Verwalten und bewegen Sie effizient große Mengen an Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und kontrollieren Sie die Abhängigkeiten, indem Sie sie mit Azure Data Factory orchestrieren und planen.
genericSection
DE_HERO_Data&AI > Data Engineering
Data Engineering.
Bauen Sie cloud-native Pipelines für schnellere Analysen und Wertschöpfung.
Page Hero Image Overlap
False
Black
Right
grid
DE_GRID_4-Columns_1Row_NoGrid_Data Engineering
Machen Sie Ihr wertvollstes Gut für Analysen und den Erkenntnisgewinn bereit.
Wir helfen Ihnen, Ihre Daten-Pipelines so zu konzipieren, dass Sie cloud-native Services gewinnbringend nutzen können – mit allem, was Sie brauchen, um Ihre Daten zu akquirieren, zu kuratieren und gebrauchsfähig zu machen.
DE_Grid-Slot1_ServicesPg_Data Engineering
Vereinfachen Sie Ihr komplexes Workflow-Management.
False
DE_Grid-Slot2_ServicesPg_Data Engineering
Erhöhen Sie die Datenqualität durch Kuratierung und Bereinigung.
Bewahren Sie das Vertrauen aller Beteiligten in die Integrität und Verlässlichkeit Ihrer Daten und vereinheitlichen Sie heterogene Datenquellen mit Databricks und Synapse.
False
DE_Grid-Slot3_ServicesPg_Data Engineering
Optimieren Sie Daten für die geschäftliche Nutzung.
Sparen Sie sich mit Hilfe von Synapse, Databricks und/oder Snowflake manuelle, repetitive Verarbeitungsschritte beim Modellieren und Aufbereiten Ihrer Daten für die Endnutzer.
False
DE_Grid-Slot4_SolutionsPg_Data Engineering
Bauen Sie schneller Pipelines – durch Automation.
Nutzen Sie IaC und CI/CD in Azure DevOps, um erstklassige Pipelines schnell zu bauen und testen, und verabschieden Sie sich von manueller Codierung und Datenformatierung.
False
0
Grid
Four Columns
White
Center
No Borders
Small Image
Default
genericSection
IN AKTION
DE_CASE-STUDY_Data Engineering
Carlsberg Group.
Die erfolgreiche Migration von Daten in die Cloud.
Durch seine fortschrittliche Art der Unternehmensführung und des Bierbrauens ist das Traditionsunternehmen Carlsberg zu einem Weltmarktführer in seinem Sektor geworden. Seit seiner Gründung im Jahr 1874 ist die Zahl von Marken in Carlsbergs Sortiment von Core- und Craft-Bieren, Bierspezialitäten und alkoholfreien Bieren auf mehr als 140 angewachsen.
Ascents Data Engineering Team am Standort Lissabon wurde gebeten, Carlsberg bei seiner Migration geschäftskritischer Daten von lokalen BI-Systemen zur Azure Cloud zu helfen. Dabei sollten auch Batch- und Streaming-Data-Prozesse implementiert und alte SSIS-Pakete durch PySpark-Notebooks ersetzt werden. Darüber hinaus verwendete das Team Databricks, um Machine-Learning-Modelle zum Prognostizieren der Kundenabwanderungsquote und Rentabilität aufzubauen.
DE_Case Study - Logo - Data Engineering
False
Career Progression Services
False
Black
Right
genericSection
DE_VALUE-PROP_#1- Data Engineering
DE_VALUE-PROP_#1- Data Engineering
Datenmodellierung.
Strukturieren und verknüpfen Sie Ihre Daten so, dass sie von Ihrem Unternehmen optimal verwendet werden können.
Durch Datenmodellierung können Unternehmen ihre Daten effektiv dafür nutzen, ihre Informationsbedürfnisse auf allen Ebenen zu erfüllen – vom einzelnen Mitarbeiter über die verschiedenen Abteilungen bis hin zur Geschäftsleitung. Vielen Unternehmen fällt es immer noch schwer, ihre Daten abteilungs- und bereichsübergreifend zu organisieren und verknüpfen.
Durch den Aufbau konzeptueller, logischer und physischer Datenmodelle helfen wir Ihnen zu erkennen, wie Sie ihre Daten am besten strukturieren sollten und wie sich ihre Datensätze zueinander verhalten. Um Ihre Daten darauf vorzubereiten, vom Endnutzer verwendet und konsumiert zu werden, nutzen wir standardmäßig unsere proprietären Systeme Synapse, Databricks und/oder Snowflake.
False
Value Proposition
False
White
Left
genericSection
DE_VALUE-PROP_#2- Data Engineering
DE_VALUE-PROP_#2- Data Engineering
Datenaufnahme.
Ziehen Sie systematisch neue Erkenntnisse aus Ihrem Ökoystem, indem Sie Daten aus zusätzlichen internen und externen Quellen einfließen lassen.
Die Datenaufnahme ist erst dann wirklich effektiv, wenn es gelingt, Daten aller Arten aus den unterschiedlichsten Quellen und Organisationsstrukturen kostengünstig zu sammeln und in einem einheitlichen Format in der Cloud abzulegen.
Deshalb helfen wir Ihnen, Echtzeit- und/oder Batch-Data-Pipelines aufzubauen, damit Sie Daten aus den unterschiedlichsten Quellen beziehen können – von öffentlichen Informationsportalen und externen Datenanbietern bis hin zu Ihren eigenen Systemen mittels cloud-nativer Tools. Dadurch können Sie die analytischen Einblicke gewinnen und die KI/ML-Lösungen nutzen, die Sie brauchen, um Ihre Daten so gewinnbringend wie möglich zu machen.
False
Value Proposition
False
White
Right
genericSection
DE_VALUE-PROP_#3- Data Engineering
DE_VALUE-PROP_#3-Data Engineering
Datenqualität, -speicherung und -kuratierung.
Machen Sie Ihre Daten wertvoller und nützlicher, indem Sie ihre Qualität, kontextuelle Relevanz und Zugänglichkeit erhöhen.
Die Einschränkungen, die mit vielen Bestandsumgebungen einhergehen, und eine oft nur sporadische Datenkuratierung führen zu suboptimalen Abläufen, schlechten Nutzererfahrungen und einem zunehmenden Vertrauensverlust.
Deshalb legen unsere erfahrenen Data Engineers größten Wert darauf, die Zugänglichkeit und Qualität Ihrer Daten so weit wie möglich zu erhöhen, damit Sie ihr wirtschaftliches Potential schon bald voll ausschöpfen können. Um Ihre Daten elastisch skalierbar zu machen und für Ihre Verbraucher möglichst effizient zu bereinigen und zu modellieren, verwenden wir cloud-native Services.
False
Value Proposition
False
White
Left
genericSection
DE_VALUE-PROP_#4- Data Engineering
DE_VALUE-PROP_#4- Data Engineering
Analytics-Pipelines.
__ Erstellen Sie aussagekräftige Auswertungs-Pipelines aus Datenspeichern, die Daten für Analyse und Entscheidungsfindung vorbereiten.__
Viele Unternehmen reduzieren das Data Engineering auf seine vermeintlich primäre Funktion — Daten von Quellsystemen in eine Datenbank zu übertragen. Damit vernachlässigen sie einen wichtigen Teil des gesamten Engineering-Prozesses.
Dagegen sind unsere Data Engineers im Data Ingestion Engineering ebenso fit wie im Data Analytics Engineering und deshalb in der Lage, Daten auf ihrem Weg zu einem Machine-Learning-Modell, einer Generativen KI-Lösung oder zu Business-Intelligence-Dashboards gezielt zu kuratieren, um die Leistung flächendeckend zu verbessern.
False
Value Proposition
False
White
Right
genericSection
Empty-Space_White_LINKED
Empty Space
False
White
genericSection
Empty Space Grey_LINKED
Empty Space
False
Grey
Right
Unsere Kunden
Ascent arbeitet mit über 150 Unternehmen im DACH-Raum, Großbritannien und den USA zusammen. Von globalen Versicherungen, Banken über Gesundheitswesen und Retail bis hin zu Big Tech und Weltraumforschung – wir arbeiten mit einigen der klügsten Köpfe in den innovativsten Unternehmen zusammen.
CX auf die nächste Stufe bringen mit KI für 200.000 Mitglieder.
INSTITUTE OF CHARTERED ACCOUNTANTS
Mitgestaltung der Online-Learning-Evolution – von video2brain bis hin zu LinkedIn Learning.
LINKEDIN LEARNING
Verbesserung von Gesundheit und Wohlbefinden durch Datentransformation.
GSK
Verkürzung der Markteinführungszeit für Innovationen in der Automobilindustrie.
BOSCH
Erstellen Sie überzeugende Omnichannel-Erlebnisse vor Ort und online.
BREWDOG
Befähigung des Netzwerks von Experten in der Versicherungsmathematik, Probleme mit R zu lösen.
SWISS RE
Modernisierung einer komplexen flashbasierten Online-Bildbearbeitungsanwendung mithilfe modernster Webtechnologien.
PICMONKEY
Wir ermöglichen Data-Science-Teams, erstklassiges Verbraucherengagement voranzutreiben.
HARRODS
Förderung der Finanzkompetenz und Ausbildung junger Anleger durch die fit2invest-App.
RAIFFEISEN STEIERMARK
Einführung eines formalen QA-Prozesses, Optimierung des Release-Prozesses und Verbesserung der allgemeinen Softwarequalität.
RHI MAGNESITA
Demokratisierung von Daten zur Einbindung neuer Gemeinschaften und zum Schutz des britischen Meeresbodens.
THE CROWN ESTATE
Entwicklung eines globalen Infrastrukturteams zu einem bewährten Center of Excellence für die Cloud.
BDO
Optimierung von Leistung und Support mit 360°-Einblick in das Elite-Cricket Spiel der Frauen.
ENGLAND & WALES CRICKET BOARD
Digitalisierung von Baustellenaufträgen zur Steigerung der Effizienz und Verbesserung der Kommunikation.
STRABAG
Förderung kollaborativer Experimente zur nachhaltigen Lebensmittelproduktion.
SYNGENTA
Optimierung des Kunden-Self-Service durch ein intuitives und hochmodernes Online-Portal.
GRAWE
Aufbau einer nahtlosen, intuitiven UX, um die Hautkrebsvorsorge zu vereinfachen und das Vertrauen der Nutzer zu stärken.
SKINSCREENER
Verbesserung der Erfahrung und Vereinfachung für Kunden der Heimautomatisierung.
HIVE
Design und Entwicklung eines intuitiven Online-Tools für die Terrassenplanung.
MEYER
Bringen Sie On-Demand auf die beliebteste Plattform für TV-Listen und Rezensionen in Großbritannien.
RADIO TIMES
Kosten senken, Innovationen beschleunigen und neue Talente im Gesundheitswesen gewinnen.
PREMIER
genericSection
Empty Space Grey_LINKED
Empty Space
False
Grey
Right
genericSection
DE_FOOTER_Lets get started section - Data Engineering
Let’s get started.
Wir helfen unseren Kunden, bahnbrechende Produkte zu entwickeln, wichtige Daten- und Softwareprojekte durchzuführen und starke interne Teams aufzubauen. Sie stehen vor einer Herausforderung?
Wir sind bereit, wenn Sie es sind.
Get In Touch
False
White
Right