Google Cloud Data & AI Services

Short overview

Nutzen Sie die Daten in Ihrem Unternehmen für Innovation und Wachstum mit dem “Data to Value”-Ansatz der PCG. Profitieren Sie von der Leistungsfähigkeit der Google Cloud, um große Datensätze zu verwalten und zu analysieren, KI-Modelle zu implementieren und datengesteuerte Use Cases erfolgreich umzusetzen. Unsere Data und AI Lösungen sind dabei auf Ihre Bedürfnisse angepasst. Für eine erfolgreiche Datenbasis, für innovative (Gen) AI-Anwendungen und eine sichere Zukunft, die von datengesteuerten Entscheidungen geprägt ist.

Um aus Daten echten Mehrwert zu generieren, benötigt es neben einer guten und strukturierten Datenbasis auch eine Datendrehscheibe (Data Hub), in der die Daten konsolidiert und gesteuert werden. Der Google Cloud Data Hub der PCG ist das zentrale Bindeglied zwischen Ihrer Datenbasis und Ihren nachgelagerten Initiativen wie Generative AI, Machine Learning, Dashboarding und Business Intelligence.

Die zentralen Säulen des Google Cloud “Data to Value”-Ansatzes der PCG: Data Foundation, Data Hub und Data-Driven Value Generation:

Data Foundation

Eine erfolgreiche Datenbasis ist ausschlaggebend für den Erfolg Ihrer datenbasierten Initiativen und Projekte. Unsere erfahrenen Data Architekten unterstützen Sie beim Aufbau Ihrer Data Foundation. Vom initialen Screening Ihrer Datenarchitektur bis hin zum Aufbau von Smart Data Pipelines und Data Storages sowie Data Modelling, Data Access und Governance.

Der perfekte Einstieg: Data Architecture Screening Workshop

Im Rahmen unseres Workshops durchleuchten die Google Cloud-Experten der PCG Ihre aktuelle Datenlandschaft, nehmen dabei Ihre Anforderungen auf und definieren eine individuell auf Sie zugeschnittene Datenarchitektur als Grundlage Ihrer Datenbasis auf Google Cloud. Dazu gehören neben Themen wie Compliance und DSGVO auch die Erfassung von Änderungsdaten, die Identifizierung von Datenquellen und die Definition weiterer Use Cases. Darauf basierend erstellen wir Ihre Data Roadmap und geben Schätzungen für die Cloud-Nutzung und den Implementierungsaufwand ab.

Smart Data Pipelines

Wir entwickeln Smart Data Pipelines, die dazu dienen, Daten aus diversen Quellen zu extrahieren und sie nahtlos mit einem zentralen Speicher in der Google Cloud zu verknüpfen. Dabei setzen wir auf native Google Cloud-Dienste. Unsere Smart Data Pipelines übernehmen die Aufgaben der Datenumwandlung, der Ausnahmebehandlung und der Orchestrierung. Sie gewährleisten einen kontinuierlichen und störungsfreien Datenfluss aus verschiedenen operativen Datenbanken, SaaS-Lösungen wie Salesforce sowie u. a. auch dem SAP-Ökosystem.

Data Store (DWH, Data Lake, Data Mesh)

Wir konfigurieren Data Warehouses (DWH) und Data Marts mithilfe der nativen Funktionen der Google Cloud. Alternativ konzipieren und richten wir Data Lakes mit unterschiedlichen Datenreifezonen oder führen eine Data Mesh-Architektur für separate Datenproduzenten- und -konsumententeams in Ihrem Unternehmen ein.

Data Modelling

Wir unterstützen Sie bei der Datenmodellierung. Dazu gehört die Erstellung von Dimensions- und Faktentabellen für Data Warehouses und Data Marts, die z. B. aus einem Data Vault abgeleitet werden. Für Data Lakes und Data Meshes sorgen wir für optimale Tabellendesigns, wie Delta, Hudi und Iceberg, und berücksichtigen dabei Partitionierung und Verdichtung.

Data Access und Compliance

Wir unterstützen Sie bei den Themen Data Access und Compliance. Dazu gehören die Gewährleistung der Datenauffindbarkeit durch einen zentralen Datenkatalog (Data Catalog), die Implementierung einer durchgängigen Benutzerverwaltung, die die DSGVO-Compliance und andere Zugriffsbeschränkungen berücksichtigt, sowie die Bereitstellung von Daten über Schnittstellen für nachgelagerte Datenlösungen wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz (AI).

Data Hub

Eine Datendrehscheibe bzw. ein Data Hub fungiert als zentraler Knotenpunkt in der Daten Management Infrastruktur eines Unternehmens und überbrückt die Lücke zwischen Rohdatenquellen und verschiedenen Use Cases, die verfeinerte, zuverlässige und umsetzbare Informationen erfordern. Er ist das Herzstück des Datenökosystems, das die Daten kontrolliert und effizient durch das gesamte Unternehmen “pumpt”.

1. Integration verschiedener Datenquellen: Data Hubs integrieren Daten aus verschiedenen Quellen – seien es interne Datenbanken, externe APIs, Cloud-Dienste oder IoT-Geräte – in einer einzigen, zusammenhängenden Umgebung. Diese Vereinheitlichung ermöglicht eine einfachere Verwaltung und einen einfacheren Zugriff, wodurch Silos beseitigt werden und ein ganzheitlicherer Blick auf die Datenlandschaft des Unternehmens ermöglicht wird.
2. Datenbereinigung und -umwandlung: Bevor Daten effektiv genutzt werden können, müssen sie oft bereinigt, umgewandelt und standardisiert werden. Der Data Hub übernimmt diesen Prozess und sorgt dafür, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen kompatibel und für verschiedene Anwendungen und Anwendungsfälle nutzbar werden.
3. Governance und Einhaltung von Vorschriften: Data Hubs sorgen für die Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien und für die Einhaltung der einschlägigen Vorschriften. Durch die Zentralisierung der Datenverwaltung können Unternehmen Regeln für Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit und Nutzung leichter umsetzen und sicherstellen, dass alle Daten angemessen und ethisch korrekt behandelt werden.
4. Erleichterung von Analysen und Berichten: Mit einem zentralen Repository mit sauberen, zuverlässigen Daten können Unternehmen Analysen effektiver durchführen, Berichte erstellen und Erkenntnisse gewinnen. Dies ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und unterstützt verschiedene Anwendungsfälle, von betrieblicher Effizienz und Verbesserung der Kundenerfahrung bis hin zu strategischer Planung und Risikomanagement.
5. Datenzugriff und gemeinsame Nutzung: Ein Data Hub dient als zentraler Punkt für Daten und vereinfacht den Zugang für Benutzer im gesamten Unternehmen, zugeschnitten auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Berechtigungen. Durch diese Demokratisierung von Daten werden Teams und Einzelpersonen in die Lage versetzt, Daten für ihre spezifischen Anwendungsfälle zu nutzen, ohne sich mit einer komplexen IT-Infrastruktur auseinandersetzen zu müssen.
6. Skalierbarkeit und Flexibilität: Da Unternehmen wachsen und sich ihr Datenbedarf weiterentwickelt, bieten Data Hubs einen skalierbaren und flexiblen Rahmen, der sich an veränderte Anforderungen anpassen kann. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass der Data Hub weiterhin als effektive Verbindung zwischen Daten und ihren Anwendungen dienen kann, wenn neue Datenquellen hinzugefügt werden und neue Use Cases entstehen.

Wir unterstützen Sie beim Aufbau eines Data Hubs auf Google Cloud und machen aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse. Dabei stellen wir sicher, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch in einen wertvollen Vermögenswert umgewandelt werden, der Geschäftsergebnisse fördert und eine breite Palette von Use Cases unterstützt.

Data-Driven Value Generation

Mit der richtigen Datenbasis lassen sich echte Mehrwerte generieren. Wir unterstützen Sie bei der Data-Driven Value Generation mit verschiedenen Workshop-Formaten, Dashboarding und BI, Machine Learning und AI sowie der Entwicklung von Cloud-nativen, datenzentrierten und Gen AI-basierten Anwendungen.

Use Case Screening Workshop

Unser Use Case Screening Workshop umfasst die Identifizierung und Bewertung von Geschäftsproblemen und Anwendungsfällen, die durch fortschrittliche Analytik gelöst werden können. Anschließend erstellen wir eine Liste der drei wichtigsten datengetriebenen Use Cases, wobei wir Ihren Return on Investment (ROI), die Komplexität und den Entwicklungsaufwand berücksichtigen.

Dashboarding & Business Intelligence (BI)

Wir implementieren Business Intelligence-Lösungen und entwickeln Dashboards mithilfe von nativen BI-Diensten. Dadurch legen wir den Grundstein für aussagekräftige Datenanalysen. Die gewonnenen Erkenntnisse können in Anwendungen oder Dashboards integriert oder über Web-Schnittstellen zugänglich gemacht werden.

Maschine Learning und Künstliche Intelligenz (KI)

Wir nutzen die No/Low-Code-KI-Services von Google Cloud, um datengesteuerte Use Cases umzusetzen. Diese Lösungen lassen sich nahtlos in die Data Foundation und die Google Cloud Services integrieren, wodurch die Ergebnisse für Anwendungen und andere nachgelagerte Lösungen zugänglich gemacht werden. Optional bieten wir Unterstützung bei der Erstellung individueller Machine Learning-Modelle, die über Machine Learning Operations (MLOps) bereitgestellt werden können.

Cloud-native Software Development

Wir übernehmen die Konzeption, Verwaltung, Optimierung und Entwicklung von datenzentrierten Anwendungen auf der Google Cloud für Sie, mit einem besonderen Schwerpunkt auf Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI). Dies umfasst die Erstellung benutzerfreundlicher und umfassender Web-Frontends sowie plattformübergreifender mobiler Apps, um den Mehrwert Ihrer Daten zu nutzen.

UI/UX Design

Durch einen ausgeklügelten UI/UX Design-Ansatz gewährleisten wir die Entwicklung herausragender digitaler Erlebnisse, die von den Benutzern geschätzt werden und den Erfolg Ihrer datenzentrierten Anwendungen vorantreiben.

Generative AI (GenAI)

GenAI Kickstarter Workshop

Entdecken Sie Generative AI (GenAI) aus einer praxisorientierten Perspektive und evaluieren Sie die Anwendbarkeit in Ihrem Businesskontext. Wir helfen Ihnen dabei, Entwicklungsmöglichkeiten zu skizzieren und bieten Ihnen eine Orientierungshilfe für den Einsatz von GenAI mit greifbarem Geschäftswert.

Entwicklung von GenAI Use Cases

Unsere Leistungen umfassen die Entwicklung von GenAI-Lösungen mittels No/Low-Code-Ansätzen sowie die Optimierung vorhandener GenAI-Modelle durch Finetuning. Dabei setzen wir auf das GenAI Portfolio von Google Cloud wie Gemini und Vertex AI.