Datenanalyse und -verarbeitung

• Datenaufbereitung und -reinigung: Entfernen von Fehlern und Duplikaten aus großen Datensätzen.
• Datenintegration: Zusammenführen und Vereinheitlichen von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Explorative Datenanalyse (EDA): Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien in Daten.

Big Data Verarbeitung

• Batch- und Echtzeitverarbeitung: Nutzung von Spark für die Verarbeitung großer Datenmengen in Batch- oder Streaming-Modi.
• ETL-Prozesse: Entwicklung und Optimierung von ETL (Extract, Transform, Load) Workflows.
• Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung von Spark-Jobs und -Anwendungen.

Datenmodellierung und -analyse

• Modellierung und Vorhersage: Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf großen Datensätzen zur Vorhersage und Modellierung.
• Cluster- und Segmentierungsanalysen: Erkennen von Gruppen und Segmenten in großen Datensätzen.
• Zeitreihenanalysen: Analyse und Vorhersage von zeitabhängigen Daten.

Beratung und Schulungen

• Beratung: Unterstützung bei der Planung und Implementierung von Big Data Lösungen mit Spark und PySpark.
• Schulungen und Workshops: Schulung von Teams im Umgang mit Spark und PySpark, inklusive Best Practices und fortgeschrittener Techniken.
• Architekturberatung: Design und Optimierung von Big Data Architekturen auf Basis von Spark.

Individuelle Lösungen

• Maßgeschneiderte Lösungen: Entwicklung individueller Datenlösungen, die auf spezifische Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten sind.
• Integration mit bestehenden Systemen: Anbindung von Spark-Anwendungen an bestehende Dateninfrastrukturen und -systeme.
• Automatisierung: Implementierung von automatisierten Datenpipelines und -prozessen.