Der führende Anbieter für Lösungen im Bereich Data und AI, statworx, entwickelte für ein Erneuerbare-Energien-Unternehmen eine innovative Datenanalyseplattform entwickelt, die eine effiziente Nutzung vielfältiger Datenquellen ermöglicht und die Entscheidungsfindung signifikant verbessert.
Effiziente Analyse vielfältiger Datenquellen
Der Kunde, ein führender Anbieter im Bereich der erneuerbaren Energien, stand vor der Herausforderung, seine vielfältigen Datenquellen – sowohl statische Prozess- und Anlagendaten als auch Echtzeit-Sensordaten – effizient zu analysieren und zu nutzen. Ziel war es, eine Plattform zu schaffen, die Ad-hoc-Analysen, Data Science und Standardberichte in einer automatisierten Lösung vereint.
Evaluierung und Implementierung der besten Technologielösung
statworx evaluierte verschiedene Lösungsansätze und Technologiestacks, um die beste Option für die Bedürfnisse des Kunden zu finden. Dabei lag der Fokus auf Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosten. Die finale Lösung nutzte Infrastructure as Code für die Automatisierung, was einen effizienten, wiederholbaren und skalierbaren Aufbau der Plattform ermöglichte. Zum Einsatz kamen Azure Bicep für die Infrastrukturautomatisierung, Databricks für Data-Science-Operationen, Azure IoT Hub für die Echtzeit-Sensordatenintegration, dbt für die Datenmodellierung und Transformationen sowie Power BI für Reporting und Visualisierung.
Verbesserte Entscheidungsfindung und gesteigerte Effizienz
Mit der neuen Datenanalyseplattform kann der Kunde Daten schneller und effizienter verarbeiten und analysieren, was die Entscheidungsfindung erheblich verbessert. Die Plattform unterstützt Ad-hoc-Analysen, standardisierte Berichte und fortgeschrittene Data-Science-Anwendungen. Dadurch optimiert der Kunde seine Prozesse und steigert die Effizienz. Dank der Automatisierung durch Infrastructure as Code lässt sich die Lösung einfach und schnell skalieren, um mit dem Unternehmenswachstum Schritt zu halten.
Effiziente Analyse vielfältiger Datenquellen
Der Kunde, ein führender Anbieter im Bereich der erneuerbaren Energien, stand vor der Herausforderung, seine vielfältigen Datenquellen – sowohl statische Prozess- und Anlagendaten als auch Echtzeit-Sensordaten – effizient zu analysieren und zu nutzen. Ziel war es, eine Plattform zu schaffen, die Ad-hoc-Analysen, Data Science und Standardberichte in einer automatisierten Lösung vereint.
Evaluierung und Implementierung der besten Technologielösung
statworx evaluierte verschiedene Lösungsansätze und Technologiestacks, um die beste Option für die Bedürfnisse des Kunden zu finden. Dabei lag der Fokus auf Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosten. Die finale Lösung nutzte Infrastructure as Code für die Automatisierung, was einen effizienten, wiederholbaren und skalierbaren Aufbau der Plattform ermöglichte. Zum Einsatz kamen Azure Bicep für die Infrastrukturautomatisierung, Databricks für Data-Science-Operationen, Azure IoT Hub für die Echtzeit-Sensordatenintegration, dbt für die Datenmodellierung und Transformationen sowie Power BI für Reporting und Visualisierung.
Verbesserte Entscheidungsfindung und gesteigerte Effizienz
Mit der neuen Datenanalyseplattform kann der Kunde Daten schneller und effizienter verarbeiten und analysieren, was die Entscheidungsfindung erheblich verbessert. Die Plattform unterstützt Ad-hoc-Analysen, standardisierte Berichte und fortgeschrittene Data-Science-Anwendungen. Dadurch optimiert der Kunde seine Prozesse und steigert die Effizienz. Dank der Automatisierung durch Infrastructure as Code lässt sich die Lösung einfach und schnell skalieren, um mit dem Unternehmenswachstum Schritt zu halten.
