Data Warehouse oder Data Lake?
Die JOIN(+) GmbH unterstützt Sie bei der Wahl der richtigen BigData Technologien für die Anforderungen Ihres Unternehmens, sowie beim Aufbau eines Data Lakes.
Ein Data Lake ist ein skalierbarer Speicher, in dem Daten in jedem beliebigen Format in ihrer Rohform abgelegt werden können. Anstatt die Daten aufwändig in relationale Form zu bringen, werden die Daten hierbei lediglich mit Metadaten angereichert. Wird der Data Lake in Zukunft das klassische Data Warehouse ersetzen? Unsere klare Antwort ist: Nein.
Sowohl das Data Warehouse als auch ein Data Lake haben ihre Vor- und Nachteile und somit eine Daseinsberechtigung. Das Data Warehouse hat seine Stärken in den Bereichen Integration und Konsistenz von Daten. BigData Technologien wie z.B. Hadoop stehen hingegen für günstigen Speicher, parallele Datenverarbeitung sowie horizontale Skalierbarkeit.
Wir sehen unsere Aufgabe darin, unsere Kunden so zu beraten, dass sie die Vorteile aus beiden Welten miteinander verknüpfen und nutzen können. Im Bereich BigData können wir unseren Kunden durch unsere Projekterfahrung vor allem bei der Entwicklung von effizienten und performanten Lösungen tatkräftig unterstützen.
Unser Ansatz
Beratung bei der Planung und Optimierung Ihrer BigData Landschaft
Wichtig hierbei ist die Frage: Cloud oder On-Premise. Außerdem helfen wir unseren Kunden in der Open-Source Welt der BigData Technologien den Überblick zu bewahren. Wenn der Einsatz einer BigData Technologie sinnvoll erscheint, ist die Wahl des richtigen Tools für den jeweiligen Anwendungsfall von entscheidender Bedeutung.
Optimierung von Entwicklungsprozessen
Welche Tools sind für die Entwicklung von BigData Anwendungen geeignet? Wo liegen die Stärken Ihrer Mitarbeiter? Wie kann beides miteinander verknüpft werden, um eine möglichst effiziente Entwicklung von BigData Anwendungen zu ermöglichen?
Schulungen und Training
In Workshops schulen wir Ihre Mitarbeiter und helfen Ihnen in Ihrem Unternehmen nützliches BigData Know-How aufzubauen.
Aufbau eines Data Lakes
Wir unterstützen unsere Kunden von der Erstellung eines Konzepts, bis hin zur Umsetzung eines Data Lakes und gehen dabei auf die individuellen Anforderungen und Besonderheiten ein. Dabei wird die Rolle des Datawarehouse und das Zusammenspiel beider Lösungen miteinander nicht außer Acht gelassen.
Entwicklung von individuellen Lösungen
Neben Anwendungen im Bereich des Batch-Processings unterstützen wir unsere Kunden bei der Entwicklung von Anwendungen die kontinuierliche Datenströme verarbeiten sowie im Bereich BigData Analytics.
Eingesetzte Tools und Plattformen
- Hadoop
- Hive
- Spark
- Impala
- Zeppelin
- Maven / Sbt
- Git
- Artifactory
