Data Warehouse and Intelligent Forecasting

In vielen Anwendungsbereichen fallen heute kontinuierlich große Mengen an Mess- und Ereignisdaten an – etwa in der Finanzwelt, in der Industrie, in der Energieversorgung, in IoT-Umgebungen oder in der Logistik. Diese Daten liegen häufig als Zeitreihendaten vor und müssen fortlaufend erfasst, aufbereitet und analysiert werden, um belastbare Vorhersagen und Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können. Die Herausforderung besteht darin, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zuverlässig zu erfassen, zu bereinigen, zu transformieren und strukturiert für Analyse- und Machine-Learning-Modelle bereitzustellen.

Mit nxpWarehouse wurde eine visuelle Datenpipeline-Plattform entwickelt, die den Aufbau und Betrieb komplexer Datenverarbeitungsprozesse deutlich vereinfacht. Über eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche lassen sich Datenpipelines aus Quellen, Transformationen und Zielsystemen flexibel modellieren und miteinander verbinden. Die Plattform ermöglicht die strukturierte Erfassung und Aufbereitung von Zeitreihendaten aus unterschiedlichsten Domänen. Transformationen können wahlweise visuell oder direkt über SQL- und Python-Code umgesetzt werden. Ein zentrales Element ist die Echtzeit-Vorschau der Daten an jeder Pipeline-Stufe. Die aufbereiteten Daten werden anschließend in optimierten Formaten gespeichert und stehen als stabile Grundlage für kontinuierliche Prognosen, ML-Modelle und automatisierte Entscheidungsprozesse zur Verfügung.