Data Science Infrastrukturen
Data Science ist in vielen Branchen zu einem Schlüsselfaktor erfolgreicher Unternehmensprozesse geworden. Um in Zeiten der Digitalisierung das Potenzial von Data Science nachhaltig und optimal nutzen zu können, braucht es eine nahtlose Implementierung von Analytik-Lösungen in Geschäftsprozesse. Dabei stellt die passende Infrastruktur einen Dreh- und Angelpunkt für den produktiven Einsatz von Data Science und KI im Unternehmen dar.
Warum sind IT-Infrastrukturen so wichtig?
Hardware, Software, Netzwerk: Wenn die IT-Infrastruktur richtig vernetzt und implementiert ist, kann dies zu verbesserter Kommunikation, höherer Effizienz und steigender Produktivität führen. Außerdem kann eine flexible und sichere IT-Infrastruktur Unternehmen dabei helfen, Ziele zu erreichen und neue Wettbewerbsvorteile auf dem Markt zu verschaffen. Ist diese jedoch nicht ordnungsgemäß implementiert, kann es zu Problemen kommen und Unternehmen werden schließlich mit Produktivitäts- und Sicherheitsproblemen (zum Beispiel Systemunterbrechungen und Sicherheitsverletzungen) konfrontiert.
Produktive Data-Science-Umgebungen können ein Faktor dafür sein, ob ein Unternehmen profitabel ist oder nicht. Dabei kann die Infrastruktur On Premise oder in der Cloud implementiert werden – Mit den richtigen Tools wie beispielsweise AWS oder Microsoft Azure lassen sich „enterprise-ready“ Infrastrukturen entwickeln. Das was zählt sind Hochverfügbarkeit, Skalierbarkeit und Load Balancing, um somit ein reibungsloses Funktionieren der IT-Infrastruktur gewährleisten zu können. Außerdem braucht es eine sichere Datenanbindung für den operativen Betrieb der Data-Science-Infrastrukturen.
Fazit: Infrastrukturen waren und bleiben ein wichtiger Bestandteil eines effizienten und sicheren IT-Ökosystems und sind auch dieses Jahr wieder einer der Top Trends!
Case Study: Aufbau einer Analyseumgebung bei der REWE International AG
Das Ziel der REWE International AG war es eine leistungsfähige Analyseumgebung auf Basis der Open Source Programmiersprache R für den produktiven Einsatz von Data Science zu implementieren. Erfahren Sie mehr über die Entwicklung und Realisierung einer leistungsfähigen IT-Infrastruktur in unserer Case Study.
Case Study: Aufbau einer Cloud-Infrastruktur mit Terraform & RStudio Server für die Universität Amsterdam
Mit mehr als 30.000 Studierenden und 5.000 Mitarbeitern, ist die UvA eine der größten Forschungsuniversitäten Europas. Studierende sollen während Prüfungssituationen Zugriff auf einen RStudio-Server erhalten, der mithilfe einer Cloud-Infrastruktur garantiert werden kann. eoda hat die UvA bei der Implementierung der neuen Analyseumgebung bis hin zum Betrieb dieser unterstützt.
Blogartikel: Data Science und IT – eine Frage der richtigen Infrastruktur
Welchen Herausforderungen stehen Unternehmen gegenüber und wie können sie diese bewältigen? Was ist wichtig für die Zusammenarbeit von Data Science und IT und wo stehen die Unternehmen heute? Erfahren Sie mehr.
Blogartikel: Authentifizierung und Autorisierung
Datensicherheit für Data-Science-Umgebungen: Bei der Implementierung einer optimalen Data-Science-Infrastruktur sind die Authentifizierung und Autorisierung wichtige Komponenten für ein einwandfreies Betriebssystem. Erfahren Sie mehr über Konzepte zur Benutzerverwaltung, zur Vergabe von Zugriffsrechten und ihrer Abbildung im Active Directory.
Data Science Infrastukturen: Authentifizierung und Autorisierung
Die Data Science Trends 2021
Wir haben für Sie die 5 Topthemen aus dem Bereich Data Science identifiziert. Data Science Infrastrukturen ist eines davon. Entdecken Sie auch die anderen Top-Themen – auf unserem Datenanalyse-Blog.
Beratung, Implementierung, Support – Mit unserem eoda | analytic infrastructure consulting finden wir mithilfe der genauen Kenntnis des vielfältigen Data-Science-Toolsets langfristig Lösungen für Sie.