Anwendungsbereiche der Middleware

Unter dem „Dach“ der Middleware Service stellt die evidanza zahlreiche Funktionen „rund um das Thema“ Datenintegration, Datenmanagement und Datenservices zur Verfügung. Die angebotenen Lösungen basieren dabei auf dem Middleware Framework als integraler Bestandteil des evidanza Entwicklungsframeworks. Auf Basis des Middleware Frameworks können von Partner und auch von Kunden neue funktionale Module für die genannten Fach-/Themenbereiche entwickelt werden:

  • Master Datenmanagement
  • Cloud basierte Daten-Integration durch den Einsatz von Daten-Agents
  • Daten-Integration zur Anbindung, Integration und Konsolidierung von Daten-Sources
  • Daten-Management zur Work Flow Steuerung, Datenbereinigung und Datenharmonisierung
  • Datenservices zur objektorientierten und strukturierten Verteilung von Informationen/Daten
  • Standardschnittstellen zu: SAP HANA, MongoDB, Oracle, SQL Server, Dynamics 365, Couchbase, Jira, MySQL,…

Middleware Modul: Predictive Analytics / AI

Im Kontext von Big Data, und einer möglichst optimalen Nutzung vorhandener Daten zur Optimierung von Unternehmensprozessen und Geschäftsmodellen stellt die Middleware von evidanza Funktionen für Predictive Analytics und AI zur Verfügung. Dadurch sollen, Ursache-Wirkungsbeziehungen innerhalb der vorliegenden (Massen)Daten identifiziert und Maßnahmen zur Optimierung der Umsatz- und Kostensituation abgeleitet werden.

  • Flexible Nutzung der PA / AI Bibliothek
  • Aufbau und Entwicklung neuer Funktionsblöcke
  • Nutzung der in die Middleware integrierten Datenstrukturen und -modelle
  • Daten Work Flows
  • Cloud basiert
  • Python und Tensorflow Integration
  • Folgende bestehenden Funktionsblöcke:
    • Clustering
    • Korrelation
    • Anomaly Detection
    • Single Feature Model Train / Single Feature Prediction
    • Multiple Prediction
    • Risikomanagement
    • NLP (natural language processing)

Middleware Modul: Master Daten-Management (MDM)

Daten, welche für einen betrieblichen Prozess oder auch für eine Management- und Controlling-Anforderung in eine zentrale Daten-Plattform integriert werden, müssen oftmals um weitere Stammdaten angereichert werden. Die Anreicherung eines bestehenden Daten-Modelles dient der Erfüllung inhaltlicher und fachlicher Datenstruktur-Anforderungen um den Bedürfnissen zur Geschäftsmodell-Steuerung gerecht zu werden. So können beispielsweise Daten aus unterschiedlichen ERP Systemen wie SAP und Sales Force über die Middleware zusammengeführt werden.

  • Erweiterung von Datenstrukturen
  • Definition und Pflege neuer Daten-Attribute
  • Abbildung von Tagging- und Mapping-Prozessen
  • Aufbau und Pflege von Datenhierarchien
  • Bereinigung des bestehenden Datenbestandes
  • Erfassung neuer Stammdaten
  • Aufbau und Pflege von Daten-Beziehungen

Middleware Modul: Daten-Services

Mit den Daten-Services können die in der Middleware gehaltene Daten in einer „beliebigen“ Struktur für nachgelagerte Prozesse oder Systeme bereitgestellt werden. Die Datenbereitstellung basiert dabei auf einer Work Flow Engine, welche Daten mit gesteuerten Verarbeitungsinformationen aktiv bereitstellt.

  • Zielstruktur bedingte Modellierung von Daten
  • Format abhängige Bereitstellung von Daten
  • Integration von Datenmodellen mit und ohne Funktionsblöcken
  • Zeit/Event abhängiges „Deployment“ von Daten
  • Bereitstellung von Daten für Web-Services und Systeme mit öffentlichem Netzwerk
  • Integration von Daten in Kassensysteme, eShops, Markplatze, Daten-Dienste, …

Anwendungsbereiche der Middleware Plattform

Mit der Middleware Plattform können zu den Themen Cloud basierte Datenintegration, Datenmanagement und Master Data Management, sowie für das Thema predictive Analytics und AI individuelle Business- und Anwender-Applikationen entwickelt werden. Dabei kann funktional auf die Middleware Service´s zurückgegriffen werden. Die Entwicklung basiert auf dem evidanza Entwicklungsframework. Durch den Rapid Application Development (RAD) Ansatz können Applikationen schnell und effizient aufgebaut werden.

  • Entwicklungs-Plattform für:
    • Daten-Management
    • Daten-Integration
    • Daten-Services
  • Predictive Analytics/AI Platform
  • Durch RAD Ansatz, schnelle und effiziente Abbildung von Business Applikationen
  • Standard Schnittstellen zu zahlreichen Datenbanken und Systemen (APIs)
  • Cloudbasiert