Mit unserer Solution FLX Light Leap
Lichtschnelles Data & AI Self-Service Enablement
Von führenden Unternehmen aus den Bereichen Automotive, Logistik, Gesundheitswesen sowie dem öffentlichen Sektor geschätzt und vertraut.
Keine Silos, keine Bottlenecks, keine Grenzen – Hallo Data Self-Service!
Daten haben die Kraft, ein ganzes Unternehmen zu transformieren. Mit dem Data Mesh-Prinzip #3 Self-Serve Data Platform wird der Plattformgedanke auf die Dateninfrastruktur übertragen. Data Self-Service verbessert die Qualität, Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von Daten und ermöglicht damit den Sprung zu einer datengesteuerten Organisation.
- Hohe Skalierbarkeit durch Entkopplung vom Data Platform Team
- klares Verantwortungsmodell zwischen Data Platform Team und Data Product Teams
- Autonomes Entwickeln, Bereitstellen und Betreiben von Datenprodukten durch Data Product Teams
- kürzerer Time-to-Market und höherer Innovationsgrad und schnellere datenbasierte Entscheidungen & Produkte
- Steigerung des Return-on-Invest eurer Data Platform
Enterprise-Ready, Steady, Go!
Mit jahrelanger Erfahrung aus der realen Geschäftswelt haben wir FLX Light Leap entwickelt – eine Lösung, die mit Hilfe einer leistungsstarken Datenplattform, Datenservices in Organisationen schnell und einfach zur Verfügung stellt und nutzbar macht. So werden wertvolle Ressourcen und Zeit eingespart.
- Anforderungen aus Sicherheit und Governance clever integriert
- Unified Security & Governance
- Zuverlässigkeit mit hoher Verfügbarkeit, Skalierung und Performance per default
- Ready-to-Roll-out und nach nur 3 Monaten vollumfänglich nutzbar
3 Monate statt 3 Jahre!
für Datenservices braucht! Ganzheitlich gedacht und komplett umgesetzt.
Technologische Power nahtlos integriert in eure Organisation.
Mehr Licht, Mehr Tempo, Mehrwerte
Die vielfältigen Vorteile von unternehmensweit skalierbaren Data Self-Services
Lichtschnelle fundierte Entscheidungen
Daten können unternehmensweit gefunden, konsumiert, analysiert und geteilt werden – Der Weg ist frei für ein datengetriebenes Unternehmertum.
Time-to-Market im Turbomodus
Data Product Teams können dezentral und wertorientiert agieren, wodurch neue Produkte und Leistungen schneller bereitgestellt werden können
Sichere Sache
Einheitliche Security & Governance für die Vertraulichkeit und Integrität eurer Daten sowie für die Erfüllung von Compliance-Anforderungen.
User im Fokus
Daten & KI Technologien so zur Verfügung stellen, dass Data Product Teams diese einfach & sicher nutzen und sich auf ihre Kernkompetenz fokussieren können.
Top Datenqualität garantiert
Durch die konsequente Anwendung des Prinzips „Data as Product“ wird sichergestellt, dass die Datenqualität kontinuierlich überwacht und verbessert wird.
Klare Verantwortlichkeiten
Ein transparentes Erwartungsmanagement und eindeutig definierte Zuständigkeiten zwischen den Akteuren der Datenplattform fördern eine effektive und kollaborative Zusammenarbeit.
Transparente Kosten- & Preisgestaltung
Transparente und zuordnungsgerechte Kostenstrukturen auf Datenproduktebene ermöglichen die effiziente Nutzung der Ressourcen und die Controlling der Datenprodukte.
Innovations-Boost
Eine flexible und nachhaltige Plattformentwicklung ermöglicht zukunftssichere, skalierbare und elegante Lösungen.
Mit FLX Light Leap in nur 3 Monaten in die Datenzukunft springen
FS
Future Story
Eure Zukunft verwandelt in eure Vision- und Missionstatements
Im Mittelpunkt steht die Entwicklung Eurer eigenen Future Story. Zusammen designen wir die Zukunft Eures datengetriebenen Unternehmens auf Basis der Data Self-Service Platform.
Wo wollt ihr hin? Wo steht ihr? Und warum eigentlich?
Workshop für euer Data Platform Team in inspirierendem Umfeld
Pre
Enablement Data Platform Team
Wissensaustuasch mit Fokus auf das Enablement durch agile Arbeitsmethoden
In Vorbereitung auf die Einführung eurer Data Self-Service Platform werden wir alle Anforderungen und Voraussetzungen für die Zusammenarbeit beider Parteien besprechen. Wir werden euch die Verantwortlichkeiten jeder Partei im Shared-Responsibility-Prozess im Detail erläuterten und das Data Platform Thinking Framework vorstellen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf dem modifizierten Prinzip #3 von Data Mesh, der Self-Service Data Infrastructure und in der Vorstellung der Tools und Technologien zur Implementierung.
Ein erster vollständiges Big Picture über Eure Data Self Service Platform ist gezeichnet.
Agile Workflow
Data Plattform Thinking
Data Mesh
CDP Public Cloud auf AWS
Die Timeline zur Implementierung Eurer Data Self Service Plattform ist gezogen.
Wir haben uns auf die Anforderungen und Voraussetzungen der Zusammenarbeit commited.
1
Bootstrap Data Enterprise
Setup Plattformumgebungen, Datenkatalog, Git-Strukturen & Pipelines
Begonnen wird mit der Konfiguration der Plattformumgebungen, des Datenkatalogs sowie der Git- & Deployment-Strukturen und es werden automatisierte Pipelines eingerichtet, um einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten.
Damit wird der Grundstein gelegt für eine effiziente und skalierbare Data-Self-Service-Umgebung, die den spezifischen Anforderungen eures Unternehmens gerecht wird.
Es wird das Fundament für ein sicheres und gut verwaltetes Data Enterprise geschaffen, das auf starken Sicherheits- und Governance-Praktiken basiert.
CDP Public Cloud on AWS
Cloud Building Blocks
Target Architecture
Shared Responsibility Model
System Architectures
Identity
Authorisation
Security
Storage & Encryption
Space Concept
Automation: Deployment & Orchestration
Self-Service
Git & Git-Deployment
Strukturen und Pipelines
Setup Platform Environments
Readyness: Self-Onboarding Data Product Team
Fortlaufendes Enablement des Data Plattform Teams durch Workshops
2
Data Engeneering
Operationalisierung, Automatisierung und Optimierung komplexer Datenpipelines
Implementierung von serverlosem, großangelegtem Processing mit Spark & Airflow. Dieser Service umfasst die Auswahl von Batch- oder Realtime durch das Data Product Team, die Anpassung der Kapazität, die Wahl der passenden Spark-Version sowie des Verarbeitungstyps. Zusätzlich ermöglicht unser Ansatz ein „fire and forget“-Verfahren für eine effiziente Ausführung der Pipelines.
Es wird sichergestellt, dass große Datenmengen im Data Engineering einfach verarbeitet werden können.
Native Apache Airflow
API & REST Schnittstellen
Spark on Kubernetes
Visuelle Fehlerbehebung
Yunikorn on Kubernetes
Containerisiert, skalierbar & portabel
Fortlaufendes Enablement des Data Plattform Teams durch Workshops
3
Lakehousing / Data Warehousing
Erkenntnisgewinn aus enormen Datenmengen mit Lakehousing und Data Warehousing in Plattform Design
In dieser Phase des Prozesses wird das Data Warehouse in Platform Design auf der Cloudera Data Platform implementiert, um Erkenntnisse aus den enormen Datenmengen zu gewinnen und alle Daten in Lichtgeschwindigkeit zu analysieren. Die Data Self-Service Platform bietet ein einheitliches Framework mit Backup- und Governance-Optionen für alle Daten und Metadaten.
Es werden Datenspeicher-Ansätze kombiniert, damit bei der Verwaltung großer Datenmengen Flexibilität bei gleichzeitiger Struktur und Governance gewährleistet sind.
SQL-Engines wie Impala und Hive LLAP
Offene und standardisierte Speicherformate (Iceberg)
Halbstrukturierte und unstrukturierte Datentypen
Untersuchen, Visualisieren und Abfragen von Datensätzen – Data Visualization – Apache Hue
Ad-hoc- und explorative Analysen
Optimierung des Workload-Zustands – Workload XM
Fortlaufendes Enablement des Data Plattform Teams durch Workshops
4
Data Flow
Aufbau umfassender Konnektivität in Echtzeit für grenzenlose Agilität und Skalierbarkeit
Die Optimierung des Datenflusses in End-to-End-Prozessen erleichtert die Verteilung großer Datenmengen in Echtzeit. Die automatischen Skalierungsfunktionen der Datenservices sind darauf ausgelegt, die Leistung zu steigern und gleichzeitig die Kosten zu minimieren. No-Code Self Services für Entwickler in allen Phasen des Datenpipeline-Lebenszyklus ermöglichen eine neue Dimension der Agilität.
Es wird eine Infrastruktur für Echtzeitverbindungen aufgebaut, die jede Datenquelle verarbeiten und an jedes beliebige Ziel liefern kann.
Apache NiFi basiert
Serverless
Containerisiert, skalierbar & portabel
Fortlaufendes Enablement des Data Plattform Teams durch Workshops
5
Machine Learning
Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning- und KI-Fähigkeiten
Die Optimierung des Datenlebenszyklus für maschinelles Lernen wird durch transparente und wiederholbare Workflows sichergestellt. Der Aufbau und die Nutzung von Funktionen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sowie die Zusammenarbeit und die Beschleunigung der Modellentwicklung sind entscheidende Schritte, um Daten effizient zu analysieren und prädiktive Modelle zu erstellen.
Es wird eine skalierbare und flexible Infrastruktur zur Entwicklung, Bereitstellung und kontinuierlichen Verbesserung von Machine-Learning- und KI-Modellen aufgebaut.
Exploration & Datenwissenschaft
Maschinelles Lernen & Modell-Training
Einsatz & Bereitstellen
Anwendungen
MLOps & Überwachung
diverse Runtimes: Jupyter Python Scala R Workbench
CPU & CPU Computing
Connectivität zu Data Engeneering, Lakehousing/Data Warehousing Endpoints
Containerisiert, skalierbar & portabel
End-to-End ML Lifecycle
Build and deploy machine learning and AI capabilities
Fortlaufendes Enablement des Data Plattform Teams durch Workshops
Übergreifende Capabilities – standardisiert für alle Data Product Teams
Mehr als ein Gamechanger: wir denken Technologie und Organisation zusammen
Unser „Fluxraum Data Platform Thinking“ ist ein holistisches Framework für die dezentrale Nutzung von Data & AI Self-Services – kombiniert aus Datenplattform-Technologie und Datenplattform-Organisation mit Zielstellung den Daten- & KI-Experten die besten Services, so einfach wie möglich, als Self-Service zur Verfügung zu stellen, sodass sich diese mit höchster Effizienz auf ihren Outcome konzentrieren können.
Dieses ganzheitliche Vorgehen schafft nicht nur ein optimales Umfeld für Datennutzung und Innovation, sondern fördert auch eine datengetriebene Kultur, die den langfristigen Erfolg Deines Unternehmens unterstützt.
Technologie küsst Organisation
Technologische Fokussierung
Data Platform Thinking betont die technologischen Aspekte einer Datenplattform, einschließlich der Auswahl und Realisierung passender Technologien zur effizienten Nutzung der Tools rund um den Datenlebenszyklus.
Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Leistung sind entscheidende Faktoren, ebenso wie Datenintegrität, Datenqualität, Datenschutz, Vertraulichkeit und Sicherheit, für die Robustheit unserer Plattform-Solution.
Organisatorische Berücksichtigung
Data Platform Thinking umfasst aber auch organisatorische Themen. Dazu gehören Aspekte wie Daten-Governance, Datenmanagement und Schulungen der Mitarbeitenden, sowie Änderungsmanagement und die Schaffung einer datengesteuerten Kultur im Unternehmen.
Erst die enge Verbindung von Technologie und Organisation maximiert den Geschäftswert der Daten und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.
Unser Tech Stack – Erfolg vorprogrammiert
Wir haben damit die ideale Basis geschaffen. für effizientes Datenmanagement, fortschrittliche Analysen, agile Skalierung und die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in der Cloud.
“By 2026, 80% of software engineering organizations will establish platform teams as internal providers of reusable services, components and tools for application delivery.”
Wie wir begeistern
Seit 2015 arbeiten wir eng mit DAX-Konzernen im Bereich Datenplattformen zusammen. 2017 haben wir unser Framework Data Platform Thinking entwickelt, das Unternehmen und Organisationen ermöglicht, ihre Datenlandschaft neu zu denken. Seitdem entwickeln wir unser Framework kontinuierlich weiter, um unseren Kunden aus den unterschiedlichsten Branchen die höchstmögliche Flexibilität bei der Gestaltung ihrer Datenarchitektur zu bieten.
Seit Oktober 2019 agieren wir unter dem Dach von Fluxraum. Hier sind einige Best Practice Cases, wie Organisationen die Vision einer Data-Driven Company mit uns haben Wirklichkeit werden lassen.
Automotive tankt jetzt Daten!
Predictive Maintenance vermeidet Verspätungen
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