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Business Case: Big Data All-Round-Sicht

Mit uns auf dem Weg zu Industrie 4.0

Unser Kunde ist ein großer Industriekonzern mit massivem Datenaufkommen. Da das in Zeiten von Industrie 4.0 und unzähligen Sensordaten immer größer wird, arbeiten wir an einer robusten lokalen Serverlösung. Im Zentrum: eine App für den Datentransfer.

Projektanforderungen/Aufgaben

Die bisherigen Datenbanken unseres Kunden füllen sich in zügigem Tempo. Hinzu kommt, dass der Speicherbedarf aufgrund von Industrie-4.0-Projekten weiter steigen wird: Bis zu 1.000 Sensoren müssen in der Fertigung ausgelesen werden – ein immenser Datenflow, den unser Kunde in einer lokalen Serverstruktur von Oracle lagern möchte. Der Transfer aus diversen Quellen und eine sachgerechte Bereitstellung für Data Scientists – all das soll am Ende gewährleistet sein. Das Big-Data-Projekt ist langfristig gedacht und erfordert zugleich immer wieder punktuell schnelle Lösungen.

 

Das ist unser Beitrag

Mit einer Applikation als Framework machen wir’s möglich: Unser Kunde kann ohne großen Aufwand den Datentransfer in seine Big Data Appliance konfigurieren. Diese App passen wir kontinuierlich neuen Anforderungen an und optimieren so die Ablage mehrerer Terabytes an Daten aus Excel, Oracle und Kafka. Eine Schematisierung sorgt dafür, dass auch Industrie-4.0-Prozesse in Zukunft schlank und serverschonend ablaufen können. Und dort, wo die Daten lagern, können Data Scientists und Anwender sie dank unserer Aufbereitung bedarfsgerecht abrufen.

Als flexibler Problemlöser bieten wir unserem Kunden den Allround-Blick in Big-Data-Fragen, ebenso wie das Auge fürs Detail. Wann immer sich Fragestellungen im laufenden Projekt ergeben, schaffen wir Antworten und implementieren spezifische Lösungen – weil wir langfristig denken und kurzfristig handeln.

 

Das Projekt auf einen Blick

Projekttitel:

  • Big Data im Industriesektor

Branche:

  • Industrie

Laufzeit:

  • seit 2018

Unser Beitrag:

  • Beratung
  • Analyse, Konzeption und Programmierung einer Steuerungs-App
  • Koordination von Datentransfers
  • Datenaufbereitung
  • Testing, Optimierung

Technologien:

  • Cloudera-Cluster
  • Spark
  • Scala
  • Hive
  • HBase