Mogelijk heeft u verschillende gegevensbronnen met verschillende indelingen en moet u deze gegevensbronnen consolideren en in een centrale opslagplaats plaatsen.
Het selecteren en bouwen van de juiste data-infrastructuur en architectuur die u nodig heeft, is complex. Van opname, opslag, verwerking en toegang, u moet rekening houden met opnametechniek (batch of realtime), schaalbaarheid, tools, platforms (on premise, in de cloud of hybride), frameworks (open source, eigen), integratie, acceptatie , migratie en beveiliging.
Op basis van uw behoefte helpen wij u om de juiste data-infrastructuuroplossing voor uw bedrijf te bouwen:
- On-premises architectuurontwikkeling: De On-premises oplossing maakt het mogelijk gegevens lokaal in de organisatie op te slaan. Deze optie heeft zijn eigen voor- en nadelen. Als de organisatie meer geïnteresseerd is in flexibiliteit en zekerheid, is on-premise de oplossing. We kunnen u helpen bij het ontwikkelen van de architectuur van een lokale infrastructuur met behulp van gratis en krachtige open source-tools.
- On-cloud infrastructuur: een andere oplossing is het bouwen van data-infrastructuur in de cloud. Dit werkt door het verzenden en opslaan van gegevens op de sites van leveranciers zoals Amazon Web Services (AWS), Google Cloud of Microsoft Azure. Wij adviseren en helpen samen met u te zoeken naar het beste cloudplatform voor uw bedrijf.
- Hybride oplossing: het kan zijn dat u interesse heeft in zowel een on-premise als cloudinfrastructuur. In dit opzicht kunnen we helpen bij het bouwen van de hybride infrastructuur voor een betere toegang tot en verwerking van gegevens.
- Ontwikkeling van gegevens-pijplijnen: gegevens hebben geen betekenis als u er geen toegang toe hebt om inzicht te krijgen. Zodra uw gegevens zijn opgeslagen in een centrale opslagplaats, is de volgende stap het verwerken en analyseren van de gegevens. Aangezien Data Science een proces is, kunnen we u helpen door een datapijplijn te ontwikkelen die u kan helpen bij het verkrijgen van toegang tot de onbewerkte gegevens, het worstelen van gegevens tot de ontwikkeling en implementatie van machine learning-modellen.
