GlobalLogic Data Platform

Beschleunigen Sie den Weg weg von Datensilos hin zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse mit dem GlobalLogic Inhouse Data Platform Accelerator

share

Überblick

Obwohl die Wertschöpfung aus Daten im gesamten Unternehmen ein Gebot der Stunde ist, kämpfen viele Unternehmen nach wie vor mit den Herausforderungen der Big-Data-Architektur, der Technologie-Stacks und der für den Ramp-up erforderlichen Hosting-Funktionen. Data Platform Accelerator (DPA) von GlobalLogic ermöglicht es Unternehmen, eine voll funktionsfähige End-to-End-Datenplattform innerhalb eines Ziel- oder Greenfield-Cloud-Accounts innerhalb von Tagen statt Monaten zu implementieren. Durch die Nutzung von Cloud-nativen PaaS-Technologien hilft DPA Unternehmen, unternehmensweite Daten zu sammeln, umzuwandeln und anzureichern und diese an Analysten weiterzuleiten, um Mehrwert und Erkenntnisse zu generieren.

Unterstütze Plattform

Branchen

Branchenunabhängig

Technologien/Funktioniert gut mit

Azure: DataBricks, Data Lake, Blob Storage, Data Factory, Spark, Hive
AWS: S3, Glue, Managed Airflow

Geschäftsanforderungen

Beseitigen Sie Datensilos, die die Generierung von Erkenntnissen und Werten behindern

Ermöglichen Sie die Konsistenz von Infrastrukturen, Technologien, Pipelines und Prozessen, die für die Arbeit an Datenprojekten verwendet werden

Schaffen Sie Transparenz über verfügbare Daten/Adaptoren/Pipelines, um Inkonsistenzen und Duplikate zu beseitigen

Verwaltung des mühsamen, nicht trivialen und langwierigen Prozesses der Bereitstellung, Konfiguration, Integration, Einrichtung von Sicherheit und Zugriffskontrolle

ErmöglichenSie eine rollenbasierte Zugriffskontrolle über Daten, Datenverarbeitung, Plattformkonfigurationen und APIs hinweg

Beschleunigen Sie die Datenverarbeitung und Anpassung an die Geschäftsanforderungen

Befähigen Sie das Data-Science-Teams, KI/ML-Modelle zu erstellen

Erstellen einer Datenplattform der nächsten Generation und einer Zukunftsstrategie mit begrenztem Fachwissen

Wertversprechen

Zentralisierte und vereinheitlichte Data-Lake-Infrastruktur in der Cloud. Single Source of Truth für verschiedene Stakeholder und Teams

Standard-Architektur, die die besten Praktiken der Branche nutzt und auf cloudbasierte PAAS-Technologien zurückgreift

Modulares, flexibles und erweiterbares, auf Vorlagen basierendes Framework, das Anpassungen zur Laufzeit erlaubt und so die Erstellung maßgeschneiderter Lösungen erleichtert

Effektive und effiziente Erkennung von Datenquellen, Datenkomponenten und Daten ermöglicht Konsistenz, Standardisierung, Wiederverwendung und die Beseitigung von Inkonsistenzen und Duplikaten

Zentralisierte rollenbasierte Zugriffskontrolle für alle Daten, Komponenten und Benutzeroberflächen, einschließlich CLI und APIs

Starthilfe für die Fähigkeit des Data-Science-Teams, KI/ML-Modelle zu erstellen

Vorsprung durch OOB-Framework, Funktionen und spätere Wiederverwendung, dies führt zu

  • Aufwands- und Kosteneinsparungen.
  • Schnellere Markteinführung und schnellere Wertrealisierung

Big Data-Verarbeitung durch ein auf dem Industriestandard Spark basierendes Framework

Features

Kernplattformfunktionen

  • Vorlagenbasierter Datenpipeline-Orchestrator, der Apache Airflow / Managed Airflow und Azure Data Factory unterstützt
  • Unterstützung von verschiedenen Datenintegrationsmustern:
    • Strukturierter Batch-Push
    • Strukturierter Batch-Pull
  • Standard-Datenintegrationszonen (raw, staging, refined) und gut skalierte Hot- und Cold (Archiv)-Zonen
  • Unterstützung anspruchsvoller Datenanalysen und KI/ML-Funktionen auf der Grundlage von AWS Athena, Sagemaker Notebooks oder der Databricks-Plattform
  • Automatisierte Installation der Plattform

Datenplattformkonfiguration

  • Datenquellenverwaltung
    • Manuelle und automatische Schemaregistrierung
    • Verwaltung von Ingress-Endpunkten
    • Vollständig automatisierte Ressourcenbereitstellung
    • Verwaltung von Eigentumsrechten und Zugriffskontrolle
    • Projektmanagement
      • Angabe der Quelle(n) Datenquelle(n)
      • Verwaltung des/der Egress-Endpunkte(s)
      • Vollständig automatisierte Ressourcenbereitstellung
      • Verwaltung von Eigentumsrechten und Zugriffskontrolle

Verwaltungsfunktionen

  • Benutzerverwaltung
    • Benutzerregistrierung
    • Zuweisung von Benutzerrollen
    • Flexible rollenbasierte Zugriffskontrolle
  • Auftragsüberwachung und -verwaltung
    • Verfolgung und Überwachung von Aufträgen auf höchster Ebene
    • Self-Service-Analyse und Fehlerbehebung
  • Plattformportal
    • Autorisierung und Authentifizierung
    • Service Integration Hub
  • Ingress/Egress Endpoints
    • API, J/ODBC-Endpunkte, die die Aufnahme und Nutzung von Daten durch externe Analyselösungen ermöglichen