DATA WAREHOUSE LÖSUNG

DATAWAREHOUSE
DESIGN

Wir unterstützen Unternehmen bei der Erstellung und Entwicklung von Datenbanken für die Datenspeicherung, unabhängig von ihrer Größe.

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DIENSTLEISTUNGEN - DATENERFASSUNG - BBDD

Entwicklung von
DW-Lösungen

Daten nehmen nicht nur an Volumen, sondern auch an Komplexität zu. Für Unternehmen ist es derzeit äußerst wichtig, ihre Daten sicher und strukturiert zu pflegen. Gut strukturierte Daten und deren ordnungsgemäße Nutzung in der Zukunft ermöglichen einen besseren Service für alle Bereiche des Unternehmens.



  • Data Warehouse-Beratung
  • Data Warehouse-Design
  • Kundenspezifische Datenbankentwicklung
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  • Datenmigration
  • Integration von Datenquellen 
  • Datenbankanalyse und Reporting
  • Geräteintegration
  • Upsizing und Modernisierung von Datenbanken 

Desarrollo BBDD

SQL- und NoSQL-Data Warehouse Lösungen ür Unternehmen

Wir schaffen technologisch fortschrittliche, sichere und flexible Lösungen für Ihr Unternehmen.

Was ist Datenbankdesign?

Im Entwurf der Datenbank, wird ein Modell aus logischen und physikalischen Parametern wie Architektur und Hardware erstellt. Daraus wird ein konzeptionelles Modell erhalten, aus dem eine Datenbank entwickelt wird.

Diseño Industria
Beneficios Data Integration

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einer Datenbank?

Eine Datenbank ist eine Sammlung strukturierter Daten oder Informationen, die für die Speicherung, den Zugriff und den Abruf organisiert sind. Interne Daten können organisiert, verwaltet und bearbeitet werden. Sie werden von einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) gesteuert.


Ein Data Warehouse ist eine Art von Datenbank, in der Kopien von Daten aus verschiedenen Systemen gespeichert werden. Die darin gespeicherten Daten werden für Berichte und Analysen verwendet und unterstützen Business Intelligence-Analysen.


Der Hauptunterschied zwischen ihnen besteht also darin, dass einer die Daten aufzeichnet und der andere sie zur Analyse aggregiert.


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Anwendungsfälle

Automatische Erkennung und Klassifizierung von Fehlern

Implementierung eines automatischen Klassifizierungssystems mittels sogenannter gefalteter neuronaler Netze für Defekte in Stahlblechen, die während des Produktionsprozesses entstehen. Ziele Automatische Qualitätsprüfung der Stahlplatten, Blechen o.ä. Erhöhung der Qualität des Endergebnisses im Produktionsprozess Lokalisieren Sie die kritischen Phasen des Produktionsprozesses Der Produktionsprozess von Stahlplatten ist besonders sensibel. Es gibt eine große Anzahl von Prozessen, und schon […]

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Mantenimiento productivo

Predictive Maintenance in der Produktionskette

Mit Hilfe von prädiktiven Algorithmen sind wir in der Lage, das übliche Verhalten einer Maschine zu erkennen und Alarme zu erzeugen, sobald Anomalien erkannt werden. Dies ermöglicht uns, eine gezielte proaktive Wartung, entsprechend der Überwachung der Maschinen, durchzuführen und mehr Wissen und Transparenz über den Zustand der Anlagen zu haben. Ziele Anormales Verhalten identifizieren Führen […]

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KUNDEN

Sie haben ihr
Vertrauen in uns gesetzt

"Wir konnten Dutzende von Prozessen automatisieren und die dafür aufgewendete Zeit um 100 % reduzieren. Während des gesamten Digitalisierungs- und Automatisierungsprozesses waren die Hilfe, das Fachwissen und das Engagement des LIS Data-Teams außergewöhnlich".

Javier García Villalon

CDO, Direktor für neue Technologien und FuE-Projekte bei Asisa Dental

Javier García Villalon, CDO de Asisa

"Mit LIS Data und seinem technischen Team konnten wir große Fortschritte bei der digitalen Effizienz machen, indem wir dank der Datenanalyse und der Entwicklung maßgeschneiderter Software, die auf einem tiefen Verständnis unserer Bedürfnisse beruht. Wissen über unsere Bedürfnisse.

Jorge Valero

Anwendungs- und Datenmanager bei AEDAS Homes

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