Deutsche Börse AG legt Grundstein für ihr Data Science Lab

Zentrale Herausforderungen

Die Deutsche Börse Group sah eine Möglichkeit, das, was sie einst als „ Abfallprodukt“ ihres Handelsgeschäfts betrachtete – riesige Mengen an Aktiendaten – in einen beträchtlichen Umsatzträger zu verwandeln. Investitionen in Data Science würden es ihnen ermöglichen, nicht nur Rohdaten, sondern auch komplexere Inhalte zu verkaufen. Trotz früherer Investitionen in die On-Premises-Architektur wusste die Deutsche Börse Group, dass sie ihr neues Data Science Center in der Cloud aufbauen musste, um die Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud zu nutzen. Das Problem? Die Geschäftsanwender:innen benötigten bestimmte Datentransformationen, bevor sie in die Cloud übertragen werden konnten, wollten aber das bereits ausgelastete IT-Team nicht mit Anfragen überschwemmen. Auch nach der Datenmigration wollte die Deutsche Börse Group verhindern, dass ihre hochqualifizierten Data Scientists den Großteil ihrer Zeit mit Datenbereinigung und -vorbereitung verbringen.

Wie Designer Cloud dieses Problem gelöst hat

Mit Designer Cloud kann die Deutsche Börse Group Daten sicher transformieren und von ihrer On-Premise-Umgebung auf eine Cloud-Plattform übertragen, ohne das IT-Team zu überlasten. Geschäftsanwender:innen können genau sehen, wie die Daten transformiert werden, bevor sie sie in die Cloud verschieben, und – was vielleicht ebenso wichtig ist – sie können einen klaren Prüfpfad hinterlassen, aus dem hervorgeht, woher die Daten stammen und wie die Transformationen angewendet wurden. Die Möglichkeit, Transformationen zu speichern und wiederzuverwenden, bedeutet, dass Geschäftsbenutzer:innen diese Arbeit mit jedem neuen Datenstapel beschleunigen können. Und da Data Scientists Daten für Machine Learning oder Prognosemodelle nutzen, können sie mit Designer Cloud den Zeitaufwand für die Datenvorbereitung reduzieren. Beispielsweise konnte ein Projekt, das früher neun Monate Zeit in Anspruch nahm, mit Designer Cloud nun auf drei Wochen reduziert werden.