Mit unserer langjährigen Erfahrung im Bereich Data Analytics unterstützen wir Kunden bei der Nutzung und Auswertung von großen Datenmengen.

Mithilfe von Big Data Analytics können große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen analysiert werden. Dadurch können Muster erkannt und neue Insights generiert werden, die wiederum die Optimierung von Unternehmensprozessen unterstützen. 

Datenanalysen neu definiert

Unternehmen verfügen über schier unendlich viele Daten aus den verschiedensten Quellen. Big Data-Technologien bieten die Chance, aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Datenanalysen sind aufwändig und höchst komplex. Die Google Cloud Platform (GCP) bietet das richtige Umfeld, um die Komplexität von Datenanalysen in den Griff zu bekommen. Mithilfe von GCP können nicht nur Statistiken einfach und schnell erstellt werden; die serverlosen integrierten End-to-End-Datenanalysedienste ermöglichen eine hohe Skalierbarkeit, Leistungsfähigkeit sowie Kosteneffizienz. 

Auf Analysen konzentrieren statt auf Infrastruktur 

Mit dem serverlosen Ansatz der GCP entfallen betriebliche Gemeinkosten, denn die Anforderungen an Leistung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit und Compliance der Big-Data-Analyselösung werden automatisch überwacht. Das ist in zweierlei Hinsicht  ressourcensparend: Zum Einen entfällt die Verwaltung von Servern und Unternehmen können sich auf Analysen konzentrieren. Zudem werden nur die genutzten Ressourcen in Rechnung gestellt – je nach Service bspw. pro Sekunde oder Abfrage. Auch Pauschalpreise und Rabatte für kontinuierliche Nutzung sind ebenfalls verfügbar. Als Google Cloud Premier Partner wissen wir, wie Unternehmen diese Vorteile voll ausschöpfen können. 

Kompromisslos die Entwicklung beschleunigen 

Mit BigQuery werden Daten im Gigabyte- und Terabyte-Bereich blitzschnell analysiert. REST-basierte APIs ermöglichen eine einfache Einbindung in andere Anwendungen. Entwickler können Analyseanwendungen in vertrauten Programmiersprachen wie Java, Python, C#, Go, Node.js, PHP oder Ruby erstellen. Mit Cloud Pub/Sub können sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde von überall über eine offene API aufnehmen und überall veröffentlichen. Cloud Dataflow beschleunigt die Pipeline-Entwicklung für Streaming- und Batchdaten, ohne die Stabilität, Genauigkeit oder Funktionalität zu beeinträchtigen. Eine sinnvolle Ergänzung für BI-Lösungen sind schnelle Dashboards in Data Studio.

Tools noch effizienter nutzen dank offener Architektur

Die offene Architektur der GCP basiert auf der Verwendung von Open-Source-Tools, die als Managed Service angeboten werden. So wird die Wertschöpfung beschleunigt und einem Vendor Lock In vorgebeugt. Mit einem Wechsel zu Cloud Dataproc können Kosten reduziert und gleichzeitig die Leistung der Apache Spark- und Hadoop-Arbeitslasten erhöht werden. Die Einbindung beliebter Open-Source-Tools wie Apache Kafka als Cloud Pub/Sub oder die Bearbeitung von Datenpipelines mit Cloud Dataflow, die auf Apache Beam basieren, funktionieren mit verschiedenen Open-Source-Laufzeiten. 

Cloud Data Fusion ermöglicht die verwaltete Datenintegration über eine grafische Benutzeroberfläche und eine umfangreiche Open-Source-Bibliothek mit vorkonfigurierten Connectors und Transformationen auf CDAP-Basis. Mit Cloud Composer lässt sich die Workflow-Orchestrierung für öffentliche Clouds und lokale Umgebungen vereinfachen. Nutzen Sie vertraute BI- und Visualisierungstools wie Tableau, Qlik, Data Studio und BigQuery BI Engine, um Informationen unkompliziert zu teilen.

Schutz des Unternehmens und seiner Daten 

Die GCP bietet unabhängig von der Arbeitslast eine sichere, skalierbare und zuverlässige Infrastruktur, in der unternehmenskritische Datenanalyselösungen erstellt und geführt werden können. Googles mehrschichtiger Sicherheitsansatz sorgt für Redundanz und hohe Zuverlässigkeit. Gemäß der Nutzungsbedingungen gilt für alle Datenanalyseprodukte eine Verfügbarkeit von über 99 % (Service Level Objective, SLO). Unternehmen schützen und steuern Daten in Google Cloud mit branchenführenden Tools und Technologien, die auch wichtige Compliance-Anforderungen unterstützen: Cloud Identity & Access Management (IAM) für eine detaillierte Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Cloud Data Loss Prevention zum Klassifizieren und Entfernen sensibler Daten sowie Data Catalog für die Metadatenverwaltung und Datenermittlung.

Für weitere Details sprechen Sie gerne mit unserem Team.