DATA ALS ASSETS.
Big Data met Lobster_data.
De optionele ETL/ELT module in Lobster_data haalt niet alleen data uit bronsystemen, maar laadt ze ook in doelsystemen. Een transformatie van ongestructureerde gegevens in de backend op topsnelheid. Alles op één platform. Met datamining voor je downstream business intelligence om alle processen van je bedrijfsmodel optimaal te ondersteunen en te stroomlijnen dankzij machine learning.
KLANTEN DIE OP LOBSTER VERTROUWEN.
Massadata verfijnen. In 5 stappen.
ETL of ELT is niets nieuws, maar wordt weer steeds belangrijker door krachtige systeemarchitecturen zoals Hadoop. Bij beide benaderingen worden ruwe gegevens verwerkt tot bedrijfsgegevens – door middel van extractie, transformatie en laden. Het verschil zit in de timing van de transformatie. Bij ETL worden de gegevens geformatteerd voordat ze worden geladen in het doelsysteem, het datawarehouse (DHW). Bij ELT worden de gegevens geformatteerd nadat ze in het data lake zijn geladen. Met ETL worden opgeschoonde gegevens geladen, met ELT ruwe gegevens. Wat beter is, hangt af van het doel. De ETL/ELT module in Lobster_data kan beide.
- Sourcing
- Extractie
- Transformatie
- Laden
- Dashboards & rapportage
Vele use cases.
Voor meer voordelen.
De extractie van de gegevens is ongeveer hetzelfde voor ETL en ELT. Het tijdstip van de transformatie maakt het verschil. Afhankelijk van de use case moet je daarom kiezen voor ETL of ELT.
Bij ETL vindt de transformatie plaats in de tweede stap, zodat de verrijkte gegevens al beschikbaar zijn na het laden in het datawarehouse. Klaar voor gebruik, maar beperkt tot het oorspronkelijke doel.
Met ELT daarentegen worden ruwe gegevens of licht voorgefilterde gegevens rechtstreeks overgebracht naar het doelsysteem. Daardoor zijn ze zeer snel beschikbaar, volledig en in grotere hoeveelheden. Aan de andere kant is de informatie niet direct bruikbaar omdat het eerst verwerkt moet worden voor analyse.
- Datamanagement
- Business Intelligence
- Datagestuurde besluitvorming
- Machine Learning & AI
- IoT & Industrie 4.0
- Centrale opslag van ruwe gegevens uit verschillende functionele gebieden
- Toegankelijkheid van gegevens via datawarehouses
- Eenvoudige toegang tot relevante gegevenscondensaten via gegevenscatalogi
- Creëren van een veilige informatiebasis voor het hele bedrijf
- Gedemocratiseerde toegang tot gegevens van hoge kwaliteit
- Verbetering van de basis voor besluitvorming, met name voor afdelingsoverschrijdende processen
- Betrouwbare analyse van de bedrijfssituatie
- Grote hoeveelheden gegevens in een geformatteerde, uniforme, consistente en betrouwbare vorm om rapporten te produceren
- Eerder niet herkende trends en patronen in het bedrijf identificeren
- Sneller reageren op markt- en interne veranderingen
- Op data gebaseerde optimalisatie van bedrijfsprocessen
- Verhoogde efficiëntie in alle bedrijfsgebieden door beslissingen op basis van data
- Automatisering van besluitvormingsprocessen door krachtige en betrouwbare gegevensanalyses
- Ontlasting van medewerkers en meer vrijheid voor kerntaken
- Gebruik van voorspellende analyses om ontwikkelingen aan te zien komen en passende actieplannen af te leiden
- Uitbreiding van de bedrijfsweerbaarheid
- Gebruik van geconsolideerde en beveiligde massa-gegevens als input
- Systematisch onderzoeken van gegevens op patronen en correlaties om voorspellende algoritmen te genereren (bijv. analyse van klantgedrag om aankoopbeslissingen te voorspellen)
- Gebruik van deep learning met grote en gelabelde datasets
- Toepassingen zoals automatische tekst-, beeld- of spraakherkenning
- Big data genereren via IoT-apparaten
- Analytische verwerking van Big data
- Bewaking van IoT-apparaten via sensorgegevens
- Gegevensverwerking om de efficiëntie te verhogen in het kader van Industrie 4.0
- Preventief onderhoud door op AI-gebaseerde voorspellingen van onderhoudsbehoeften
- Ontwikkeling van nieuwe digitale IoT-bedrijfsmodellen
- Analyse van gegevens uit verschillende bronnen voor de ontwikkeling van producten en diensten op maat
Nog meer voordelen. Voor nog meer bruikbaarheid.
- Configureren in plaats van programmeren
- Vooraf geconfigureerde modules en gebruiksvriendelijke grafische interface
- No-code als antwoord op het tekort aan geschoolde arbeidskrachten in IT en analytics: gespecialiseerde afdelingen digitaliseren hun processen op eigen initiatief
- Stapsgewijze digitale transformatie via sneeuwbalsysteem in het bedrijf (medewerkers inspireren medewerkers)
- Individuele dashboards maken
- Acceptatie en beter begrip van Big Data door duidelijke frontend interfaces
- Geen beperkende, geprefabriceerde standaardschema’s
- Individueel aanpasbare rapportagetools
- Toegankelijk en bruikbaar voor iedereen in het bedrijf
- Dekking van bijna alle use cases met slechts één software
- Minder integratie-inspanning
- Naadloze samenwerking tussen verschillende teams
- Snelle koppeling van zelfs complexe softwareproducten via kant-en-klare connectoren
- Industrie-agnostische data-integratie en procesautomatisering
- Stapsgewijs beginnen met verwerking van Big Data
- Duurzame en organische ontwikkeling van digitale competentie in het bedrijf
- Systeem dat meegroeit met het bedrijf
- Schaalbare prestaties tegen voorspelbare kosten
- Hoge prestaties voor verwerking van Big Data
- Efficiënte uitvoering van complexe regels voor het opschonen en transformeren van gegevens
- Minimalisering van latency en snelle beschikbaarheid van brondata in het doelsysteem
- Mogelijkheid om load af te voeren naar externe capaciteiten
- Gebruik van externe servers zoals Lobster Bee (Docker container image) om centrale rekencapaciteit vrij te maken
De gebruiker staat centraal.
Lobster ontwikkelt en distribueert no-code softwareoplossingen voor digitale vooruitgang. Die bestaande conventies in twijfel trekken en digitale transformatie heroverwegen. En zich richten op mensen zonder de bottom line uit het oog te verliezen. Geloof ons niet op ons woord. Onze cijfers spreken voor zich.
DE IMPLEMENTATIE
ERVAREN KORTE TERUGVERDIENTIJD
MET ÉÉN TOOL OPGELOST
