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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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