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Deutsche Bahn – Railmate Projekt

Das Projekt hat die Aufgabe, neue Interviewkanäle und dessen Datastreams, wie Social Media Daten in das Railmate System zu integrieren. Gleichzeitig sollte das Datenprozesstestverfahren mit Maven, Flyway und Jenkins verbessert werden. Ein Systemprozess Monitoring wurde mit Grafana und Prometheus realisiert.

Ziel

Ein Ziel war die Anbindung der Socialmedia Datenlieferanten Ubermetrics/Vico. Somit wurde ein Merge Prozess in der Daten Vorvalidation eingeführt, um gleichartige Beiträge zu identifizieren und vor der Datenanalyse zur vereinfachen (fachbezogene Datenbereinigung), so dass die Datenanalyseprozesse performanter wurden und genauere Aussagen treffen konnten.

Strategie

  • Softwaretestberatung(Testmethoden für Funktionale.- und Prozesslaufzeittests-Testfallspezifikation
  • Qualitätssicherung der Datenqualität und Implementation der Datenqualitätsmatrix, Datenqualitätsmessprozesse, Aufbau von Data Quality Checks/Metriken
  • Validation der DB Interviewdaten von verschiedenen Kanälen (QR Code, ICE-Portal, DB Lounge)
  • Datenharmonisierung der Socialmediadaten parallelisiert und mehrere Lieferanten
  • Spezifikation der Kategorisierungs.- und Klassifikationsattribute zur Bewertung von Interviewdaten
  • Entwicklung eines Frameworks zur Bewertung von Textinhaltsähnlichkeiten und priorisierten Regeln zur Auszeichnung qualitativer Textbeiträge
  • Redundanzvermeidung von gleichen Interviewdaten verschiedener Interviewdatenlieferanten mit gleichem oder ähnlichem Inhalt
  • Support, Fehleranalyse von Datenintegrationsprozessen
  • Bereitstellung von Tagesreports zur Sicherstellung der Datenimporte
  • Administration der Datenbanken und Docker Containern in der Amazon Cloud(AWS)
  • Migration und Aufbau einer Realtime Systemüberwachung (Monitoring mit Grafana und Prometheus)
  • Datastream Entwicklung als Basis für die Textmining Prozesse(Spark Java)
  • Massendatenverarbeitung(RDBMS, Datastreaming für Hbase)
  • Systemprozessintegration für die Kommunikation mit Apache Kafka und Spark Cluster
  • Entwicklung verschiedener Datenpipelines für die Datenanalyseschicht(Textmining)
  • Datapreprocessing(Cleansing, Aggregation, Contentchecks)
  • Prozess.- und Funktionsentwicklung zur Generierung von QR Codes und Bereitstellung im Fremdsystem des Druckdienstes
  • Konsolidierung des Apache Kafka Mq System zur Entgegennahme der Interviewdaten(Topics)
  • Bereitstellung verschiedener DataRest Schnittstellen für die Applikationsebene(SpringBoot)
  • Webanwendung(Angular4, UI/UX Beratung)
  • Automatisierung der Datenbelieferung an andere Abnehmer (ThirdParty Business)
  • Performance Optimierung der Datenverarbeitungsprozesse
  • Systemintegration Amazon Cloud(AWS)
  • Softwaretestberatung(Testmethoden für Funktionale.- und Prozesslaufzeittests-Testfallspezifikation)

Durchführung

Beratung und Coaching der Stakeholder, Mitarbeit im Entwicklungsteam, Architekturberatung zum Softwaredesign, Architekturberatung zum Businessprozessdesign

Benefits für das Unternehmen

Architektur

Technische Benefits

Kontakt

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