Data Engineering für Data Science & AI

Kunde

Eine multinationale Gesundheitsorganisation, die sich auf Datenerfassung, klinische Studien und Marktanalysen spezialisiert hat.

Herausforderung

Der Kunde wollte komplexe KI-Algorithmen einsetzen, um sein datenbasiertes Produkt zu verbessern. Die Art der benötigten Analysen erforderte Folgendes:

Fortgeschrittene Datenaufbereitungs- und Integrationsfähigkeiten, basierend auf einer Reihe komplexer Geschäftsregeln.
Eine Datenplattform, die ein enormes Datenvolumen und intensive Datenverarbeitung unterstützt.
Integration verschiedener Technologiekomponenten (was das Risiko einer übermäßig komplexen Architektur mit sich brachte).

Lösung: Robuste Datenpipelines zur Unterstützung des AI- & Data-Science-Teams

Um die Herausforderung zu bewältigen, plante und implementierte Craftware Folgendes:

Entwicklung robuster Datenpipelines, die Data Scientists unterstützten und die Leistung von Machine-Learning-Modellen verbesserten. Sowohl Batch- als auch Inference-Pipelines waren im Umfang enthalten.
Nutzung von Cloud-Infrastruktur, um Zugang zu den neuesten AI/ML-Komponenten in Form von Managed Services sicherzustellen und gleichzeitig Skalierbarkeit als „Out-of-the-box“-Funktion bereitzustellen.
Einsatz des Databricks-Technologie-Stacks zur Vereinfachung des Delivery-Prozesses, da dieser flexibel genug war, selbst die komplexesten Anforderungen zu bewältigen und gleichzeitig Out-of-the-box-Unterstützung für leistungsstarke AI-/GenAI-Funktionen bereitzustellen.

Zentrale Ergebnisse

Als Ergebnis erreichte der Kunde:

Eine hochskalierbare Cloud-Dateninfrastruktur, die selbst die komplexesten Analysen verarbeiten kann und zugleich eine robuste Kostenkontrolle ermöglicht.
Durch den Einsatz von Databricks als Haupttechnologie wurde der Zugang zu einer breiten Palette neuester, gut validierter AI/ML-Komponenten und Integrationen sichergestellt, sodass der Kunde auch die komplexesten ML- und GenAI-Anforderungen adressieren konnte.
Die Nutzung API-zentrierter Technologien und die Implementierung von DevOps-Praktiken führten zu einem erhöhten Automatisierungsgrad und eliminierten fehleranfällige Deployments.

Technologie-Stack