Extract - Transform - Load: Selektion, Aufbereitung und Laden von Daten, insbesondere für Data Warehouses, für Migrationen und für Schnittstellen zwischen Anwendungssystemen.
Bild: Projektbild für die Branche Verkehr / Transport / Logistik

Evaluation von Snowflake als Enterprise Cloud Data Warehouse (DWH)

Ziel des Vorhabens ist die Evaluation von Snowflake als ein Kandidat für die Ablösung eines auf Teradata bestehenden Enterprise Data Warehouses (EDWH). Neben Performanceanalysen im Vergleich zu dem bestehenden, auf Teradata basierenden, DWH ist die Integrierbarkeit in die Systemlandschaft des Kunden von besonderem Interesse. Evaluiert wird eine Near-Realtime Datenbewirtschaftung nach dem Change Data Capture Prinzip, ein umfangreicher Datenimport aus dem AWS S3 Storage, eine Datentransformation samt analytischen Funktionen und Python sowie ein Reporting auf Detaildatenebene von mehreren Milliarden Datensätzen mit einem Frontend Tool. Die PTA unterstützt bei der Definition eines Kriterienkataloges, der Bereitstellung und dem Import von repräsentativen Testdaten und erarbeitet Szenarien für das Reporting. Weiter wird eine Performanceanalyse durchgeführt.

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Bild: Projektbild für die Branche Verkehr / Transport / Logistik

Architekturkonzeption und -implementation einer BI Platform im Sinne eines Data Lakes

Das Projektvorhaben umfasst die Konzeption und Implementierung einer Architektur mit dem Ziel, eine BI Platform auf Grundlage eines Data Lakes zu schaffen. Hierbei sind unterschiedliche Technologien in geeigneter Weise in die Gesamtarchitektur zu integrieren, so dass die Kundenanforderungen wie bspw. Echtzeitdatenanbindung, Integrationen semistrukturierter Daten, Langzeitdatenarchivierung und performantes Detaildatenreporting auf Massendaten Berücksichtigung finden.

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Bild: Projektbild für die Branche Energie

Automatisierung der Abgrenzungsbuchungen eines Energiedienstleisters

Grundlage des Projektes ist die im Projekt 4680 beschriebene Weiterentwicklung der neuen debitorischen Buchungslogik eines Energiedienstleisters. Hierbei werden Ist-Daten aus dem SAP-System in das Data-Warehouse System (DWH) geladen und mit den hier vorliegenden Soll-Daten aggregiert und verglichen. Die berechneten Ergebnisse werden dann dem Stammdatensystem als Basis-Abgrenzungsbuchungen zur Verfügung gestellt und hier mit erforderlichen Zusatzinformationen angereichert. Im letzten Schritt werden die vollständigen Abgrenzungsbuchungen an das SAP versendet und dort gebucht bzw. weiterverarbeitet.

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