Ana­ly­ti­cal Data Plat­forms – Data Sci­ence at Scale


Inno­va­tive Unter­neh­men stre­ben eine AI-Fac­tory an, um die Durch­lauf­zei­ten und Kos­ten ana­ly­ti­scher Modelle von der Idee bis zum pro­duk­ti­ven Ein­satz zu mini­mie­ren. Das Herz­stück die­ser AI-Fer­ti­gungs­stra­ßen ist eine Ana­ly­ti­cal Data Plat­form, die die wesent­li­chen Pro­zesse, Umge­bun­gen und Tools bereitstellt. 

Der Kon­kur­renz einen Schritt vor­aus


Wett­be­werbs­vor­teile durch den Ein­satz von Advan­ced Ana­ly­tics zu erzie­len, erfor­dert aus­ge­reifte Ver­fah­ren zur auto­ma­ti­sier­ten Iden­ti­fi­zie­rung, Ent­wick­lung, Deploy­ment sowie Moni­to­ring und War­tung von Advan­ced Ana­ly­tics-Model­len. Dies wird nur gelin­gen durch Stan­dar­di­sie­rung über Use Case Blue­prints, Data & Modell Gover­nance (inkl. Data Pri­vacy) sowie effi­zi­ente Pro­zesse. Der nächste zen­trale Bau­stein ist die stan­dar­di­sierte Umset­zung von anspruchs­vol­len Daten­in­te­gra­ti­ons-Pro­zes­sen durch Data Pipe­lines. Es ist wich­tig, sich vor Augen zu füh­ren, dass die Anfor­de­rungs­pro­file zur Modell-Ent­wick­lung und zum Deploy­ment voll­kom­men unter­schied­lich sind. Zur Abbil­dung all die­ser Anfor­de­run­gen wird eine Ana­ly­ti­cal Plat­form mit umfang­rei­cher Funk­tio­na­li­tät benö­tigt, die eine End-to-End Inte­gra­tion in die Sys­tem­land­schaft des jewei­li­gen Kun­den erfor­der­lich macht. 


Große Auf­ga­ben – Zen­trale Plattform


Ana­ly­ti­cal Data Plat­forms als zen­trale Dienste bie­ten eine Reihe von Vorteilen 


Bereit­stel­lung eines auto­ma­ti­sier­ten Data Sci­ence Work­place zur Beschleu­ni­gung der Modell-Entwicklung
Data Ingestion durch Meta­data Dri­ven Ingestion und Inte­gra­tion in einen Data Cata­log, um Data Pipe­lining as a Ser­vice bereitzustellen
Daten und Daten­ma­nage­ment ste­hen zen­tral an einer Stelle zur Ver­fü­gung: deut­lich kür­zere Set­up­zeit für neue Pro­jekte, ein­fa­chere Ver­wal­tung der Zugriffs­be­rech­ti­gun­gen, Fire­wall-Frei­ga­ben sind schon ein­ge­rich­tet, usw.
Ver­ein­fachte Machine Lear­ning Ope­ra­ti­ons mit Hilfe von Orches­trie­rungs-, AI-Model- und Feedbackloop-Services
Bereit­stel­lung von Shared Ser­vices für Authen­ti­fi­zie­rung, Con­ti­nuous Deli­very, Con­ti­nuous Inte­gra­tion, Log­ging & Moni­to­ring, Data & Model Management
Log-Manage­ment und Alar­mie­rung, um alle Daten­zu­griffe zu pro­to­kol­lie­ren und für Auditzwe­cke zur Ver­fü­gung zu stellen
Inte­grierte CI/CD Pipe­lines zum zuver­lässigen, schnel­len und repro­du­zier­bare Deploy­ment von Machine Lear­ning Model­len inkl. Inte­gra­tion in ope­ra­tive Systeme
Gewähr­leis­tung der Data Pri­vacy durch strikte Tren­nung von Machine Lear­ning Deve­lo­p­ment und Machine Lear­ning Operations

Unsere größten Vorteile




Erfah­rung



Wir bei saracus haben viel­fäl­tige Erfah­run­gen mit dem Design, Ein­rich­tung und Betrieb von Daten­ana­ly­se­platt­for­men. Unab­hän­gig davon, ob Sie eine on-pre­mise, oder Cloud-Lösung bevor­zu­gen, oder Sie sich Ihre Platt­form aus ver­schie­de­nen Kom­po­nen­ten zusam­men­stel­len möch­ten. Wir haben die ent­spre­chen­den Exper­ten, Best Prac­ti­ces und die not­wen­dige Erfahrung. 



Cli­ent First Approach



Als her­stel­ler­un­ab­hän­gi­ges Unter­nehmen bera­ten wir Sie umfas­send und unab­hän­gig von Soft­ware­her­stel­ler-Inter­es­sen, ledig­lich ori­en­tiert an Ihren Zie­len und am kon­kre­ten Bedarf Ihres Unter­nehmens. Durch stra­te­gi­sche Part­ner­schaf­ten mit füh­ren­den Cloud­platt­for­men und Tool­herstellern, sind wir in der Lage Ihnen ein brei­tes Reper­toire an Mög­lich­kei­ten zu bieten.



Kos­ten-Opti­mie­rung



Gerade weil Cloud-basierte Lösun­gen sehr gut ska­lie­ren, müs­sen die Kos­ten im Griff behal­ten wer­den. saracus besitzt die dafür erfor­der­li­chen Erfah­run­gen, um einen Tech­no­lo­gie- und Ser­vice-Stack (z.B. Ergän­zung mit Open­so­urce-Kom­po­nen­ten) aus­zu­wäh­len, um Leis­tungs­an­for­de­rung und Bud­get­gren­zen in Ein­klang zu bringen.



Auto­ma­ti­sie­rung



saracus legt bei der Pla­nung und Imple­men­tie­rung einer Ana­ly­ti­cal Plat­form sehr viel Akri­bie auf die Auto­ma­ti­sie­rung und Wie­der­ver­wend­bar­keit aller Systemkomponenten.



Data Pri­vacy



Die Ana­lyse von Daten öff­nen ein gro­ßes Fens­ter zur Opti­mie­rung bestehen­der Unter­neh­mens­pro­zes­sen, Ein­spa­rung von Kos­ten oder zur Ver­bes­se­rung der Cus­to­mer Jour­ney. Aber damit sich die­ses Fens­ter nicht sofort wie­der schließt, berück­sich­tigt saracus das Thema Data Pri­vacy von Pro­jekt­be­ginn an in allen Pha­sen und bei allen Entscheidungen. 


Lösun­gen

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