Data Analytics Services in Data Lake für Predictive Analytics

Analysieren von Daten und Erstellung von Erkenntnissen für die Entscheidungsfindung

Data Analytics Services

Data Analytics bezieht sich auf den Prozess der Datenanalyse und der Erstellung von Erkenntnissen für die Entscheidungsfindung.

Es ist für moderne Unternehmen aufgrund der schieren Menge an Benutzer- und Transaktionsdaten, auf die sie täglich stoßen, von entscheidender Bedeutung geworden. Die Speicherung und Verarbeitung dieser Daten wird ohne die richtigen Tools unmöglich.

Hier wird Big Data Analytics wichtig. Cloud Computing Technologies (CCT) hat es vielen kunden ermöglicht, in der jüngsten Vergangenheit Datenanalysedienste in Umlauf zu bringen, und die Ergebnisse waren hervorragend.

CCT arbeitet mit vielen
Data Analytics Services
zusammen, um Kunden die besten Lösungen zu bieten. AWS ist jedoch der führende Anbieter von Cloud Services und Data Analytics Services. Als Standard Consulting Partner empfiehlt CCT AWS Data Lakes. Data Analytics Services, wie TensorFlow, sind für 85 % ihrer Big Data-Projekte von AWS abhängig.

Es ist wichtig, viele verschiedene Aspekte von AWS Data Analytics Services zu berücksichtigen, wie Z. B. Analysen, Datenverschiebungen, Datensee und Vorhersageanalysen.

Vorteile von AWS Data Analytics Services

Hier sind die wichtigsten Vorteile für AWS-Kunden:

Einfache Erstellung von AWS Data Lakes


AWS Data Lake
Formation automatisiert den Prozess der Einrichtung eines Data Lake. Zeitaufwändige Aufgaben wie das Laden, Transformieren und Sichern von Daten und das Steuern, wer Zugriff hat, werden erheblich vereinfacht.

Amazon Redshift ersetzt viele andere Tools, die die Möglichkeit bieten, alle Arten von Daten abzufragen. Darüber hinaus ermöglichen Tools wie AWS SageMaker Kunden, vorausschauende Analyseplattformen mit Leichtigkeit einzurichten.

Umfassendes Portfolio an Data Analytics Services

AWS bietet das umfassendste Produktportfolio für alle Aspekte von Data Science wie Analysen, Datenverschiebungen, Datenseen und Vorausschauungsanalysen. Für jeden Prozess gibt es viele Optionen, die es den Kunden ermöglichen, diejenige auszuwählen, die für ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist.

Offene Dateiformate wie Apache Parquet ermöglichen die zentrale Speicherung von Daten, die jedoch von allen AWS-Services genutzt werden.

Skalierbarkeit und Kosteneffizienz

AWS bietet praktisch unbegrenzte Compute- und Speicherressourcen, die eine bequeme Skalierung Ihres Data Warehouse ermöglichen. Sobald eine Data Analytics-Plattform mit riesigen Datenmengen eingerichtet wurde, ist es nicht möglich, sie zu migrieren, ohne das Geschäft zu stören und erhebliche Kosten zu verursachen. Daher ist es wichtig, einen Service-Provider wie AWS auszuwählen.

Da Unternehmen ein exponentielles Wachstum der Datenlasten verzeichnen, die sie ansammeln, ist es wichtig, Dienstleistungen mit kostengünstigen Preisen zu erwerben. AWS bietet variable Preise und umsorgliche Optionen, die sicherstellen, dass Sie nur für die Menge der verbrauchten Ressourcen bezahlen.

Sichere Speicherung und Verarbeitung für Big Data

AWS ist einer der sichersten Cloud-Anbieter und bietet Kunden viele Sicherheitsvorteile und Compliance-Zertifizierungen. Die Daten werden verschlüsselt gespeichert und übertragen, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Darüber hinaus bietet AWS viele andere Tools wie Amazon Macie, die alle sensiblen Daten identifizieren, die achtlos gespeichert werden, und Amazon Inspector, der Konfigurationsfehler identifiziert, die zu Datenschutzverletzungen führen können.

AWS Analytics

AWS besteht aus vielen Services, die für verschiedene Aspekte von Datenanalysen wichtig sind, wie z. B. Verarbeitung von Big Data, Data Warehousing, Echtzeitanalysen, interaktive Analysen, betriebsbezogene Analysen sowie Dashboards und Visualisierungen.

Amazon Redshift ist eines der am meisten empfohlenen Tools für die Abfrage eines Data Warehouse, bei dem es sich um eine zentralisierte Datensammlung aus vielen Bereichen eines Unternehmens handelt. Komplexe SQL-Abfragen werden verwendet, um strukturierte und halbstrukturierte Daten aus Petabytes an Daten in Ihrem Data Warehouse abzurufen, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Sie können diese Ergebnisse dann über Amazon Redshift in Ihrem AWS Data Lake speichern, um sie in anderen Big Data-Analysetools wie Amazon EMR und Amazon Athena zu verwenden.

AWS Redshift unterstützt die Datenanalyse von Unternehmen, die von Startups bis hin zu Fortune 500-Unternehmen reichen. Yelp, McDonald’s, Fox Networks und Lyft sind nur einige der größten Kunden.

Amazon EMR und Kinesis sind einige der anderen Tools, die in dieser Kategorie für die Datenverarbeitung bzw. Analyse angeboten werden.

Datenverschiebung

Das Importieren von Daten in großen Kapazitäten ist einer der schwierigsten Aspekte eines Data Lake. AWS bietet viele Services, um das Erfassen, Transformieren und Laden von Streaming-Daten in Produkte wie Amazon S3 und Amazon Redshift zu erleichtern.

Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Analytics sind einige der wichtigsten Optionen für das Streaming von Daten aus verschiedenen externen Quellen. Amazon Kinesis Video Streams ist ein spezialisiertes Tool zum Importieren von Videoinhalten, das für viele Branchen wie Gesundheitswesen, Personalbeschaffung und Einzelhandel nützlich wird.

AWS Data Lake

AWS bietet drei Hauptkategorien von Tools für Data Lakes. Die erste ist die Datenkatalogisierung, bei der AWS Lake Formation eine wichtige Rolle bei der Automatisierung des Prozesses zum Erstellen eines Datensees spielt.

Object Storage ist eine weitere wichtige Kategorie angesichts der unvorstellbar großen Datasets, die mit Big Data-Analysen verknüpft sind. Amazon S3 ist die führende Speicheroption für AWS Data Lakes.

Last but not least sorgen Datensicherungs- und Archivierungstools wie Amazon S3 Glacier und AWS Backup dafür, Ihre Daten im Notfall und bei anderen Katastrophen zu sichern.

Predictive Analytics

Die Haupterwartung eines Data Warehouse ist es, Einblicke zu liefern, die die Entscheidungsfindung erleichtern. Die Vorhersageanalyse ist ein wesentlicher Teil davon. Amazon SageMaker ist ein robustes und umfassendes Tool zum Erstellen und Trainieren von Machine Learning-Modellen für
Predictive Analytics
. Jedes Deep Learning-System beginnt mit der Schulung der Deep Learning-Algorithmen, um einen Satz beschrifteter Testdaten zu verarbeiten. SageMaker es Ground Truth bietet alle notwendigen Tools zum Erstellen und Verwalten umfassender Schulungsdatensätze.

Amazon SageMaker Autopilot ist ein weiterer nützlicher Teil der Plattform und unterstützt Kunden bei der Automatisierung der meisten Routineaufgaben, die mit dem Training von Machine Learning-Algorithmen erforderlich sind. SageMaker Studio ist die offizielle Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für die AWS Deep Learning-Plattform.

Darüber hinaus bieten andere Tools wie SageMaker Notebooks zur Verwaltung von Elastic Computer Instances, Marketplace, Augmented AI und Debugger weitere Funktionen, um den Prozess der Einrichtung eines AWS Data Lake zu glätten.

Kontaktieren Sie Cloud Computing Technologies noch heute für einen unverbindlichen Proof-of-Concept und -Vorschlag! Wir spezialisieren uns auf den Aufbau und die Optimierung von AWS Data Lakes und vielen anderen Big Data Analytics-Plattformen.

Transforming for Innovation and Sustainability securing future COMPETITIVE ADVANTAGE

Data Analytics Services

Eine 360-Grad-Ansicht Ihrer bestehenden und neuen Kunden

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse bezieht sich auf einen umfassenden Satz von Techniken und Methoden, die Datensätze untersuchen, um Schlussfolgerungen aus riesigen Mengen von Datensätzen zu ziehen. Auf diese Weise verwenden Sie Rohdaten und Anzeigemuster, um wertvolle Geschäftseinblicke zu zeigen.

Die Daten waren vor dem 21. Jahrhundert begrenzt. Damals wurden manuelle Aktivitäten verwendet, um Erkenntnisse aus den Informationen eines Kunden zu gewinnen. Als sich die Welt jedoch ins Internet verlagerte, erlebte die globale Datenspeicherung ein explosionsartiges Wachstum. Dies führte dazu, dass Unternehmen sich auf Datenanalysedienste verließen. Sie kombinierten künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, Statistiken, Algorithmen und Automatisierung, um spezielle Systeme zur Anzeige wichtiger Geschäftsmetriken auf benutzerfreundlichen Dashboards zu erstellen.

Hersteller zeichnen beispielsweise Laufzeiten, Ausfallzeiten und Arbeitswarteschlangen für mehrere Computer auf und führen Analysen durch, um die Arbeitslasten anzupassen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Maschinen optimiert sind und eng bis zur Spitzenkapazität arbeiten.

Datengesteuerte Unternehmen sind 23-mal häufiger erfolgreich bei der Kundenakquise.

Vorteile von Data Analytics Services

Kundenbedürfnisse antizipieren

Moderne Kunden erwarten, dass Unternehmen sie verstehen. Datenanalysen helfen Ihnen, zu verstehen, was Ihre Kunden benötigen. Sie nutzen die neu generierten Erkenntnisse, um die Benutzererfahrung zu optimieren und langfristige Beziehungen zu pflegen.

Liefern Sie relevante Produkte

Effektive Datenanalysen stellen sicher, dass das Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben kann, wenn neue Technologien entstehen und die Nachfrage in der Branche schwankt. Es ist eine ausgezeichnete Gelegenheit, maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. Analytics überprüft Faktoren wie Standort, Alter, Einkommen in Echtzeit, um eine qualitativ hochwertige Personalisierung zu erzielen. Ihre Marketingabteilung kann sich auf diese Erkenntnisse verlassen und angepasste Anzeigen anzeigen.

Minderung von Risiken und Betrug

Sicherheits- und Betrugsanalysen können Ihre finanziellen, physischen und geistigen Ressourcen vor Missbrauch durch externe und interne Bedrohungen schützen. Leistungsstarke Datenanalysefunktionen erhöhen die Sicherheit der Organisation und erhöhen die Betrugsprävention. Transparente Berichterstattung und Datenmanagement führt zu verbesserten Betrugsrisikomanagementprozessen. Beispielsweise können Finanzinstitute nach ungewöhnlichen Mustern suchen, um ihre Kunden vor Identitätsdiebstahl zu bewahren.

Bessere Entscheidungen treffen

Dies ist der größte Vorteil der Datenanalyse. Es ermöglicht der c-suite, schnelle und zeitnahe Entscheidungen zu treffen. Dadurch profitiert die gesamte Organisation von datengesteuerten Erkenntnissen.

90 % der Unternehmensexperten sind der Ansicht, dass Datenanalysen eine zentrale Rolle bei der digitalen Transformation ihres Unternehmens spielen.

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Der Ansatz der Cloud Computing-Technologien

Cloud Computing hat die Welt im Sturm erobert. Viele Unternehmen, die dachten, ihre Anwendungen mit ihrem Know-how und ihren Tools erstellen zu können, haben nun damit begonnen, die Vorteile von Cloud Computing zu nutzen. Diese Erkenntnis hat zu einem steilen Anstieg der Einführung von Cloud-Technologien geführt.

Bei Cloud Computing Technologies sind wir stolz darauf, unsere Kunden durch ihre Cloud-Migration zu führen. Wir bieten sichere, skalierbare und vollständig bedarfsorientierte Cloud-Services über unsere Cloud-Partner auf Unternehmensebene wie Amazon AWS.

Wenn Sie mehr über unsere innovativen Serviceangebote erfahren möchten oder wenn Sie einfach nur Ihre eigenen Bedürfnisse mit jemandem im Detail besprechen möchten, zögern Sie bitte nicht – kontaktieren Sie Cloud Computing Technologies noch heute

Wie können die Data Analytics Services von CCT Ihrem Unternehmen einen geschäftlichen Nutzen bringen?

Einer der Hauptgründe, warum Unternehmen zögerlich sind, Datenanalysedienste zu nutzen, ist, dass sie es im Vergleich zur herkömmlichen Softwareentwicklungals zu „komplex“ empfinden. Datenanalysen sind in der Tat kompliziert, aber es fügt einen enormen geschäftlichen Nutzen für Ihre Betriebsabläufe. Hier finden Sie einen kurzen Überblick darüber, wie wir eine breite Palette von Analysemethoden verwenden.

Datenaggregation

Bevor Ihre Daten analysiert werden, erfassen wir sie, zentralisieren sie und führen Datenbereinigungsvorgänge durch, um Doppelarbeit zu vermeiden. Auf diese Weise entfernen wir unvollständige und nutzlose Daten aus Ihrem Datensatz und ebnen so den Weg für verbesserte Einblicke. Wir aggregieren Daten aus:

  • Transaktionsdatensätze – Große Datasets, die von einer Organisation oder einem autorisierten Drittanbieter bereitgestellt werden. Je nach Branche kann sie Versanddatensätze, Verkaufsdatensätze und Bankdatensätze enthalten.
  • Freiwillige Daten – Daten, die direkt vom Endbenutzer gemeinsam genutzt werden

Data Mining

Wir passen Analysetools von AWS und Microsoft basierend auf der IT-Infrastruktur und den geschäftlichen Anforderungen Ihrer Organisation an und führen sie aus. Ziel ist es, zuvor verborgene oder übersehene Trends und Muster zu erkennen. Unsere Experten entwickeln Modelle aus einer großen Datenmenge. Sie verwenden statistische Techniken, um ein klares Bild Ihrer Organisation zu zeigen. Hier ist, was Data Mining beinhaltet.

  • Klassifizierung – Ordnen Sie Ihre bekannten Daten an, und gruppieren Sie sie, um Kundensegmente basierend auf verschiedenen Attributen zu erstellen.
  • Clustering – Wenn Sie nicht über die für die Datenklassifizierung erforderlichen Faktoren verfügen, verwenden wir Regression, um Muster zu identifizieren.
  • Regression – Prognostizieren Sie kontinuierliche numerische Werte durch historische Muster. Wenn Sie beispielsweise als Immobilienmakler arbeiten, können wir die Daten der letzten zehn Jahre nutzen, um vorherzusagen, ob die Preise steigen oder sinken werden.

Prognose

Wir analysieren das Verhalten aus historischen Daten, um eine Prognose zukünftiger Ereignisse zu erstellen. Bei dieser Prognose werden Daten für eine bestimmte Saison oder Periode angezeigt. Sie können z. B. beobachten:

  • Spikes in der Online-Suche nach einem bestimmten Produkt oder einer Dienstleistung.
  • Steigerung des Einzelhandelsumsatzes für Urlaubswaren.

Datenvisualisierung

Wir präsentieren hochinteraktive Grafiken, indem wir Geschäftseinblicke aus Daten zur Anzeige ziehen:

  • Modellierungsausgabe
  • Statistische Vorhersagen
  • Explorative Datenanalyse

CLOUD-VORTEILE FÜR IHR UNTERNEHMEN

Die Vorteile des Cloud Computing sind zahlreich und erheblich. In erster Linie ermöglicht Cloud Computing Ihrem Unternehmen die schnelle Einrichtung einer Server- und Anwendungsplattform für Ihr virtuelles Büro ohne Hardware- und Softwareabhängigkeiten. Darüber hinaus können Ihre Benutzer mit einer cloudbasierten zentralisierten Server- und Anwendungsplattform von zu Hause aus (WFH) von jedem Standort und jeder Zeitzone aus sicher auf geschäftliche IT-Ressourcen zugreifen.

In der Regel melden Unternehmen nach dem Wechsel in die Cloud erhebliche Kostensenkungen bei Hardware, Lizenzierung und Wartung. Dies ist auf eine effizientere Nutzung von Systemen zurückzuführen, da ein verbrauchsbasiertes Preismodell für eingeschränkte IT-Budgets schmackhafter ist. Anstatt sich mit unerwartet hohen IT-Kapitalausgaben zu befassen, sind Cloud-Ausgaben einfacher vorherzusagen und die Ausgaben für Abteilungen zu messen.

Cloud Computing kann problemlos den Bedarf an Überspannungskapazität decken, da es nach Bedarf skaliert und skaliert werden kann, um Ihre betrieblichen Anforderungen zu erfüllen. Ihre Daten und Systeme sind mit einer Cloud-Plattform geschützt, die bereits sicherheitskonform ist, sodass die Business Continuity-Funktionalität bereits adressiert ist.

Zusammenarbeit in höherem Maßstab über mehrere Kommunikationswege innerhalb der Cloud. Mit virtuellen Cloud-Desktops, sicherem Dateizugriff, cloudbasierten E-Mails oder Anwendungen wird Ihre Zusammenarbeit erheblich verbessert.

Bei CCT empfehlen wir allen Unternehmen, alle Abhängigkeiten und einschränkenden Faktoren der Legacy-IT zu beseitigen, indem sie zu agilen, fehlertoleranten und strategischen Cloud-Lösungen wechseln, die wir anbieten.

Was Kunden über Cloud Computing Technologies sagen

5/5

"CCT wurde für unsere Anforderungen an Wiederholbarkeit, Versionierung und Konsistenz mit unseren AWS-Plattformkonfigurationen bereitgestellt."

Mrs Johnson
Mrs. Johnson
5/5

"Durch schnelles Wachstum und durchschwängliche Innovation hat das CCT-Team unsere Cloud-Plattform-Capabilites skaliert."

Mr Edwards Testimonial
Mr. Edwards
5/5

"Die Bereitstellung globaler digitaler Services wurde mit Unterstützung des Know-hows und Ansatzes von CCT realisiert."

Mr Nowlan
Mr. Nowlan
5/5

"Mit der Entwicklung von CCT Microservices sind wir agiler in der öffentlichen Reaktion darauf, Anfragen mit hervorragender Effizienz zu erfüllen."

Federal Agency
Kleinunternehmer
5/5

"CCT hat unsere Innovations- und Softwarebereitstellung mit AWS und Kubernetes optimiert."

Mr Sorenson
Herr Sorenson
5/5

"Unsere Gewinne sind nach der digitalen Transformation unter der Leitung von Cloud Computing Technologies um das 4-fache in die Höhe geschnellt."

Small Business Owner
Bundesagentur

Erfahrung und agile Expertise

Sie können vertrauen

20
Jahre im Geschäft
180 +
Aufträge

Häufig gestellte Fragen

Ein Microservice ist die Aufspaltung traditionell eng gekoppelter Anwendungskomponenten in kleine spezialisierte Dienste, die über HTTPS REST- und HTTPS-API-Schnittstellen kommunizieren.

Da microservices kleine spezialisierte Dienste sind, können sie schnell und effizient neu angeordnet werden, um zukünftige Funktionen zu berücksichtigen, die derzeit nicht bekannt sind.

Microservices sind unabhängig und modular aufgebaut, was eine erhebliche Flexibilität bei Kommunikationsmustern ermöglicht und häufig kaskadierende Ausfälle verhindert.

DevOps ist die Kombination von Entwicklung und Betrieb zu einer einzigen Funktion der Softwareentwicklung und des Infrastrukturmanagements. Die Hauptpriorität von DevOps ist der Abbau von Hindernissen für die Geschwindigkeit der Lieferung.

DevSecOps ermöglicht jedem im Entwicklungsprozess mithilfe eines sicherheitsorientierten Toolssatzes, zeitnahe Sicherheitsentscheidungen in jeder Entwicklungsphase schnell und skalierend zu bearbeiten. Die Hauptpriorität von DevSecOps ist die Risikominderung durch DevOps Sicherheitsverantwortung und Governance.

Die Sicherheitsautomatisierung in DevSecOps erhöht die Geschwindigkeit von Codefreigaben und reduziert gleichzeitig das Risiko durch statische Anwendungssicherheitstests (SAST), Dynamic Application Security Testing (DAST) und Codeabhängigkeitsprüfung.

Ein hoher geschäftlicher Wert wird durch eine schnelle und effiziente Reaktion auf Marktchancen und -herausforderungen, die Optimierung von Innovationen und den Abbau technischer Schulden zu einem überlegenen Wettbewerbsvorteil geführt.

CCT freut sich, Ihre Anforderungen zu besprechen und einen Vorschlag für Ihre Überprüfung und Prüfung vorzulegen. Rufen Sie uns noch heute unter 1-800-804-9726 x105 an.

Typen der Data Analytics Services von CCT

Beschreibende Analytik

90% der Unternehmen setzen auf beschreibende Analysen. Sie beantwortet die Gründe für den Erfolg und Misserfolg Ihrer Organisation in der Vergangenheit.

Predictive Analytics

Predictive Analytics prognostizieren die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ergebnisses durch Machine Learning-Algorithmen und statistische Techniken. Algorithmen nehmen Daten und verwenden die bestmöglichen Vermutungen, um die fehlenden Daten auszufüllen. Es wird dann mit Daten aus ERP-, HR-, POS- und CRM-Systemen zusammengeführt, um nach Datenmustern zu suchen und Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu finden.

Präskriptive Analytik

Präskriptive Analysen manipulieren die Zukunft. Nutzen Sie es, um zu sehen, welche Ergebnisse möglich sind, und ergreifen Sie Maßnahmen, die wichtige Geschäftsmetriken maximieren. Die Datensimulation ermöglicht es Ihnen zu antworten: „Was sollten Sie jetzt tun?“

Insights-getriebene Unternehmen wachsen jedes Jahr um mehr als 30%.

Verbessern Sie die betriebliche Effizienz und senken Sie die Kosten mit den Data Analytics Services von Data CCT

CCT hat in den letzten zwei Jahrzehnten staatliche Institutionen und Organisationen digital transformiert. Wenden Sie sich an uns und nutzen Sie unsere Datenanalysedienste. Wir analysieren Ihre Geschäftsprozesse und zeigen, wie Datenanalysen Ihre aktuellen Abläufe rationalisieren, den Umsatz steigern und Kosten senken können. Es dauert nicht lange, bis unsere Dienstleistungen funktionieren. Worauf warten Sie also?

Wir helfen Ihnen gerne bei:

  • Kundendatenanalyse
  • Finanzdatenanalyse
  • HR-Datenanalyse
  • Marketing-Datenanalyse
  • Operative Datenanalyse
  • Leistungsdatenanalyse
  • Sales Data Analyse