Google-Cloud-Platform-Services für modernes BI

Informationen sind so relevant wie nie zuvor. Sie ermöglichen es Unternehmen datengetriebene Entscheidungen zu treffen, um im Wettbewerb bestehen zu können. Die nie dagewesene Verfügbarkeit von Daten stellt die Business-Intelligence-Teams (BI-Teams) in Unternehmen jedoch vor eine Vielzahl neuer Herausforderungen. Mit der Google Cloud Plattform (GCP) lassen sich diese durch ein großes Angebot an BI-Services, in den Bereichen Datenhaltung, Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz (KI), meistern.

Das Google-Cloud-Ökosystem

Daten werden heutzutage mit einem bisher unübertroffenen Tempo und Umfang generiert. Diese können Unternehmen nutzen, um Trends und Muster zu erkennen, um so in einem dynamischen Umfeld bestehen zu können. Allerdings bringen diese Chancen auch Herausforderungen mit sich. Die Geschwindigkeit und schiere Menge, in der verschiedenste Arten von Daten aus heterogenen Quellen erzeugt werden, stellen besondere Ansprüche an das Datenmanagement. Daten müssen in Echtzeit verarbeitet und dabei viele Schnittstellenabhängigkeiten berücksichtigt werden. Zusätzlich muss gewährleistet sein, dass Daten verfügbar und sicher sind, während gleichzeitig Kosten reduziert werden. Des Weiteren rückt das Thema der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Unternehmensprozesse in den Fokus.

Traditionelle On-Premise-BI- und -Analytics-Anwendungen können dabei schnell an ihre Grenzen stoßen. Durch Cloud-Technologien, wie die Google-Cloud-Platform (GCP), können skalierbare und kostengünstige BI-Lösungen entwickelt werden. Auch für kleinere und mittlere Unternehmen ist es möglich, flexibel zusätzliche Ressourcen bereitzustellen, wodurch erheblichen Investitionen in On-Premise-Hardware, -Software und -Wartung vor Ort überflüssig werden. Zur einfachen Realisierung stellen Public-Cloud-Anbieter wie Google eine breite Palette von Services und Tools zur Verfügung und ermöglichen Unternehmen den schnellen Zugriff auf neuste Technologien.

GCP-Tools & -Services

Die Google-Cloud-Platform (GCP) bietet verschiedene Tools und Dienste für die Verwaltung und Analyse von Daten. Ein End-to-End-Ansatz gewährleistet, dass alle Ebenen von der Datenerhebung bis hin zur datengetriebenen Entscheidungsfindung abgedeckt werden.

Datenakquise und -Integration / -Ingestion

GCP bietet diverse Services und Tools, um Daten aus heterogenen Quellen wie IoT-Devices, E-Commerce-Applikationen oder On-Premise-Systemen zu verarbeiten. Pub/Sub ist ein hochskalierbarer, gemanagter Service zur asynchronen Datenverteilung und eignet sich beispielweise für die Einspeisung von eventgetriebenen Daten in Echtzeit. Der Storage Transfer Service ermöglicht es auch, auf Datenquellen an anderen Orten, wie z. B. anderen Cloud-Anbietern, zuzugreifen.

Datenverarbeitung / Processing

Um Rohdaten zur Analyse zu veredeln, stellt GCP verschiedenste Services zur Verfügung. Dataflow ist ein gemanagter und skalierbarer Service, der auf der Apache-Beam-Technologie basiert, und sich besonders für die Erstellung von Data-Pipelines eignet. Dabei werden sowohl Batch- als auch Streaming-Daten abgedeckt. Mit Dataproc können unter anderem existierende Applikationen, basierend auf Apache-Spark oder Hadoop, in die Cloud migriert werden. Data Fusion und Dataprep können hingegen als Low-Code-Alternativen zu den genannten Processing-Services genutzt werden. Cloud Composer ist ein vollständig verwalteter, auf Apache-Airflow basierender Service, für die Orchestrierung von verschiedenen Workflows.

Datenspeicherung / Storage

Je nach Anwendungsfall bietet GCP eine Vielzahl an Optionen zur Datenspeicherung. Ob NoSQL oder eventbasierte Daten (Cloud BigTable), Data-Lakes für unstrukturierte Daten (Cloud Storage), klassische relationale SQL-basierte Datenbanken (Cloud SQL und Cloud Spanner) für Online-Transaction-Processing (OLTP) oder Data-Warehousing (BigQuery), für jeden Anwendungsfall stellt GCP die passende Lösung zur Verfügung.

Künstliche Intelligenz (KI) / Machine Learning (ML)

GCP verfügt über eine breite Palette von KI-Services, um wertvolle Insights zu generieren. Vertex AI ist eine Plattform für künstliche Intelligenz zur schnellen Erstellung, Bereitstellung und Skalierung von Modellen. Mit AutoML kann die Optimierung von Scoring-Parametern automatisiert werden, um so ein Modell effizienter, mit besseren Ergebnissen, zu trainieren. Auch BigQuery verfügt über ML-Funktionalitäten, die direkt im SQL-Interface definiert werden können. Darüber hinaus bietet Vertex AI vortrainierte Modelle über verschiedene APIs (Video Intelligence API, Translation API, Vision API etc.) für gängige Domänen.

Erfolgsorientierte Umsetzung mit accantec

Dekoelement GCP-Architektur und -Design

GCP-Architektur und -Design

Erfahrene accantec-Cloud-BI-Consultants verfügen über umfangreiche Expertise in der Planung, Implementierung und Optimierung von Google-Cloud-Infrastrukturen und -Lösungen. Sie gehen auf die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden ein und bieten ihnen maßgeschneiderte Lösungen an, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.
Dekoelement GCP-Architektur

GCP-Migration und -Development

Als anerkannter Dienstleister für Data-Warehouse- und BI-Lösungen kann accantec seinen Kunden helfen, das volle Potenzial der Google Cloud Big-Data- und Analytics-Tools und -Services auszuschöpfen. Darunter fallen unter anderem Google BigQuery, Google Cloud Dataflow und Google Cloud Dataproc. Was vorher in Sachen Geschwindigkeit, Ausmaß und Qualität der daten-getriebenen Erkenntnisse undenkbar war, ist jetzt im Handumdrehen möglich.
Dekoelement Machine Learning

GCP-Machine-Learning

Dank der Kompetenzen der accantec-Cloud-BI-Berater in den Bereichen Analytics, IoT und Cognitive-Computing sowie der skalierbaren Machine-Learning-Engine von Google Cloud AI werden fortschrittliche Automatisierungs- und Machine-Learning-Beratung angeboten, um passgenaue ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren, zu evaluieren und bereitzustellen.

Google-Cloud-Services im Überblick

Deko Element GCP Architekur Beratung

GCP-Architektur-Beratung

accantec-Cloud-BI-Consultants helfen Kunden bei der Planung und Implementierung von Cloud-Architekturen. Dies umfasst eine Bewertung der aktuellen Kunden-Systeme, die Identifizierung von Engpässen und darauf basierend einer optimierten Architektur-Empfehlung für das GCP-Ökosystem, die auf die spezifischen Anforderungen des Kunden zugeschnitten ist.
Deko Element Google Cloud Datenanalyse

GCP-Datenanalyse- und Machine-Learning-Beratung

accantec hilft Kunden dabei, das volle Potenzial der GCP-Big-Data und -Analytics-Services auszuschöpfen. Darunter fallen unter anderem Google BigQuery, Google Cloud Dataflow und Google Cloud Dataproc. Was vorher in Sachen Geschwindigkeit, Ausmaß und Qualität der datengetriebenen Erkenntnisse undenkbar war, ist jetzt im Handumdrehen möglich.
Deko Element GCP Data Integration

GCP-Data-Integration- und Migration-Services

Mit den Data-Engineering-Kompetenzen der accantec-Cloud-BI-Consultants werden Kunden bei der Migration ihrer On-Premise-Lösungen in die Google Cloud unterstützt. Die accantec group hat schon früh erfolgreich Google-Cloud-Infrastrukturen und -Workflows aufbauen können und ist erfahren darin, Kunden-Datenbewirtschaftungslösungen in die Google-Cloud zu migrieren.
Deko Element Analytics

Analytics/Scoring-as-a-Service

Einige Unternehmen haben viel in ihre On-Premise-Business-Support-Systeme (BSS) investiert und durch deren optimale Einbindung in die Unternehmensprozesse ist mittelfristig keine Migration in eine Cloud-Plattform geplant. Diese können trotzdem von den analytischen Vorteilen und Stärken der Google Cloud profitieren (z. B. Integration von Scores). accantec realisiert dafür GCP-Machine-Learning- und Scoring-Lösungen, deren Ergebnisse über APIs nahtlos in die Kunden-Business-Support-Systeme eingebunden werden können.

Wir begleiten sie in die Google-Cloud

Unsere Cloud-BI-Consultants bieten umfassende Unterstützung bei der Planung und Implementierung von Cloud-Architekturen sowie der Migration von On-Premise-Lösungen und -Systemen in die Google-Cloud.

Wir helfen unseren Kunden, das volle Potenzial der Google Cloud Big-Data- und -Analytics-Services auszuschöpfen, einschließlich Google BigQuery, Google Cloud Dataflow und Google Cloud Dataproc.

Unsere Erfahrung und Kompetenzen im Bereich Machine-Learning und Scoring ermöglichen es uns, Kunden-Lösungen in die Google-Cloud zu integrieren und die Ergebnisse nahtlos in bestehende Business-Support-Systeme zu integrieren.

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