Data Engineering as a Service

Die größte Herausforderungen ist sicherlich die Unübersichtlichkeit der Datenmengen, die eine zielgerichtete Entscheidungsfindung beinahe unmöglich macht. Nicht nur nimmt die Menge der Daten zu, auch die unterschiedlichen Quellen und Formate werden zunehmend zur Herausforderung. Dazu kommt die damit zusammenhängende Problematik der Skalierbarkeit, um die Leistung- und Kosteneffizienz aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus wird es schwierig, einen umfassenden Überblick über die Daten zu erhalten, da die Gefahr besteht, dass sich ein Data Lake in einen Datensumpf verwandelt - eine Situation, in der unorganisierte Daten eine effektive Nutzung behindern. Die Datenkatalogisierung schafft hier Abhilfe, da sie einen strukturierten Weg zur Indexierung und Verwaltung von Datenbeständen bietet. Die Integration verschiedener Datenquellen erfordert komplexe Systeme, die einen nahtlosen Datenfluss über verschiedene Plattformen hinweg gewährleisten. Auch Data Governance spielt eine wichtige Rolle zum Erhalt der Datenqualität, -integrität und -sicherheit. 

Wenn Ihnen diese Sätze bekannt vorkommen , kann Data Engineering die Antwort sein:

• Um eine einfache Antwort zu finden und eine Entscheidung treffen zu können, muss ich mich gefühlt durch unzählige langsame, unübersichtliche Excel Tabellen und andere Spreadsheets kämpfen.
• Die Datenmengen wachsen mir langsam über den Kopf und sie zu managen wird immer teurer. Wie kann ich meine Datentechnik-Prozesse effizient skalieren?
• Ich brauche Transparenz über meine Systeme, die Datenqualität und die Schnittstellen. 
• Ich bin mir nicht sicher ob wir alles erfassen was nötig ist und ob diese Daten die richtige Güte haben. 
• Arbeiten alle unsere Systeme wertschöpfend und fehlerfrei zusammen? Entstehen irgendwo Lücken?
• Die Auswertungsmöglichkeiten und Darstellungsformen meiner Daten werden nicht dem gerecht, was ich im Unternehmen brauche. 
• Wir brauchen unternehmensweit eine klare Idee von Rollen und Zuständigkeiten im Umgang mit unseren Daten und Zugängen zu Systemen.