Konsolidierung der Datenlandschaft

Vereinheitlichung und Governance von Unternehmensdaten auf Azure PaaS

Kunde: Marktanalysefirma, USA

25%

schnellere Lieferung neuer Analyseprodukte

3

neue Analyseprodukte für gemeinsam genutzte Plattform-Assets

Hub-and-Spoke

eine verwaltete Plattform statt doppelter Werkzeuge

TypeScriptNode.jsPythonPostgreSQLRabbitMQAWSAmazon EC2AWS compute clusterAWS container servicesAmazon SQSAWS registryData centerAzure Kubernetes ServiceAzure Key VaultAzure DevOps ServicesAzure Data Lake Storage Gen2Microsoft platformPower BICEPH S3-compatible storageTerraformPlaywrightSeleniumJasmineKarma
TypeScriptNode.jsPythonPostgreSQLRabbitMQAWSAmazon EC2AWS compute clusterAWS container servicesAmazon SQSAWS registryData centerAzure Kubernetes ServiceAzure Key VaultAzure DevOps ServicesAzure Data Lake Storage Gen2Microsoft platformPower BICEPH S3-compatible storageTerraformPlaywrightSeleniumJasmineKarma

Herausforderung

Die Datentechnologielandschaft war fragmentiert: inkonsistente Tools, dieselben Daten, die zweimal extrahiert und gespeichert wurden, keine Standardisierung. Es kostete Geld, verlangsamte alle und ließ wenig übrig, das produktübergreifend wiederverwendet werden konnte.

Lösung

Eine zentralisierte Datenplattform auf Azure PaaS in einer Hub-and-Spoke-Architektur - Datenbestände werden vereinheitlicht, Redundanzen beseitigt, der technische Aufwand rationalisiert und Governance und Sicherheit erzwungen, anstatt angenommen zu werden.

Implementierung

  • 01Eine Plattform wiederverwendbarer Assets: Pipeline-Vorlagen, IaC-Module, CI/CD
  • 02Zentralisierter Datenkatalog mit automatisiertem Metadatenmanagement
  • 03Einführung von Sicherheitsrichtlinien, Überwachungs- und Zugriffsmodellen
  • 04Datenexploration und Hypothesentests für Analysten geöffnet
  • 05Bereitstellung agiler Anwendungsfälle mit hoher Priorität zuerst

Business-Impact

Redundante Datenextraktion und -speicherung reduziert – und damit auch die Kosten

25% schnellere Lieferung neuer Analyseprodukte

3 neue Analyseprodukte für gemeinsam genutzte Plattform-Assets eingeführt

Besseres Datenmanagement, leichtere Auffindbarkeit und höhere Sicherheit

Analysten, die von Self-Service- und Explorationstools bedient werden

Technologie-Stack

Backend
  • Python
  • Flask
Daten & Governance
  • Databricks
  • Delta Lake
  • Azure Data Factory
  • ADLS Gen2
  • Azure Purview
Cloud-Services
  • Azure-Funktionen
  • Event Grid
  • Key Vault
  • SQL Azure
  • Azure API Management
DevOps
  • Terraform
  • Azure DevOps

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