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- \nHerausforderung<\/div>\nL\u00f6sung f\u00fcr die Verwaltung von Investitionsdaten mit unstrukturierten Daten und Entwicklung einer Web-App von Grund auf<\/div>\n<\/li>\n
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L\u00f6sung<\/div>\nDateneingabevorlagen und Pipeline in der AWS-Cloud-Umgebung f\u00fcr die Integration mit einer Webanwendung<\/div>\n<\/li>\n- \n
Technologien und Werkzeuge<\/div>\nCloud-Umgebung AWS, AWS S3, AWS RDS, AWS Lambda-Funktionen, AWS Serverless Application Model, AWS ECS, AWS ESR, Amazon Aurora PostgreSQL, Python, Flask, Github Actions<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\nKunde<\/h2>\n
Bei dem Kunden handelt es sich um eine Gruppe von Anlagespezialisten, die sich an ESSID Solutions mit der Bitte um eine Datenl\u00f6sung<\/a> f\u00fcr ihre Immobilieninvestitionsplattform.<\/p>\n
Die Entwicklung einer kompletten Datenpipeline in der Cloud erforderte eine End-to-End-Integration mit der Webanwendung, um die Eingaben der Nutzer zu verarbeiten und alle Funktionen f\u00fcr das Investitionsmanagement zu aktivieren, die es den Generalpartnern erm\u00f6glichen, durch die Ausarbeitung einer erfolgreichen Investitionsstrategie fruchtbare Investitionsm\u00f6glichkeiten zu nutzen.<\/p>\n
Herausforderung: L\u00f6sung f\u00fcr die Verwaltung von Investitionsdaten mit unstrukturierten Daten und Entwicklung einer Web-App von Grund auf<\/h2>\n
Die Entwicklung einer L\u00f6sung von Grund auf ist immer eine anspruchsvolle Aufgabe, da sie eine st\u00e4ndige Abstimmung und ein Gleichgewicht zwischen den technischen Anforderungen und den Erfolgsvorstellungen des Kunden erfordert.<\/p>\n
Wir wurden herausgefordert, eine Datenl\u00f6sung von Grund auf<\/a>Dabei wurden verschiedene Dateneingabeformate wie Excel-Dateien und PDFs sowie deren korrekte Verarbeitung, Anreicherung und Integration ber\u00fccksichtigt, um alle geplanten Funktionen in der parallel entwickelten Webanwendung zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n
Unser Hauptziel war es, zwei Plattformen separat und gleichzeitig zusammen zu entwickeln, um sicherzustellen, dass unser Team am Ende \u00fcber eine vollst\u00e4ndige, integrierte L\u00f6sung verf\u00fcgt, die den Nutzern eine angenehme Erfahrung und eine Vision einer umfassenden Bewertung von Leistung und Gesch\u00e4ftsstrategien bietet.<\/p>\n
L\u00f6sung: Dateneingabevorlagen und Pipeline in der AWS-Cloud-Umgebung f\u00fcr die Integration mit einer Web-App<\/h2>\n
Das Team von ESSID Solutions begann mit der Analyse des Gesch\u00e4fts des Kunden, um ein umfassendes Verst\u00e4ndnis seiner Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu erhalten. Das Projekt wurde in Phasen aufgeteilt, um ein minimal lebensf\u00e4higes Produkt zu liefern und dem Kunden die M\u00f6glichkeit zu geben, sein Produkt in realen Szenarien zu testen.<\/p>\n
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- Daten und Leistungsberichte von einer Gruppe potenzieller Nutzer wurden gesammelt und detailliert analysiert, um die zu verarbeitenden Daten, Eingabeformate und verwendeten Indikatoren sowie andere Besonderheiten zu erfassen und zu verstehen.<\/li>\n
- Es wurden Eingabemasken erstellt, um eine standardisierte, effiziente M\u00f6glichkeit zu schaffen, die Anwendung mit Daten und Berichten zur Investitionsleistung zu versorgen. Microsoft Excel wurde verwendet, um den Prozess f\u00fcr Benutzer zu vereinfachen, die an dieses Format gew\u00f6hnt sind.<\/li>\n
- Es wurden Beispiele f\u00fcr strukturierte und unstrukturierte Eingabedateiformate gesammelt und f\u00fcr die Datenextraktion verarbeitet<\/a> und Integration in die Cloud<\/a> Umgebung mit Python, Lambda-Funktionen und anderen AWS Big Data-Verarbeitung<\/a> Ressourcen.<\/li>\n
- Die integrierten Daten wurden angereichert und auf strukturierte Weise modelliert, um berechnete KPIs, Leistungsindikatoren und strategische Informationen zu liefern. Visualisierung von Daten<\/a> wurde ebenfalls mit Hilfe einer Flask-Anwendung entwickelt, um einen sofortigen Zugriff auf die Investitionskennzahlen zu erm\u00f6glichen.<\/li>\n
- Die Datenl\u00f6sung wurde \u00fcber eine API in die Webanwendung integriert, um Eingaben zu erhalten und die Anwendung auf sichere Weise mit Investitionsdaten und Metriken zu versorgen.<\/li>\n
- CI\/CD wurde mit Github Actions implementiert, um eine vollst\u00e4ndig integrierte Infrastruktur zu erm\u00f6glichen.<\/li>\n<\/ul>\n
Wir haben eine MVP-Entwicklung in 6 Monaten durch ein Team von 5 Fachleuten abgeschlossen: ein Projektmanager, ein AWS<\/a> Dateningenieur, ein Datenanalytiker, ein Unternehmensberater und ein technischer Supervisor.<\/p>\n
Architektur der L\u00f6sung<\/h3>\n
![\"Tilgungsregelung\"](\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/case-extrance-scheme.png\")
<\/a><\/p>\nErgebnis: gestraffte Prozesse und vereinfachtes Investitionsmanagement<\/h2>\n
Unser Team hat ein zuverl\u00e4ssige Cloud-Infrastruktur auf Basis von AWS<\/a> die es erm\u00f6glicht, die Anlagedaten der Nutzer zu extrahieren und zu verarbeiten, um das Anlagemanagement zu vereinfachen und einen Mehrwert zu schaffen.<\/p>\n
Im Ergebnis haben wir dem Kunden eine Managed-Data-Service-L\u00f6sung f\u00fcr das Investitionsmanagement zur Verf\u00fcgung gestellt, die die Gesch\u00e4ftsanforderungen des Kunden durch Optimierungen wie die Verringerung der Datenverarbeitungszeit, die Reduzierung von Fehlern und Sicherheitsrisiken erf\u00fcllt, sofortiger Zugang zu Investitionsmetriken<\/a>Standardisierung und Vereinfachung der Prozesse f\u00fcr Fondsmanager.<\/p>\n
Das Team von ESSID Solutions hat die Datenl\u00f6sung \u00fcber eine API mit der Webanwendung des Kunden verbunden und die Datenvisualisierung \u00fcber eine Flask-Anwendung bereitgestellt. Der Kunde kann nun Daten auf sichere, praktische und effiziente Weise aufnehmen und nutzen, um eine erfolgreiche Investitionsstrategie zu entwickeln.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
- Die integrierten Daten wurden angereichert und auf strukturierte Weise modelliert, um berechnete KPIs, Leistungsindikatoren und strategische Informationen zu liefern. Visualisierung von Daten<\/a> wurde ebenfalls mit Hilfe einer Flask-Anwendung entwickelt, um einen sofortigen Zugriff auf die Investitionskennzahlen zu erm\u00f6glichen.<\/li>\n
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