Eine moderne Datenarchitektur ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen sicher, skalierbar und effizient zu speichern, zu verwalten und für Analysen zu nutzen. Dazu gehören nicht nur Cloud Data Warehouses, sondern auch Data Lakes, Datenpipelines und Integrationslösungen, die gemeinsam eine zentrale, verlässliche Datenbasis schaffen.
Unsere Experten unterstützen Sie dabei, Ihre Datenquellen zu integrieren, Prozesse zu automatisieren und die Datenqualität nachhaltig zu verbessern. Wir entwickeln eine Architektur, die flexibel auf Ihre Anforderungen reagiert – von der Rohdatenspeicherung bis zur Analyse in Echtzeit. So erhalten Sie eine Plattform, die Ihre IT-Infrastruktur ergänzt und Ihre Geschäftsprozesse optimiert.
Mit Microsoft Azure nutzen Unternehmen eine leistungsstarke, sichere und flexible Cloud-Plattform, die Data Engineering, KI und Analysen nahtlos integriert. Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics und Microsoft Fabric ermöglichen die effiziente Verarbeitung, Transformation und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit und die nahtlose Integration in bestehende Systeme.
dbt (Data Build Tool) ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework für Datenmodellierung, Transformation und Automatisierung. Es ermöglicht Unternehmen, SQL-basierte Transformationen effizient umzusetzen, Prozesse zu standardisieren und die Datenqualität nachhaltig zu sichern. So entsteht eine konsistente Datenbasis, die datengetriebene Entscheidungen und Innovation beschleunigt.
Databricks ist eine leistungsstarke Plattform für Datenanalyse, Machine Learning und KI. Databricks ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit. Mit Funktionen für Datenintegration, Transformation und kollaborative Entwicklung unterstützt Databricks Unternehmen dabei, skalierbare Datenpipelines aufzubauen, Modelle effizient zu trainieren und Analysen nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren.
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Die HUBSTER.S GmbH ist der Partner des Mittelstandes, wenn es um Daten geht. Wir unterstützen Unternehmen mit skalierbaren Datenlösungen, Business Intelligence, Data Engineering und Cloud Data Warehouses.
