DATEN ZU ASSETS.
Big Data mit Lobster_data.
Das optionale ETL/ELT-Modul in Lobster_data extrahiert nicht nur Daten aus Quellsystemen, sondern lädt sie in Zielsysteme. Transformation unstrukturierter Daten im Backend in Höchstgeschwindigkeit. Alles auf einer Plattform. Data Mining für Ihre nachgeschaltete Business Intelligence, um alle Prozesse Ihres Geschäftsmodells dank Machine Learning optimal zu unterstützen und zu verschlanken.
KUNDEN, DIE AUF LOBSTER SETZEN.
Massendaten veredeln. In 5 Schritten.
Tatsächlich ist ETL beziehungsweise ELT nichts Neues, gewinnt aber aufgrund performanter Systemarchitekturen wie Hadoop wieder zunehmend an Bedeutung. Bei beiden Ansätzen geht es um die Verarbeitung von Rohdaten zu Geschäftsdaten – mittels Extrahieren, Transformieren und Laden. Der Unterschied liegt im Zeitpunkt der Transformation. Bei ETL erfolgt die Datenformatierung vor dem Laden auf das Zielsystem, das Data Warehouse (DHW). Bei ELT erst nach dem Laden in die Datensenke, den Data Lake. Bei ETL werden Daten also bereinigt geladen, bei ELT ungeordnet. Was besser ist, hängt von der Zielsetzung ab. Das ETL/ELT-Modul in Lobster_data kann beides.
- Sourcing
- Extraction
- Transformation
- Loading
- Dashboards & Reporting
Viele Use Cases.
Für viel Nutzen.
Die Extraktion der Daten läuft bei ETL und ELT in etwa gleich ab. Der Zeitpunkt der Transformation macht den Unterschied. Abhängig vom Anwendungsfall sollte man sich daher entweder für ETL oder ELT entscheiden.
Bei ETL erfolgt die Transformation im zweiten Schritt, so dass nach dem Laden in das Data Warehouse bereits angereicherte Daten zur Verfügung stehen. Ready-to-use, aber eben auf den ursprünglichen Zweck begrenzt.
Bei ELT hingegen werden Rohdaten oder leicht vorgefilterte Daten direkt auf das Zielsystem übertragen. Sie stehen folglich sehr schnell, historisch komplett und in größerer Menge zur Verfügung. Andererseits sind die Informationen nicht sofort nutzbar, da sie für die Analyse erst noch aufbereitet werden müssen.
- Data Management
- Business Intelligence
- Data Driven Decision Making
- Machine Learning & KI
- IoT & Industrie 4.0
- Zentrale Speicherung von Rohdaten aus verschiedenen Funktionsbereichen
- Zugänglichkeit der Daten über Data Warehouses
- Schaffen von Datenkondensaten durch Verdichten und Vereinheitlichen von Massendaten.
- Schaffung einer sicheren Informationsgrundlage für das gesamte Unternehmen
- Demokratisierter Zugriff auf hochwertige Daten
- Verbesserung der Entscheidungsgrundlage, insbesondere für abteilungsübergreifende Prozesse
- Verlässliche Analyse der Geschäftslage
- Große Datenmengen in formatierter, einheitlicher, konsistenter und vertrauenswürdiger Form zur Erstellung von Reports
- Aufzeigen bislang unerkannter Trends und Muster im Unternehmen
- Schnellere Reaktion auf Marktveränderungen und interne Veränderungen
- Datenbasierte Optimierung der Geschäftsprozesse
- Effizienzsteigerung in allen Geschäftsbereichen durch datenbasierte Entscheidungen
- Automatisierung von Entscheidungsprozessen durch performante und verlässliche Datenanalysen
- Entlastung der Mitarbeiter und mehr Freiraum für Kernaufgaben
- Einsatz von Predictive und Prescriptive Analytics zur Vorhersage von Entwicklungen und Ableitung passender Handlungsanweisungen
- Ausbau der Unternehmensresilienz
- Nutzen konsolidierter und gesicherter Massendaten als Input
- Systematische Untersuchung von Daten auf Muster und Korrelationen zur Generierung von Vorhersagealgorithmen (z. B. Analyse von Kundenverhalten zur Vorhersage von Kaufentscheidungen)
- Einsatz von Deep Learning mit großen und gelabelten Datenbeständen
- Anwendungen wie automatische Text-, Bild- oder Spracherkennung
- Generierung großer Datenmengen durch IoT-Geräte
- Analytische Verarbeitung von Big Data
- Monitoring von IoT-Geräten durch Sensorikdaten
- Datenaufbereitung zur Effizienzsteigerung im Rahmen von Industrie 4.0
- Predictive Maintenance durch KI-basierte Vorhersage von Wartungsbedarf
- Entwicklung neuer digitaler IoT-Geschäftsmodelle
- Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen für die Entwicklung kundenspezifischer Produkte und Dienstleistungen
VIELE vorteile. FÜR VIEL NUTZEN.
- Konfigurieren statt Programmieren.
Vorkonfigurierte Bausteine und benutzerfreundliche grafische Oberfläche - No-Code als Antwort auf den Fachkräftemangel in der IT und Analytics:
Fachabteilungen digitalisieren ihre Prozesse in Eigenregie - Schrittweise digitale Transformation durch Schneeballsystem im Unternehmen
(Mitarbeiter begeistern Mitarbeiter)
- Erstellen individueller Dashboards
- Akzeptanz und tieferes Verständnis von Big Data durch übersichtliche Frontend-Oberflächen
- Keine einschränkenden, vorgefertigten Standardschemata
- Individuell anpassbare Reporting-Tools
- Für alle im Unternehmen zugänglich und nutzbar
- Abdeckung nahezu aller Use Cases mit nur einer Software
- Reduzierter Integrationsaufwand
- Nahtlose Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Teams
- Schnelle Anbindung selbst komplexer Softwareprodukte durch fertige Konnektoren
- Branchenagnostische Datenintegration und Prozessautomatisierung
- Schrittweiser Einstieg in das Big Data Processing
- Nachhaltiger und organischer Aufbau der Digitalkompetenz im Unternehmen
- Problemlos mitwachsendes System
- Skalierbare Leistung bei planbaren Kosten
- High Performance für Big Data Verarbeitung
- Ressourcenschonende Ausführung von komplexen Datenbereinigungs- und Transformationsregeln
- Minimierung der Latenzzeit und schnelle Verfügbarkeit von Quelldaten im Zielsystem
- Möglichkeit, Belastung auf externe Kapazitäten auszulagern
- Nutzung von Remote-Servern wie Lobster Bee (Docker-Container-Image) zur Entlastung zentraler Rechenkapazitäten
It's all about the people.
Lobster entwickelt und vertreibt No-Code-basierte Softwarelösungen für digitalen Fortschritt. Hinterfragt Konventionen und denkt digitale Transformation neu. Neben wirtschaftlichen Erwägungen steht deshalb auch immer der Mensch im Mittelpunkt. Unsere Zahlen zeigen, dass wir diesen Anspruch erfolgreich umsetzen.
DIE IMPLEMENTIERUNG
KURZEM PAYBACK
MIT NUR EINEM TOOL
