Herausforderung

  • Mehrere Partner sammeln über einen Zeitraum von mehreren Jahren Daten
  • Es soll ein konsistenter Datenpool für verschiedene Anwendungen geschaffen werden
  • Entwicklung von Anwendungen parallel zur Datenerfassung

Methodik

  • Kombination aus serverlosen und serverbasierten Cloud-Anwendungen für die automatisierte Überprüfung der Datenkonsistenz und Datentransformation
  • Eine ereignisbasierte Cloud-Architektur ermöglicht es, die Daten konsistent zu halten, auch wenn sich die Anforderungen an die Datentransformation ändern
  • Datenschutz durch ausschließliche Verwendung europäischer AWS-Server
  • Das integrierte Daten-Dashboard ermöglicht die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität und der Etikettenverteilung

Ergebnis & Mehrwert

  • Ereignisbasierte Cloud-Infrastruktur, um
    • die verteilte Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen
    • die kontinuierliche Zunahme von Daten aus Testfahrten
    • eine konsistente Datenverwaltung zu ermöglichen
Dr. Marc Großerüschkamp
Leiter Software & Data Technologies
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