Custom Data Platform
Individuelle Lösungen für kundenspezifische Datenanwendungen.
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Open Source Frameworks auf Python-Basis sind eine attraktive Alternative zu großen Tool-Herstellern und werden immer häufiger in Fachbereichen wie Risk Controlling eingesetzt. Sie bieten Stärken wie Modularisierbarkeit und Dokumentation und lösen Standard-Frameworks wie SAS ab. Große Tool-Hersteller implementieren Python und Jupyter Notebooks nativ in ihre Cloud-Umgebungen und profitieren von der Interoperabilität mit allen technischen Bereichen im Unternehmen. Mit hochperformanten Konnektoren und geringeren Kosten sind ganzheitliche Open-Source-ETL/ELT- und Warehousing-Lösungen möglich.
Die Expert:innen unser Tochterunternehmen q.beyond Data Solutions unterstützen Sie dabei, alternative, passgenaue und modulare Lösungen zu entwickeln, die Ihren Geschäftsbedürfnissen entsprechen und nahtlos in Ihre CI/CD-Pipelines integriert werden können.
Unser Angebot
Schlagworte
- Prozessmodellierung
- Open Source Frameworks
- Python
- R
- Deployment Pipelines
- DevOps
- Data Science
- Machine Learning
- Jupyter Notebook
Medien
- Produktivität durch individuelle Anwendungen steigern
- Optimierung von Geschäftsprozessen
- Schluss mit Vendor Lock-in – Mut zu Open Source zahlt sich aus
- Predictive Analytics – Wettbewerbsvorteile durch historische Daten
- BI Orchestration mit Airflow – May the DAG be with you!
- ERP – Selbst ist die Firma vs Erprobte Standardware
- Snowpark: Langlauf oder Abfahrt? Python Code auf Snowflakes virtuellen Warehouses ausführen
- Reporting ohne Sorgen - Immer aktuell, immer sicher, immer günstig
