Umfassende technologische Unterstützung

Apache Spark

Apache Spark ist eine leistungsstarke Open-Source-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen. Sie ermöglicht Benutzern die einfache Erstellung und Bereitstellung von Anwendungen, mit denen große Datenmengen schnell analysiert und verarbeitet werden können.

Azure Synapse

Azure Synapse ist ein Cloud-basierter Analysedienst, der ein einheitliches Erlebnis für Datenintegration, Warehousing und Big-Data-Analysen aus großen in Azure gespeicherten Datensätzen bietet.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server ist ein robustes und zuverlässiges relationales Datenbanksystem für Unternehmen jeder Größe. Es ist hochgradig sicher, mit Funktionen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Auditing.

Snowflake

Snowflake ist eine Cloud-basierte Data Warehouse Lösung mit einer einzigartigen und skalierbaren Architektur, die die Erfassung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen ermöglicht.

Databricks

Databricks ist eine Cloud-basierte Datenplattform zur Vereinfachung der Big-Data-Verarbeitung, die eine interaktive Umgebung für Codierung, Echtzeit-Datenvisualisierung und KI-gesteuerte Analysen bietet.

Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ist eine KI-gesteuerte Analyseplattform, die es Unternehmen ermöglicht, Visualisierungen zu erstellen und Vorhersagemodelle zu generieren, die zur Aufdeckung von Trends und Mustern in Datensätzen verwendet werden können.

Delta Lake

Delta Lake ist eine Open-Source-Speicherschicht, die Zuverlässigkeit in Data Lakes bringt. Sie verwendet Technologien wie Apache Spark, um ACID-Transaktionen, Datenversionsverwaltung und Skalierbarkeit für Big-Data-Workloads zu ermöglichen.

AWS S3

AWS S3 (Amazon Simple Storage Service) ist eine Cloud-basierte Speicherlösung, die von Amazon Web Services angeboten wird. Sie ermöglicht es Benutzern überall auf der Welt, Daten in der Cloud zu speichern und darauf zuzugreifen.

Apache Airflow

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform für die Erstellung, Planung und Überwachung von Workflows, mit der Benutzer komplexe Datenpipelines über eine einzige Schnittstelle erstellen, verwalten und überwachen können.

Data Hub

Data Hub ist ein unternehmenstauglicher Datenkatalog, der eine single source of truth für alle Datenbestände bietet und die Datenerfassung, -verwaltung und -analyse für Unternehmen vereinfacht.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services (AWS) ist eine Cloud-basierte Plattform von Amazon, die eine Reihe von Diensten für Datenverarbeitung, Speicherung, Datenbanken, Analysen und mehr bietet.

Unity Catalog

Unity Catalog ist ein KI-gesteuerter Datenkatalog, der Unternehmen bei der Suche, Verwaltung und Analyse ihrer Daten unterstützt. Er nutzt Machine Learning Algorithmen, um eine einheitliche Ansicht aller Datenbestände zu erstellen, damit die Benutzer die benötigten Daten schnell finden können.

Azure Data Lake

Azure Data Lake, ein Microsoft Azure-Dienst, ist eine skalierbare Speicher- und Datenanalyse-Lösung für große Datenmengen in ihrem nativen Format. Sie ermöglicht Big-Data-Analysen für diverse Datentypen und unterschiedliche Importgeschwindigkeiten.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook ist eine Webanwendung, die zur Verwaltung und Koordination komplexer Arbeitsprozesse genutzt wird. Die Integration in Workflow-Management-Tools wie Apache Airflow erlaubt es, Jupyter Notebooks als Teil von Datenpipelines auszuführen.

Microsoft Azure

Microsoft Azure ist eine vielseitige Cloud-Plattform, die eine große Anzahl Programmiersprachen, Frameworks und Betriebssysteme unterstützt, um Skalierbarkeit und Innovation zu ermöglichen.