Microsoft Azure Use Cases

Microsoft Azure bietet zahlreiche Tools im Bereich Data Management, die für Data Lake- und Data Warehouse-Architekturen inklusive Datenpipelines genutzt werden können. Für unsere Kunden lassen sich so flexible Systeme aufbauen, die mit ihnen und ihren Anforderungen wachsen. Neben einem hohem Automatisierungsgrad sind zusätzlich auch Kostenersparnisse realisierbar.

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Data Management in Azure

Die Microsoft Azure Cloud bietet mit einer Mischung aus IaaS, PaaS und SaaS ein Fundament für den Betrieb verschiedenster Softwarekomponenten. Im Bereich Data Management sind verschiedene Datenbanken vorhanden, welche als Datenbasis oder als Grundlage für Reportingdienste genutzt werden können. Die Vielfalt an Tools in Analytics-Bereichen lässt hier praktisch keine Wünsche offen. Für umfangreiche Konnektivität stehen neben unzähligen Standardkonnektoren auch Schnittstellen für individuelle Lösungen zur Verfügung. 

Egal ob Daten aus einem SAP-System, strukturierte relationale Daten, Mediendaten aller Art oder IoT-Daten - mit einer maßgeschneiderten Datenplattform von INFOMOTION gelingt der Weg in die Microsoft Azure Cloud. Wir bereiten die Daten für verschiedenste Dashboards, Reports, Drittsysteme oder Machine Learning-Szenarien vor. Wie wir Azure bereits bei einigen Kunden eingesetzt haben, zeigen die nachfolgenden Success Stories.
 

Überführung eines DWHs in eine Cloud-basierte Data Lake Architektur

Projektbeschreibung: 

Für einen Energieversorger wurde ein Data Lake in Microsoft Azure operationalisiert. Neben entsprechenden Datenverarbeitungsstrecken (Pipelines) wurde auch Azure Synapse als Zugriffsschicht für Drittsysteme bereitgestellt, womit themenspezifische Daten den Fachbereichen zur Verfügung gestellt werden.

Leistungen von INFOMOTION:

  • Beratung bei der Vision bzw. des Zielbilds als Leitplanken für die Entwicklung der Plattform
  • Entwurf und Entwicklung einer Data Lake Architektur mit Data Mart in der Microsoft Azure Cloud
  • Umsetzung von Datenpipelines in Apache Spark (Azure Databricks)

Kundennutzen: 

  • Reduktion der Betriebskosten und Steigerung der Flexibilität des bestehenden on-Premise Data Warehouses durch den Wechsel in die Cloud.
  • Microsoft Azure bietet eine hohe Konnektivität und ein gutes Preisleistungsverhältnis.

Learnings:

  • Eine notwendige Infrastruktur (Netzwerke, Internet-Routing), die eine analytische Plattform in der Cloud begünstigen, muss aufgebaut werden.
  • Prozesse und die Unternehmenskultur müssen für den Weg in die Cloud vorbereitet werden.
  • Monitoring, Rechtemanagement und Automatisierung spielen eine wichtige Rolle für die Operationalisierung.

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Einführung einer Data Lake basierten IoT-Lösung

Projektbeschreibung:

Wir wurden von einem Industriedienstleisters mit dem Projekt beauftragt, Daten aus einem SAP Plan Maintanaince (PM) zu extrahieren und in der Cloud für PowerBI zur Verfügung zu stellen. Hierbei entstand beim Kunden der Wunsch, die gewonnenen Daten auch mit Sensordaten aus Anlagen zu verknüpfen, um Data Science Use Cases abzubilden. Über eine mandantenfähige Data Lake Architektur werden nun seine Kunden mit einem Cloud-System serviciert. Zusätzlich werden einzelne Kunden auch Edge und Streaming Szenarien unterstützt.

Leistungen von INFOMOTION:

  • Aufbau einer mandantenfähigen Data Lake Architektur
  • Integration und Verarbeitung der IoT-, Edge- und Streaming-Daten
  • Operationalisierung von Data Science Prozessen 

Kundennutzen:

  • Konsolidierte Datenhaltung in der Cloud
  • Self-Service Nutzung der Daten
  • Reduktion der operativen Kosten

Learnings:

  • Laufende Evaluierungen liefern Best Practices für Architekturbilder verschiedener Anwendungen.
  • Data Scientists und Analysten müssen bei dem Aufbau von Lab- und Produktionsumgebungen eingebunden werden.
  • Sogenannten Proof of Concept-Traps wird mit Architekturzielbildern entgegengearbeitet.

Operationalisierung eines Data Lakes

Projektbeschreibung:

Aus einer Vielzahl an Data Science-Projekten mit einem Azure Data Lake als zentrale Komponente entstand bei einem Haushaltsgerätehersteller der Wunsch, die Prozesse zu vereinheitlichen und eine Trennung von Lab- und Produktionsumgebung zu realisieren. 

Leistungen von INFOMOTION:

  • Trennung der Lab- und Produktionsumgebung im Data Lake in Bezug auf Datenzugriff und der Verarbeitungsprozesse.
  • Standardisierung und Automatisierung der Datenverarbeitungsschritte mithilfe der Data Factory
  • Bereitstellung und Absicherung von Entwicklungsumgebungen für die Lab-Umgebung
  • Ausarbeitung von Analyse Use Cases vom Daten-Import bis zum Frontend

Kundennutzen:

  • Schnellere Inbetriebnahme der entwickelten Analyselösung
  • Optimierung der operativen Kosten in der Cloud

Learnings:

  • Azure ermöglicht eine Automatisierung bis zur Infrastruktur. (Teil-)Systeme können per Knopfdruck hochgezogen werden. 
  • Ein Berechtigungskonzept bildet die Grundlage für eine gute Trennung von Lab- und Produktionsumgebungen.
  • Eine End-to-End-Betrachtung der Schnittstellendefinitionen sollte Teil der Implementierung sein.

Weiterführende Informationen

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Ihr Ansprechpartner

Gert Jan Feick

Business Unit Manager

T +49 69 56608-3000

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