Datenplattformen und Analytics
Machen Sie aus verteilten Daten verlässliche Entscheidungsgrundlagen.
Unterschiedliche Kennzahlen, manuelle Exporte und schwer nachvollziehbare Datenwege kosten Zeit und Vertrauen. SYNEDAT verbindet Datenarchitektur, Integration, Qualität und Reporting zu einer nutzbaren Lösung. Ein abgegrenzter Datenbereich zeigt früh, wie Informationen zuverlässig bereitgestellt und fachlich verstanden werden können.
SYNEDAT PLATFORM
Plattformerfahrung für Ihr Vorhaben
Diese ausgewählten Werkzeuge setzen wir in SYNEDAT PLATFORM oder ihren Lieferprozessen ein. Wir übertragen passende Abläufe auf Ihr Vorhaben und stimmen die Integration mit Ihren vorhandenen Systemen ab.
Bereitstellung und Plattformautomation
Kubernetes · Azure Kubernetes Service · Helm · Argo CD · Terraform
Versionierte Konfiguration und deklarative Bereitstellung verbinden Infrastruktur mit Anwendungen. GitOps macht beabsichtigte Änderungen prüfbar und den gewünschten Zustand nachvollziehbar. Betriebsübergänge und Rückfallverfahren werden trotzdem für die konkrete Anwendung geplant.
Wiederholbare Änderungen und klarere Verantwortungsgrenzen.
Beobachtbarkeit und Betrieb
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Metriken, Logs und Traces liefern unterschiedliche Informationen über Anwendungen und Plattformen. Wir ordnen Datenquellen, Dashboards und Alarmwege nach konkreten Betriebsfragen. Aufbewahrung, sensible Daten und Kosten werden bei der Erhebung mitgeplant.
Bessere Einordnung von Störungen und nachvollziehbare Betriebsentscheidungen.
Daten, Suche und Nachrichten
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Datenhaltung, Zwischenspeicherung, Nachrichtenaustausch und Suche haben eigene Anforderungen an Konsistenz, Zugriff und Wiederherstellung. Wir wählen und kombinieren die Bausteine nach den jeweiligen Geschäftsprozessen. Verantwortlichkeiten und Pflege gehören zur Integration.
Passende technische Bausteine für Ihre Daten- und Anwendungsprozesse.
So wird aus Ihrem Bedarf ein nutzbares Ergebnis
Wir beginnen bei einer Entscheidung oder einem Arbeitsablauf, der bessere Daten benötigt. Fachbereiche und IT klären gemeinsam Quellen, Begriffe und Qualitätsanforderungen. Daraus entsteht ein erster Datenfluss mit verständlichen Kennzahlen und geregeltem Zugriff. Architektur und Betriebsmodell werden so gewählt, dass weitere Bereiche gezielt angeschlossen werden können.
Fachliche Fragen und Kennzahlen abstimmen
Ein Bericht wird erst nützlich, wenn seine Begriffe eindeutig sind. Wir klären Berechnung, Verantwortliche und fachliche Abnahme der wichtigsten Kennzahlen. Unterschiede zwischen Quellen und bestehenden Auswertungen werden sichtbar gemacht.
Datenquellen nachvollziehbar verbinden
Schnittstellen, Dateien, Datenbanken oder Ereignisströme werden passend zum Bedarf integriert. Aktualisierung, Fehlerbehandlung und Zuständigkeiten gehören zum Datenweg. Manuelle Zwischenschritte werden gezielt auf ihre Ablösbarkeit geprüft.
Eine geeignete Datenarchitektur aufbauen
Warehouse, Lakehouse oder andere Strukturen werden anhand von Nutzung, Datenarten und Betrieb bewertet. Wir planen Speicherung, Verarbeitung und Berechtigungen im Zusammenhang. Vorhandene Werkzeuge und Kompetenzen werden berücksichtigt.
Qualität und Herkunft überprüfbar machen
Qualitätsregeln benennen, welche Daten für den jeweiligen Zweck geeignet sind. Herkunft und Verarbeitungsschritte werden nachvollziehbar dokumentiert. Auffälligkeiten erhalten einen klaren Bearbeitungsweg zu den zuständigen Personen.
Berichte und Analysen nutzbar gestalten
Dashboards und Datenmodelle orientieren sich an konkreten Entscheidungen. Kennzahlen, Filter und Zugriffe werden mit Fachanwendern erprobt. Dokumentation und Einweisung helfen, Ergebnisse richtig einzuordnen und weiterzuverwenden.
Verantwortung und Betrieb verankern
Datenprodukte benötigen fachliche und technische Zuständigkeiten. Wir planen Überwachung, Aktualisierung und den Umgang mit Änderungen. Regeln für Zugriffe und Freigaben werden mit Ihrer Organisation abgestimmt.
Ein überschaubarer Weg zur Umsetzung
Einen Datenbereich gezielt auswählen
Wir konkretisieren die fachliche Frage, verfügbare Quellen und gewünschte Aktualität. Kennzahlen und Qualitätskriterien werden gemeinsam vereinbart.
Den Weg von der Quelle zur Nutzung umsetzen
Ein begrenzter Datenfluss verbindet Integration, Aufbereitung und Auswertung. Fachanwender prüfen Ergebnisse anhand realer Fälle.
Verlässlich betreiben und erweitern
Monitoring, Zuständigkeiten und Änderungswege werden dokumentiert. Weitere Datenbereiche werden nach Nutzen und verfügbaren Grundlagen priorisiert.
Was Sie konkret erhalten
- Ein abgestimmtes Datenmodell und verständlich definierte Kennzahlen.
- Einen prüfbaren Datenfluss mit Qualitätsregeln und nachvollziehbarer Herkunft.
- Nutzbare Auswertungen sowie vereinbarte Verantwortlichkeiten und Betriebsabläufe.
Drei Möglichkeiten für den Einstieg
Daten- und Analytics-Check
Für einen gezielten Einstieg: fachliche Frage, Quellen, Kennzahlen und priorisierte Datenanforderungen.
Vorhaben anfragen: Daten- und Analytics-CheckErstes nutzbares Datenprodukt
Für sichtbare Ergebnisse: begrenzte Integration, Qualitätsregeln, Datenmodell und fachliche Auswertung.
Vorhaben anfragen: Erstes nutzbares DatenproduktPlattform ausbauen und betreiben
Für weitere Bereiche: abgestimmte Architektur, zusätzliche Quellen, Zuständigkeiten und Betriebsübergabe.
Vorhaben anfragen: Plattform ausbauen und betreibenFragen vor der Entscheidung
Wo beginnt ein sinnvoller Aufbau einer Datenplattform?
Mit einer konkreten fachlichen Frage und einem begrenzten Datenbereich. Dadurch lassen sich Quellen, Qualität und Nutzung gemeinsam prüfen. Architekturentscheidungen orientieren sich an diesem ersten Bedarf und einer realistischen Erweiterungsperspektive.
Benötigen wir ein Data Warehouse oder ein Lakehouse?
Das hängt von Datenarten, Analysebedarf, vorhandenen Werkzeugen und Betriebsanforderungen ab. Wir vergleichen geeignete Strukturen anhand Ihrer konkreten Nutzung. Die Auswahl soll einen tragfähigen Datenfluss ermöglichen und nachvollziehbar begründet sein.
Können vorhandene BI-Werkzeuge weiter genutzt werden?
Ja. Bestehende Datenmodelle, Berichte und Lizenzen werden in die Planung einbezogen. Wir prüfen, wo Datenqualität, Modellierung oder Integration verbessert werden können. Eine Ablösung ist eine begründete Option, keine Voraussetzung.
Wie entsteht Vertrauen in die Kennzahlen?
Definitionen, Quellen und Berechnungen müssen fachlich nachvollziehbar sein. Gemeinsame Testfälle und Qualitätsregeln helfen, Abweichungen zu erkennen. Zuständige Personen entscheiden über die fachliche Freigabe und die Behandlung offener Punkte.
Brauchen unsere Daten Echtzeitverarbeitung?
Nur wenn der Arbeitsablauf von der geringeren Verzögerung profitiert. Kürzere Aktualisierungsintervalle können zusätzliche Anforderungen an Verarbeitung und Betrieb erzeugen. Wir stimmen die nötige Aktualität mit dem tatsächlichen Entscheidungsbedarf ab.
Was passiert bei fehlerhaften oder fehlenden Daten?
Qualitätsregeln und technische Überwachung machen definierte Abweichungen sichtbar. Ein abgestimmter Prozess klärt Bewertung, Korrektur und erneute Verarbeitung. Je nach Nutzung können Daten zurückgehalten, gekennzeichnet oder mit dokumentierten Einschränkungen bereitgestellt werden.
Wie werden sensible Daten und Zugriffe behandelt?
Datenverantwortliche, Nutzung und Berechtigungen werden gemeinsam betrachtet. Wir planen angemessene Zugriffsregeln und berücksichtigen Vorgaben zur Verarbeitung und Aufbewahrung. Die konkrete rechtliche Einordnung erfolgt mit Ihren zuständigen Fachstellen.
Wie lässt sich der Nutzen eines ersten Projekts prüfen?
Geeignete Kriterien können weniger manuelle Aufbereitung, klarere Kennzahlen oder verlässlichere Aktualisierung sein. Ausgangslage und gewünschte Verbesserung werden vorab festgelegt. Fachanwender bewerten die Lösung mit repräsentativen Aufgaben.
Welche Entscheidung soll auf einer besseren Datengrundlage beruhen?
Nennen Sie die gewünschte Auswertung, vorhandene Quellen und heutige Schwierigkeiten. Wir konkretisieren einen ersten Datenbereich mit überprüfbaren Ergebnissen.
Vorhaben besprechen