Unternehmensdaten müssen nun Echtzeitentscheidungen, automatisierte Arbeitsabläufe und KI-Systeme unterstützen, die auf aktuellen, vernetzten und zuverlässigen Informationen angewiesen sind. Plattformen, die hauptsächlich für periodische Berichterstattung entwickelt wurden, wurden nie für diese Aufgabe entwickelt.
Dennoch bleiben kritische Daten über veraltete Plattformen und nicht zusammenhängende Anwendungen verteilt. Concentrix modernisiert diese Umgebungen rund um die Entscheidungen, Arbeitsabläufe und Anwendungsfälle, die sie unterstützen müssen. Dies erleichtert den Zugriff auf kontrollierte Daten und reduziert Komplexität, Verzögerungen und die Kosten für die KI-Skalierung.
Greifen Sie schneller auf zuverlässige, kontrollierte Daten zu.
Schnellere Bereitstellung von Analysen, Automatisierung und KI
Reduzierung der Kosten und Komplexität der Datenplattform
Verbesserung der Plattformresilienz und -skalierung
Daten in Entscheidungen und Arbeitsabläufe einbauen
01
Entwerfen Sie die Architektur, Datenmodelle und Ingenieurstandards, die benötigt werden, um aktuelle Geschäftsanforderungen zu erfüllen und zukünftiges Wachstum zu unterstützen.
02
Wechseln Sie von fragmentierten oder alternden Umgebungen zu modernen Plattformen, die wachsende Datenmengen, neue Geschäftsanforderungen und KI-Workloads bewältigen können.
03
Verbinden Sie Anwendungen, Plattformen und Datenquellen, damit konsistente Informationen sicher im gesamten Unternehmen verteilt werden können.
04
Halten Sie die Plattform effizient und zuverlässig, wenn sich die Nachfrage ändert. Wir verbessern die Leistung, managen die Kapazität, stärken die Zuverlässigkeit und kontrollieren die Kosten über die Zeit.
Thought Leadership und Forschung als Inspiration für Innovation
Data Platform Engineering entwirft, baut, integriert und verbessert die Technologiegrundlagen, die zur Erfassung, Verwaltung, Verarbeitung und Bereitstellung von Unternehmensdaten verwendet werden. Ihr Zweck ist es, vertrauenswürdige Daten für Analytiker, KI, Anwendungen, Entscheidungen und Arbeitsabläufe zugänglich zu machen. Es verbindet Architektur mit praktischer Ingenieurskunst, sodass die Plattform unter realen geschäftlichen Anforderungen zuverlässig funktionieren kann.
Modernisierung kann notwendig sein, wenn Daten schwer zugänglich sind, die Integration zu lange dauert, die Kosten steigen, die Performance inkonsistent ist oder eine Legacy-Architektur neue Analysen und KI-Nutzung einschränkt. Die Antwort ist nicht immer ein umfassender Ersatz. Eine klare Bewertung kann erkennen, welche Einschränkungen eine Neugestaltung erfordern und welche durch gezielte Planung oder Optimierung gelöst werden können.
KI hängt von zeitgemäßen, relevanten, gut strukturierten und kontrollierten Daten ab. Data Platform Engineering erstellt die Pipelines, Integration, Speicherung, Verarbeitung, Zugriff und operative Steuerungen, die zur Bereitstellung benötigt werden. Es unterstützt außerdem veränderte Produktionsanforderungen wie Echtzeit-Kontext, Vektordaten, Feature-Pipelines, Modellfeedback und Monitoring, ohne für jeden Anwendungsfall eine eigene Grundlage zu schaffen.
Datenmigration verschiebt Daten von einer Umgebung in eine andere, oft im Rahmen eines Plattformwechsels. Die Datenintegration verbindet Quellen und Systeme, sodass Daten weiterhin fließen und im gesamten Unternehmen genutzt werden können. Migration ist in der Regel ein zeitlich begrenzter Übergang. Integration ist eine fortlaufende Fähigkeit, die zuverlässig bleiben muss, da sich Quellen, Anwendungen und Geschäftsanforderungen ändern.
Nicht unbedingt. Cloud-Dienste können die Skalierbarkeit, Flexibilität und den Zugang zu modernen Funktionen verbessern, aber die richtige Architektur hängt von Datensensitivität, Regulierung, bestehenden Investitionen, Leistungsbedarf, Wirtschaftlichkeit und Betriebsbereitschaft ab. Viele Unternehmen verwenden hybride Ansätze. Das Ziel ist es, die Beschränkungen für die geschäftliche Nutzung zu beseitigen, nicht die Cloud-Einführung als Ergebnis zu verfolgen.
Die Maßnahmen sollten sowohl die technische Gesundheit als auch die betriebliche Nutzbarkeit widerspiegeln. Dazu können Datenverfügbarkeit, Frische, Qualität, Zuverlässigkeit der Pipeline, Verarbeitungszeit, Zugriffsleitzeit, Kosten, Skalierbarkeit, Incident-Raten und Nutzeradoption gehören. Die stärksten Messgrößen zeigen, ob Teams vertrauenswürdige Daten schnell genug erhalten und nutzen können, um die entscheidenden Entscheidungen, Arbeitsabläufe und KI-Anwendungen zu unterstützen.
„*“ zeigt erforderliche Felder an