GlobalLogic Data Platform

Beschleunigen Sie den Weg weg von Datensilos hin zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse mit dem GlobalLogic Inhouse Data Platform Accelerator

Überblick

Obwohl die Wertschöpfung aus Daten im gesamten Unternehmen ein Gebot der Stunde ist, kämpfen viele Unternehmen nach wie vor mit den Herausforderungen der Big-Data-Architektur, der Technologie-Stacks und der für den Ramp-up erforderlichen Hosting-Funktionen. Data Platform Accelerator (DPA) von GlobalLogic ermöglicht es Unternehmen, eine voll funktionsfähige End-to-End-Datenplattform innerhalb eines Ziel- oder Greenfield-Cloud-Accounts innerhalb von Tagen statt Monaten zu implementieren. Durch die Nutzung von Cloud-nativen PaaS-Technologien hilft DPA Unternehmen, unternehmensweite Daten zu sammeln, umzuwandeln und anzureichern und diese an Analysten weiterzuleiten, um Mehrwert und Erkenntnisse zu generieren.

Unterstützte Plattformen

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Branchen

Branchenunabhängig

Technologien/Arbeitet gut mit

Azure: DataBricks, Data Lake, Blob Storage, Data Factory, Spark, Hive
AWS: S3, Glue, Managed Airflow

Geschäftsanforderungen

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Beseitigen Sie Datensilos, die die Generierung von Erkenntnissen und Werten behindern

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Ermöglichen Sie die Konsistenz von Infrastrukturen, Technologien, Pipelines und Prozessen, die für die Arbeit an Datenprojekten verwendet werden

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Schaffen Sie Transparenz über verfügbare Daten/Adaptoren/Pipelines, um Inkonsistenzen und Duplikate zu beseitigen

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Verwaltung des mühsamen, nicht trivialen und langwierigen Prozesses der Bereitstellung, Konfiguration, Integration, Einrichtung von Sicherheit und Zugriffskontrolle

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ErmöglichenSie eine rollenbasierte Zugriffskontrolle über Daten, Datenverarbeitung, Plattformkonfigurationen und APIs hinweg

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Beschleunigen Sie die Datenverarbeitung und Anpassung an die Geschäftsanforderungen

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Befähigen Sie das Data-Science-Teams, KI/ML-Modelle zu erstellen

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Erstellen einer Datenplattform der nächsten Generation und einer Zukunftsstrategie mit begrenztem Fachwissen

Wertversprechen

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Zentralisierte und vereinheitlichte Data-Lake-Infrastruktur in der Cloud. Single Source of Truth für verschiedene Stakeholder und Teams

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Standard-Architektur, die die besten Praktiken der Branche nutzt und auf cloudbasierte PAAS-Technologien zurückgreift

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Modulares, flexibles und erweiterbares, auf Vorlagen basierendes Framework, das Anpassungen zur Laufzeit erlaubt und so die Erstellung maßgeschneiderter Lösungen erleichtert

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Effektive und effiziente Erkennung von Datenquellen, Datenkomponenten und Daten ermöglicht Konsistenz, Standardisierung, Wiederverwendung und die Beseitigung von Inkonsistenzen und Duplikaten

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Zentralisierte rollenbasierte Zugriffskontrolle für alle Daten, Komponenten und Benutzeroberflächen, einschließlich CLI und APIs

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Starthilfe für die Fähigkeit des Data-Science-Teams, KI/ML-Modelle zu erstellen

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Vorsprung durch OOB-Framework, Funktionen und spätere Wiederverwendung, dies führt zu, Aufwands- und Kosteneinsparungen., Schnellere Markteinführung und schnellere Wertrealisierung

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Big Data-Verarbeitung durch ein auf dem Industriestandard Spark basierendes Framework

Features

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