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Beste Aussichten mit
Data Analytics aus der Cloud

Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Die Fertigkeit, Unmengen von Daten zu finden, aufzubereiten und mit neuen Erkenntnissen zu veredeln liegt in der DNA von Google und von Wabion. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Cloud Data Analytics auf der Google Cloud Platform (GCP) den Wert Ihrer Daten erhöhen, Ihre Kunden besser erreichen und neue Geschäftsfelder erschliessen.

Big data in die cloud

Egal ob Small oder Big Data, die Digitalisierung betrieblicher Prozesse hat ein exponentielles Datenwachstum im Schlepptau. Häufig sind Unternehmen mit einer on-prem IT-Infrastruktur dem Anstieg des Datenvolumens nicht gewachsen und stossen bei der Nutzung der Daten an ihre Grenzen. Wabion hilft, Grenzen zu überwinden und Lösungen zu entwickeln, die den Wert Ihrer IT-Infrastruktur und Ihrer Daten ausschöpfen. 

Herausforderungen für on-prem Lösungen
im Big Data Zeitalter

Ausbau dauert lange und kostet viel

Mehr Daten erfordern mehr Speicher- und Rechenleistung. Der Ausbau von on-prem Kapazitäten kostet mehr und dauert länger als auf GCP.

Aufwand für Datenbank-Unterhalt

Firmen mit on-prem Infrastrukturen brauchen auch mehr personelle Kapazitäten. Mehr Data Analytics bei gleichen Kapazitäten erhöht den Aufwand zusätzlich.

Keine Lösung für diverse Formate

Datenformate von spezifischen Systemen (z.B. ERP) erschweren umfassende Analysen on-prem. GCP bietet diverse Optionen für Multiformat-Analysen.

Infra-struktur bleibt oft ungenutzt

Data Analytics braucht ad-hoc Rechenleistung. On-prem Infrastrukturen bleiben oft ungenutzt. “Pay-per-Use”-Lösungen auf GCP ersparen Ihnen diesen Aufwand.

On-demand Lösungen für Ihr Datenaufkommen mit Google Cloud

Um bei der Datenanalyse nicht den Anschluss zu verlieren, setzen Unternehmen vermehrt auf Cloud-Lösungen. Als führender Public Cloud Anbieter für Data Analytics und AI/ Machine Learning deckt Google Cloud sämtliche Bedürfnisse für die Ablage, Aufbereitung und Analyse zentraler Geschäftsdaten ab:

Google Cloud bietet Lösungen für sämtliche Data Analytics Bedürfnisse

Mit dem Big Data Process Model bietet Google Cloud von Datenbanken bis Predictive Analytics alle Komponenten, um das Maximum aus Ihren Geschäftsdaten herauszuholen:

  • Dateneinspeisung: Mit Cloud IoT für Peripheriegeräte, Cloud Pub/Sub als häufig verwendete Middleware für Echzeitdaten, Cloud Storage für die Ablage von Dateien und Objekten sowie zahlreichen Partner-Konnektoren stellt Google Cloud effiziente Lösungen für jeden Use Case sicher.
  • Datentransformation:  Das T in ETL- und ELT-Prozessen (Extract, Transform, Load) übernehmen Cloud Dataflow und Cloud Dataproc. Sie stehen für eine automatisierte, skalierbare und kosteneffiziente Datenaufbereitung. Für Unternehmen, die auf Hadoop, Spark oder ähnliche Lösungen setzen, ist Cloud Dataproc eine performante “Pay-Per-Use”-Alternative zum Betrieb vor Ort. Sie bezahlen dabei nur den ad-hoc Verbrauch für die erforderlichen Data Analytics Ressourcen.
  • Datenbanken: Mit Cloud SQL und Cloud Spanner für relationale Datenbanken sowie Cloud Bigtable und Cloud Firestore für NoSQL-Anforderungen bietet Google Cloud erstklassige Datenbanklösungen als Managed Services für alle Anwendungsfälle zur Verfügung. 

Wie immer bei Google Cloud, lassen sich die einzelnen Produkte einfach kombinieren. 

Für AXA, den führenden Versicherungsanbieter in der Schweiz, hat Wabion beispielsweise eine Data Analytics Platform entwickelt, die Cloud Pub/Sub, Cloud Storage, Dataflow und BigQuery verbindet und gleichzeitig sämtlichen Compliance-Anforderungen in einem stark regulierten Umfeld entspricht. 

Data Analytics & business intelligence

In BigQuery liegt und kulminiert die einmalige Power, die Ihnen GCP für Data Analytics liefert. Kombiniert mit anderen GCP Tools wie Cloud Storage, Cloud Pub/Sub oder Cloud Dataflow für automatisierte ETL- und Datenintegrationsprozesse, dient das “serverlose Data Warehouse” als zentrales Gefäss für umfassende Datenanalysen mit vereinheitlichen Datenformaten (strukturiert, semi-strukturiert) aus diversen Datenquellen.

Mit BigQuery verschwimmen die Grenzen zwischen Data Lake, Data Warehouse und Data Mart. Big Data wird zu Big Value, wobei Sie mehrfach profitieren:

No Ops: Fully Managed Services (Serverless)

Wie mit den meisten GCP Data Analytics Tools konzentrieren Sie sich bei BigQuery auf Ihre Daten und Insights. Skalierung, Unterhalt etc. sind automatisiert.

Speed & Power dank Google Infra-struktur

Während on-prem Big Data Analytics oft viel Zeit beansprucht, profitieren Sie von der quasi unbegrenzten Rechenleistung, die Google Cloud liefert.

Diverse Quellen, ein Data Lake

Die richtige Kombination von GCP Tools bringt Daten aus diversen Systemen und Formaten unter einen Hut resp. eine zentrale Analyse, die mit Machine Learning Tools ergänzbar ist.

Sie bezahlen nur, was Sie brauchen

Bei der Datenanalyse mit Google Cloud bezahlen Sie, wenn und was Sie verbrauchen. “Ad-hoc Infrastruktur” streicht die Kosten für ungenutzte Ressourcen.

Neben den technischen Vorzügen besticht BigQuery auch durch Benutzerfreundlichkeit. In Einklang mit Ihren GCP Zugriffsregeln (Cloud Foundation) haben alle relevanten Personen Zugang zu den gewonnenen Insights. 

Mit Looker, der Business Intelligence Plattform von Google Cloud, lassen sich Daten aus BigQuery mit vielen weiteren Datenbanken inner- und ausserhalb von GCP verknüpfen und eine einheitliche Datenplattform für zahlreiche End-to-end-Lösungen etablieren – von Datenvisualisierung und Reporting über eine interaktive Explorationsplattform hin zu eigenständigen neuen Business-Applikationen. Nutzen Sie unsere Expertise und Sie erhalten den Durchblick, wie Sie mit Data Analytics, AI und Machine Learning Ihr Geschäft optimieren.

Data Analytics ist die Basis für effiziente Business Intelligence

Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML)

AI und ML spielen für umfassende Datenanalysen eine entscheidende Rolle. Bei der Erschliessung unterschiedlicher Quellen sind AI- und ML-Tools bewährte Hilfsmittel, um unstrukturierte Daten für Data Analytics zu nutzen sowie strukturierte Daten zu vereinheitlichen und bereinigen. Mittels APIs lassen sich GCP Produkte wie BigQuery oder Dataflow durch AI- und ML-Funktionen verstärken. Dazu zählen:

  • BigQueryML als direkt in das Data Warehouse integrierte ML-Bibliotheken
  • Vision AI für die Interpretation und Kategorisierung von Bild- und Dokumentdaten
    samt Objekt- und Texterkennung
  • Video AI für die detaillierte Erkennung und Klassifikation von Videomaterial
  • Cloud Natural Language und Document AI für die Analyse und Deutung von unstrukturierten Texten,
    inklusive Sentiment Analysis
  • Cloud Translation für die Spracherkennung und Übersetzung

GCP Produkte für AI und ML sind in der Regel in vordefinierter und individualisierbarer Version erhältlich. Für Machine Learning Spezialisten bietet Google Cloud ein umfassendes Ökosystem für die einheitliche Entwicklung und Anwendung von Modellen mit TensorFlow als Framework für die Programmierung und AI Platform für das Training, das Hosting und den ganzen Lifecycle von ML Modellen. Damit lassen sich zum Beispiel für Predictive Analytics auf Abermillionen von Datensätzen in BigQuery effizient neue und beliebig komplexe Modelle bauen, testen und einsetzen.

Die Daten- und AI/ML-Experten von Wabion beraten Ihr Unternehmen nicht nur im Umgang mit AI und ML, sondern entwickeln und implementieren auch auf Ihr Geschäftsmodell zugeschnittene Modelle mit künstlicher Intelligenz. 

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    Wabion – Wir sind führender Google Cloud Premier Partner, Expert System Platinum Partner und Lucidworks Gold Partner im deutschsprachigen Raum.