Vor allem Open Source Frameworks auf Python Basis müssen sich nicht vor den Lösungen großer Tool-Hersteller verstecken.
Nicht nur innerhalb von Data Science und in DataOps getriebenen Fachbereichen wie Risk Controlling werden sie aufgrund ihrer Stärken wie Modularisierbarkeit und Dokumentation immer häufiger eingebunden und lösen Standard-Frameworks wie SAS ab. Mittlerweile implementieren selbst große Tool-Hersteller Python und Jupyter Notebooks nativ in ihre Cloud-Umgebungen und profitieren von der Interoperatibilität der Schnittstellen mit allen technischen Bereichen im Unternehmen.
Hochperformante Konnektoren mit sehr hohen Datendurchsätzen machen ganzheitliche Open Source ETL/ELT und -Warehousing-Lösungen möglich mit deutlich niedrigeren Kosten. Open Source Lösungen auf Python Basis haben dank ihrer nahtlosen Intergration in CI/CD Pipelines darüber hinaus erhebliche Vorteile für das automatisierte Deployment.
Unsere Spezialisten im Open Source Segment unterstützen Sie, einen Blick über den Tellerrand der großen ETL/ELT- und Datenbankhersteller zu werfen und alternative Lösungen für Sie zu entwickeln, die modular und passgerecht auf Ihre Business Needs zugeschnitten sind.
-
filter_dramaOpen Source Warehousing & Databases
ETL/ELT und Data Analytics Frameworks auf Python Basis in Verbindung mit PostgreSQL als Datenbank: Schnell einsetzbar, individualisierbar, portierbar, flexibel skalierbar, kostengünstig
-
filter_dramaState of the Art Deployment-Pipelines
Wir arbeiten deployment-getrieben nach DevOps-Ansätzen mit Jenkins, Docker und Maven, bauen CI/CD-Pipelines auf oder integrieren Applikationen in diese. Daten und deren schnellstmögliche Verfügbarkeit stehen bei uns im Vordergrund, daher nutzen wir Ansätze aus DataOps
-
filter_dramaSkript Automatisierung
Production-ready Skripte für das Aufsetzen von ETL/ELT-Infrastrukturen sowie innerhalb von Migrations-Szenarien sparen Zeit und Ressourcen
-
filter_dramaAlternativen zu ETL/ELT Pipelines der großen Hersteller
Datenintegration, -Transformationen und Analyse in einer homogenen Umgebung in Azure mit DataBricks oder Azure Data Factory