AWS Cloud Consulting

Der Weg zu einer flexiblen und skalierbaren Analytics Plattform

Kosteneinsparungen, Skalierbarkeit, Flexibilität, Verfügbarkeit und Mobilität sind nur einige der Vorteile, die Cloud Infrastruktur für Unternehmen bereithalten. Insbesondere bei der Umsetzung von Data Science Projekten mit großen Datenmengen ist eine sinnvolle und stabile Daten Architektur in der Cloud unentbehrlich. Unternehmen, die sich mit innovativen Themen wie IoT, Machine Learning und Big Data Analytics beschäftigen, stehen deshalb vor der Herausforderung eine passende Datenplattform zu etablieren, um solche Projekte umsetzen zu können. Hierbei beraten und unterstützen Sie unsere erfahrenen Cloud Architekten und Data Engineers.

Durch unseren ganzheitlichen Ansatz stehen Ihnen dabei nicht nur Experten aus dem Cloud Umfeld zur Verfügung, sondern auch Kollegen aus dem klassischen SAP Bereich. Unser Team aus dem Custom Development unterstütz Sie zusätzlich an den Schnittstellen, beispielsweise mit unserer Middleware Five1 DES.

Wir entwickeln mit Ihnen eine Cloud Architektur, die sich in Ihre IT-Systemlandschaft und operativen Prozesse integriert. Dabei werden unter anderem folgende Punkte berücksichtigt:

Entwicklung von Schnittstellen zu allen System und Datenquellen
Aufbau von Services zur Verarbeitung und Analyse der Daten und Orchestrierung von ETL-Strecken
Bereitstellung von Entwicklungsumgebungen für Data Science Usecase und ML-Ops Tool

Unser Vorgehen

Unser Vorgehen zielt darauf ab, Ihnen eine leistungsfähige und qualitativ hochwertige Infrastruktur bereitzustellen. Dies erreichen wir unter anderem durch die Auswahl geeigneter AWS Services und einem methodischen Vorgehen aus der Softwareentwicklung. Für ein erfolgreiches Data Infrastructure Projekt durchlaufen wir mit Ihnen in der Regel folgende Phasen:

Workshop - Anforderungsanalyse

Im Rahmen eines ersten gemeinsamen Workshops legen wir die Basis für ein erfolgreiches Projekt.

Zunächst definieren wir die Problemstellung und führen eine Ist-Analyse in diesem Bereich durch. Dabei wird beispielsweise die Datenarchitektur und Systemlandschaft betrachtet.

Nachdem diese Aspekte durchleuchtet wurden, folgt die Entwicklung eines Zielbildes und einer GAP-Analyse. Dadurch wird gewährleistet, dass die Anforderungen richtig erfasst und der Scope angemessen eingeschätzt wird.

Für diesen Workshop haben sich unser Data Thinking Weg und Canvases der FIVE1 bewährt.

1
Projektumsetzung

Bei der Umsetzung von Infrastrukturprojekten in der Cloud setzen wir auf Infrastructure as Code, um die Qualität, Anpassbarkeit und Wartbarkeit der Lösung bereits in der Entwicklungsphase sicherzustellen.

Außerdem bewährt sich ein agiles Vorgehen im Projektmanagement, um flexibel auf neue Erkenntnisse reagieren zu können. Dadurch können fertige Komponenten, schnell in einem produktiven Umfeld erprobt werden und frühzeitig einen Nutzen bringen.

2
Betriebsüberführung

Am Ende eines Infrastruktur-Projekts steht in der Regel die Überführung der Komponenten in ein produktives System. Durch unser agiles Vorgehen, findet jedoch während des Projekts bereits eine kontinuierliche Implementierung statt, wodurch böse Überraschungen bei Projektende ausbleiben.

Dennoch ist es wichtig, die Verantwortung und das Know How für den Betrieb im Rahmen eines ganzheitlichen Betriebskonzepts von den Entwicklern an die Betreiber und Mitarbeiter weiterzugeben. Auf diese Weise wird der Kunde befähigt, die Lösung in Zukunft eigenständig zu betreiben, zu warten und ggf. weiterzuentwickeln.

3

Aufbau einer Analytics Plattform in der AWS für reibungslose Entwicklung und Automatisierung

Um effizient Mehrwert aus Daten ziehen zu können, müssen Analysten Zugang zu allen relevanten Datenquellen bekommen und mit den notwendigen Analytics Tools ausgestattet werden. Unser Kunde setzt bei dieser Herausforderung auf die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz der AWS Cloud und setzt eine maßgeschneiderte Analytics Plattform aus integrierten Cloud Services für die Datenhaltung, Entwicklungsumgebungen für seine Analysten und produktive Job-Orchestrierung ein.