijk te maken, hebben onze business intelligence-architecten datapijplijnen ontworpen met een standaard abstractielaag die op één enkele monolithische ruimte werkt.

Deze infrastructuur hielp bij de interactie met verschillende programmeerparadigma’s. Het ondersteunde ook parallel verschillende gegevensbronnen door integratie met een cloudcomputing-omgeving voor verschillende toepassingen voor efficiënt gegevensbeheer en door een selfservice-analysedashboard te bieden om klantinzichten te bekijken en groei te voorspellen.

HOE ZUCI-SYSTEMEN HELPEN?

Een architectuur ontwikkeld om binnenkomende gegevens te monitoren (of het nu op bestanden, streaming of andere typen is)

Verbonden en getransformeerde gegevens van elke bron om overeen te komen met de indeling en het schema van de bestemming

De gegevens overgedragen aan het doeldata lake/datawarehouse

Ingeschakeld om velden toe te voegen en te verwijderen en het schema te wijzigen als de vereisten van de klant veranderen

Stakeholders voorzien van een selfservice-analysedashboard om klantinzichten te bekijken en groei te voorspellen

Voortdurende inzet voor het onderhouden en verbeteren van de datapijplijn

Na de end-to-end installatie een walkthrough aan de klant gegeven

Continue ondersteuning van stakeholders met workshops en Q&A-sessies