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Zuge­schnit­tene Lösun­gen 
für unsere Kunden

Unsere Pro­dukte

synvert saracus Lösungen




syn­vert saracus hat sich als Vor­rei­ter in der Welt der IT Data & Ana­ly­tics eta­bliert, indem wir eine weg­wei­sende Stra­te­gie ver­fol­gen: die Ent­wick­lung eige­ner Pro­dukte. Durch ein enga­gier­tes Team von Experten, das sich lei­den­schaft­lich mit den neu­es­ten Tech­no­lo­gien aus­ein­an­der­setzt, ent­wirft syn­vert saracus inno­va­tive, maß­ge­schnei­derte Lösun­gen, um den Bedürf­nis­sen unse­rer Kun­den gerecht zu wer­den. Die haus­ei­ge­nen Pro­dukte zeu­gen von akri­bi­scher Pla­nung, krea­ti­vem Den­ken und einer tie­fen Ver­pflich­tung, die Gren­zen des Mög­li­chen stän­dig neu zu defi­nie­ren. syn­vert saracus fort­wäh­rende Inno­va­tio­nen in der IT Data & Ana­ly­tics-Land­schaft zeu­gen von ihrem Enga­ge­ment, weg­wei­sende Lösun­gen zu ent­wi­ckeln, die Bran­chen­stan­dards set­zen und Kun­den dabei unter­stüt­zen, ihre Ziele zu erreichen.


SVML


In einer Zeit, in der Daten­ka­ta­loge einem ste­ti­gen Anstieg an Volu­men und Kom­ple­xi­tät unter­lie­gen, ist ein Umden­ken und die Berück­sich­ti­gung bestimm­ter Aspekte von ent­schei­den­der Bedeu­tung. Dabei ste­hen Daten­kon­sis­tenz, Daten­qua­li­tät, Daten­pflege und Richt­li­nien im Fokus.


Die SVML (Struc­tu­red Visua­liza­tion Markup Lan­guage) dient als Instru­ment, um die Navi­ga­tion in sol­chen Daten­ka­ta­lo­gen zu ver­ein­fa­chen. Sie erwei­tert den Kata­log um zusätz­li­che Fea­tures, dar­un­ter Aggre­ga­tio­nen, um eine effi­zi­ente Prü­fung und Aus­füh­rung not­wen­di­ger Maß­nah­men in den genann­ten Berei­chen zu ermög­li­chen. Damit trägt sie maß­geb­lich dazu bei, die Kom­ple­xi­tät zu bewäl­ti­gen und einen geord­ne­ten Umgang mit den stei­gen­den Daten­men­gen zu ermöglichen.


Snow­flake Accelerator


Der Snow­flake Acce­le­ra­tor nutzt die Infrastruktur als Code (IaC), um Snow­flake-Umge­bun­gen auf Unter­neh­mens­ni­veau ein­zu­rich­ten. Die­ser Ansatz sichert nicht nur die Kon­sis­tenz, son­dern auch die Wie­der­hol­bar­keit des gesam­ten Bereit­stel­lungs­pro­zes­ses für Snow­flake-Umge­bun­gen. Dadurch wird eine zuver­läs­sige und wie­der­hol­bare Ein­rich­tung gewähr­leis­tet, was mög­li­che Feh­ler mini­miert und eine stan­dar­di­sierte Umge­bung schafft. Die Ver­wen­dung von Infra­struc­ture as Code (IaC) ermög­licht eine prä­zise Defi­ni­tion sämt­li­cher Para­me­ter und Kon­fi­gu­ra­tio­nen in der Bereit­stel­lungs­da­tei. Das Ergeb­nis ist eine beschleu­nigte Ein­rich­tung von neuen Umge­bun­gen, wodurch der Zeit­auf­wand für die Ein­rich­tung erheb­lich redu­ziert wird. Somit wird nicht nur die Effi­zi­enz gestei­gert, son­dern auch die Genau­ig­keit und Zuver­läs­sig­keit des Bereit­stel­lungs­pro­zes­ses verbessert.


DWX2R


Wegen wach­sen­der Kom­ple­xi­tät vie­ler Daten­struk­tu­ren im Inter­net wer­den Wege gesucht, um die Daten­flut für Men­schen auf Rele­van­tes zu redu­zie­ren und ver­ständ­lich zu orga­ni­sie­ren. syn­vert saracus machte es sich zum Ziel, den Daten­ge­winn aus kom­ple­xen XML- und XSD-Dateien zu opti­mie­ren und ent­wi­ckelte DWx2r.


DWx2r ist ein gene­ri­scher XML-Par­ser für ein­fa­che und kom­plexe XML-Daten­ty­pen, also eine Soft­ware­lö­sung zur auto­ma­ti­sier­ten Gene­rie­rung eines rela­tio­na­len Daten­bank­sche­mas und laut eige­ner Markt­for­schung die Ein­zige auf dem Markt. Das Schema wird aus XSD- und XML-Dateien ermit­telt; meh­rere Tau­send zuge­hö­rige Nach­rich­ten pro Sekunde kön­nen im XML-For­mat mit DWx2r aus Dateien oder Daten­bank-CLOBs in das Schema gela­den werden.


DWtec


Unter der Bezeich­nung DWtec® bün­delt saracus sämt­li­che Kom­po­nen­ten zur Vor­ge­hens­weise von Busi­ness Intel­li­gence Pro­jek­ten. Jahr­zehn­te­lang gewach­sen aus prak­ti­schen Erfah­run­gen stellt DWtec® eine umfas­sende Basis an Pro­zes­sen, Tem­pla­tes, Bei­spie­len, best-prac­tice-Anlei­tun­gen zur Pro­jekt­durch­füh­rung dar, von der Initi­al­idee über die Ent­wick­lung bis hin zum Betrieb.


Zen­trale Kom­po­nente des DWtec® ist ein Pro­zess­ab­lauf­schema, wel­ches alle Pro­jekt­pha­sen abdeckt und ins­be­son­dere die Abhän­gig­kei­ten der Pro­zesse unter­ein­an­der dar­stellt. Dar­über­hin­aus berück­sich­tigt es stets die unter­schied­li­chen Per­spek­ti­ven auf die Pro­zesse mit den Sich­ten Daten, Tech­no­lo­gie und Mensch. Diese dif­fe­ren­zierte Betrach­tungs­weise ermög­licht die Umset­zung kom­ple­xer Vor­gänge von BI-Pro­jek­ten, die sich erheb­lich von den klas­si­schen Vor­gangs­mo­del­len von EDV-Pro­jek­ten unterscheidet.


Ganz im Sinne der Mehr­di­men­sio­na­li­tät des BI-Ansat­zes ermög­licht DWtec® eine mehr­di­men­sio­nale Sicht auf die Pro­jekt­ar­chi­tek­tur, die sich auch in der Visua­li­sie­rung des DWtec® Vor­ge­hens­mo­dells wie­der­spie­gelt. Diese mehr­di­men­sio­nale Per­spek­ti­ven­viel­falt schafft Trans­pa­renz bezüg­lich der zugrun­de­lie­gen­den Ein­zel­pro­zesse, die für sich dar­ge­stellt eine enorme Menge und Kom­ple­xi­tät auf­wei­sen, da jeder Pro­zess auf der Ebene von Akti­vi­tä­ten und Ereig­nisse defi­niert ist und somit über eine große Band­breite von Eigen­schaf­ten, wie Ergeb­nis, Durch­füh­rung, Vor­aus­set­zung, Abhän­gig­kei­ten und Beispiele/Templates verfügt.


DWinsu­rance


syn­vert saracus hat vor 15 Jah­ren mit DWtec® ein umfang­rei­ches Pro­jekt­vor­ge­hens­mo­dell für Data Ware­house und Busi­ness Intel­li­gence-Pro­jekte ent­wi­ckelt. DWtec® ist jetzt um umfang­rei­che bran­chen­be­zo­gene Daten­mo­delle erwei­tert worden.


Das unter­neh­mens­weite Con­trol­ling steht an ers­ter Stelle, da es die umfas­sende Über­wa­chung und Steue­rung sämt­li­cher Akti­vi­tä­ten ermög­licht, um eine effi­zi­ente Res­sour­cen­ver­tei­lung zu gewähr­leis­ten. Bestands­ana­ly­sen sind ebenso bedeut­sam, da sie eine regel­mä­ßige Prü­fung des Lager­be­stands erlau­ben, um Lager­kos­ten zu opti­mie­ren und Eng­pässe zu ver­mei­den. Scha­dens­ma­nage­ment ist ein wei­te­rer ent­schei­den­der Fall, der dar­auf abzielt, Scha­dens­fälle zu mini­mie­ren und somit die finan­zi­el­len Aus­wir­kun­gen auf das Unter­neh­men zu redu­zie­ren. Das Case-Manage­ment sorgt für eine struk­tu­rierte Bear­bei­tung von Fäl­len, was eine rei­bungs­lose Abwick­lung sicher­stellt. Die Ana­lyse der Pro­fi­ta­bi­li­tät von Geschäfts­be­rei­chen spielt eine Schlüs­sel­rolle, um Ren­ta­bi­li­tät zu maxi­mie­ren und Ver­lust­quel­len zu iden­ti­fi­zie­ren. Betrugs­er­ken­nung ist von hoher Bedeu­tung, um betrü­ge­ri­sche Akti­vi­tä­ten zu iden­ti­fi­zie­ren und prä­ven­tive Maß­nah­men zu ergrei­fen. Ziel­ge­rich­te­tes Mar­ke­ting und die Seg­men­tie­rung von Kun­den ermög­li­chen es Unter­neh­men, gezielt auf bestimmte Kun­den­grup­pen zuzu­ge­hen und indi­vi­du­elle Stra­te­gien zu entwickeln.


Diese Geschäfts­fälle sind von ent­schei­den­der Bedeu­tung für die stra­te­gi­sche Aus­rich­tung und den Erfolg eines Unter­neh­mens. Ihre erfolg­rei­che Umset­zung erfor­dert spe­zi­fi­sche Werk­zeuge, Daten­ana­ly­sen und fun­dier­tes Fach­wis­sen. Als ers­tes sind jetzt Lösun­gen für die Bran­che Insu­rance ver­füg­bar. Wei­tere Daten­mo­delle für Manu­fac­tu­ring, Retail und Telco wer­den in Kürze folgen.


DWau­to­ma­tic


Die Ent­wick­lung und die War­tung von ETL-Pro­gram­men stellt den größ­ten Auf­wand­s­trei­ber von DWH-Pro­jek­ten dar. Aus die­sem Grunde haben sich viele Unter­neh­men für den Ein­satz eines ETL-Tools wie Ab Ini­tio, IBM InfoS­phere Data­S­tage oder Infor­ma­tica Power­Cen­ter ent­schie­den. Die Stärke der­ar­ti­ger Werk­zeuge liegt darin, kom­plexe Busi­ness-Logik in Trans­for­ma­ti­ons­pro­gram­men (häu­fig eine Kern­auf­gabe in Data-Ware­house-Pro­jek­ten) abzubilden.


Neben die­sen Auf­ga­ben fin­den wir ver­mehrt in Daten­in­te­gra­ti­ons-Pro­jek­ten aller­dings die Anfor­de­rung, neue Quell­sys­teme in das DWH ein­zu­bin­den, bei denen die Daten­struk­tu­ren im DWH den Struk­tu­ren des Quell­sys­tems ähn­lich sind, aber eine Delta-Erken­nung, Ver­sio­nie­rung / His­to­ri­sie­rung und ein­fa­che Trans­for­ma­tio­nen vor­ge­nom­men wer­den sol­len; zusätz­lich ist oft eine auto­ma­ti­sche Erken­nung von Struk­tur­än­de­run­gen und deren Pro­pa­ga­tion gefor­dert. Die wach­sende Bedeu­tung die­ser gewünsch­ten Funk­tio­na­li­tä­ten geht mit der zuneh­men­den Ver­brei­tung des Data-Vault-Ansat­zes ein­her. Für diese Auf­ga­ben­stel­lun­gen sind ein Teil der ETL-Tools häu­fig nicht in beson­de­rem Maße geeignet.

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