DATA TIL ASSETS.
Big Data med Lobster_data.
Det valgfrie ETL/ELT-modul i Lobster_data henter ikke kun data fra kildesystemer, men indlæser det også i destinationsystemer. Transformation af ustrukturerede data i backend med høj hastighed. Alt i én platform. Data mining til din efterfølgende business Intelligence for at optimere og strømline alle processer i din forretningsmodel takket være maskinlæring.
KUNDER, DER SATSER PÅ LOBSTER.
Forarbejdning af massedata. I 5 trin.
ETL eller ELT er ikke noget nyt, men det bliver igen mere vigtigt på grund af højtydende systemarkitekturer som Hadoop. Begge tilgange indebærer behandling af rådata til forretningsdata ved hjælp af extraction, transformation og loading. Forskellen ligger i timingen af transformationen. Med ETL formateres data, før det indlæses i målsystemet, data warehouse (DHW). Med ELT formateres data efter indlæsning i data lake. Med ETL indlæses rensede data, mens rådata indlæses med ELT. Hvad der er bedst, afhænger af målsætningen. ETL/ELT-modulet i Lobster_data kan håndtere begge tilgange.
- Sourcing
- Extraction
- Transformation
- Loading
- Dashboards & Reporting
Mange use cases.
For øget værdi.
Data extraction forløber omtrent på samme måde i ETL og ELT. Forskellen ligger i tidspunktet for transformationen. Afhængigt af use casen bør du vælge enten ETL eller ELT.
Med ETL sker transformationen i det andet trin, hvilket betyder, at berigede data allerede er tilgængelige efter indlæsning i datawarehouse. Disse data er klar til brug, men de er begrænset til det oprindelige formål.
Med ELT derimod overføres rådata eller let filtrerede data direkte til målsystemet. Dette betyder, at de er tilgængelige meget hurtigt, de er historisk komplette og findes i større mængder. Men det er vigtigt at bemærke, at disse informationer ikke er umiddelbart brugbare, da de først skal behandles til analyse.
- Data Management
- Business Intelligence
- Data Driven Decision Making
- Machine Learning & KI
- IoT & Industrie 4.0
- Central lagring af rådata fra forskellige funktionsområder
- Adgang til data via datawarehouses
- Oprettelse af datagrundlag ved at komprimere og ensrette store mængder data.
- Oprettelse af en sikker informationsbase for hele virksomheden
- Demokratiseret adgang til kvalitetsdata
- Forbedring af grundlaget for beslutningstagning, især for tværgående processer
- Pålidelig analyse af forretningsmæssig situation
- Store datamængder i formateret, ensartet, konsistent og pålidelig form til rapportgenerering
- Identificering af tidligere ukendte trends og mønstre i virksomheden
- Hurtigere reaktion på markeds- og interne ændringer
- Data-baseret optimering af forretningsprocesser
- Effektivitetsforbedring i alle forretningsområder gennem datadrevne beslutninger
- Automatisering af beslutningsprocesser gennem effektive og pålidelige dataanalyser
- Aflastning af medarbejdere og mere frihed til vigtige opgaver
- Brug af forudsigende og præskriptive analyser til at forudsige udviklinger og udlede passende handlingsplaner
- Udvidelse af virksomhedens modstandsdygtighed
- Udnyttelse af konsoliderede og sikrede massedata som input
- Systematisk undersøgelse af data for mønstre og korrelationer til generering af forudsigelsesalgoritmer (f.eks. analyse af kundeadfærd til forudsigelse af købsbeslutninger)
- Anvendelse af deep learning til store labelled data sets
- Applikationer såsom automatisk tekst-, billede- eller talegenkendelse
- Generering af store datamængder gennem IoT-enheder
- Analytisk behandling af Big Data
- Overvågning af IoT-enheder gennem sensoriske data
- Dataforberedelse til effektivitetsforbedring inden for Industri 4.0
- Forudsigende vedligeholdelse gennem AI-baseret vedligeholdelsesbehov
- Udvikling af nye digitale IoT-forretningsmodeller
- Analyse af data fra forskellige kilder til udvikling af kundetilpassede produkter og tjenester
MANGE FORDELE. FOR MERE VÆRDI.
- Konfigurer i stedet for at programmere.
Forudkonfigurerede moduler og brugervenligt grafisk interface. - No-Code som løsning på manglen på IT- og analytics-specialister:
afdelinger digitaliserer deres processer på eget initiativ - Trinvis digital transformation gennem sneboldeffekten i virksomheden
(medarbejdere inspirerer medarbejdere)
- Oprettelse af individuelle dashboards
- Accept og dybere forståelse af Big Data gennem klare frontend-grænseflader
- Ingen begrænsende, foruddefinerede standardskemaer
- Individuelt tilpasselige rapporteringsværktøjer
- Tilgængelig og brugbar for alle i virksomheden
- Dækning af næsten alle use cases med bare en software
- Reduceret integrationsarbejde
- Problemfri samarbejde mellem forskellige teams
- Hurtig tilslutning af selv komplekse softwareprodukter gennem færdige konnektorer
- Branchespecifik dataintegration og procesautomatisering
- Trinvis indførelse af Big Data processing
- Bæredygtig og organisk opbygning af digital kompetence i virksomheden
- Problemfri system, der kan vokse i takt med behovet
- Skalerbar ydeevne til forudsigelige omkostninger
- Høj ydeevne til Big Data-behandling
- Ressourcebesparende udførelse af komplekse datarensning- og transformationsregler
- Minimering af latency og hurtig tilgængelighed af kildedata i target systemet
- Mulighed for at outsource belastning til eksterne ressourcer
- Brug af fjernservere som Lobster Bee (Docker-Container-Image) til at aflaste centrale beregningsressourcer
Det handler om mennesker.
Lobster udvikler og distribuerer No-Code-baserede softwareløsninger til digital fremskridt. Vi udfordrer konventioner og tænker digital transformation på en ny måde. Udover økonomiske overvejelser har vi altid fokus på mennesket. Vores tal viser, at vi succesfuldt lever op til denne ambition.
IMPLEMENTERING
MED KORT TILBAGEBETALINGSTID
MED BLOT ET VÆRKTØJ
