Nov 2021 - Feb 2022

Echtzeit-Datenverarbeitung: Streaming-Analytics mit Apache Spark im Einzelhandel

Data Engineer, Data Analyst
1 Min. Lesezeit

Projektübersicht

Im Einzelhandel war ich als Software Engineer und Data Analyst für die Implementierung von Streaming-Routen mit Apache Spark verantwortlich. Dieses Projekt konzentrierte sich auf die Echtzeit-Verarbeitung und Analyse großer Datenströme sowie die Visualisierung der Ergebnisse, um wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Herausforderungen & Lösungen

Die Projektaufgaben umfassten:

  • Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Spark: Entwicklung von Streaming-Routen in Apache Spark (PySpark) zur effektiven Echtzeit-Datenverarbeitung.
  • Analyse großer Datenströme: Analyse umfangreicher Datenströme zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse für Einzelhandelsentscheidungen.
  • Datenvisualisierung mit PowerBI: Nutzung von Microsoft PowerBI zur Visualisierung der Ergebnisse, um sie für Geschäftsentscheider zugänglich und verständlich zu machen.
  • Optimierung von Leistung und Skalierbarkeit: Sicherstellung eines optimierten Systems für hohe Leistung und Skalierbarkeit zur Bewältigung wachsender Datenmengen.

Verwendete Technologien

In diesem Projekt eingesetzte Technologien:

  • Datenverarbeitung und -analyse: Apache Spark, PySpark
  • Cloud-Plattform und Integration: Azure, Databricks, IoT Hub
  • Datenvisualisierungstool: Microsoft PowerBI
  • Programmiersprache: Python

Auswirkungen und Ergebnisse

Das Projekt führte zu:

  • Verbesserte Echtzeit-Datenanalyse: Effiziente Verarbeitung und Analyse von Streaming-Daten, die zeitnahe Einblicke für Einzelhandelsoperationen liefern.
  • Visualisierte Geschäftseinblicke: Implementierung effektiver Datenvisualisierungsstrategien zur besseren Verständlichkeit und Entscheidungsfindung.
  • Skalierbare Datenverarbeitungslösung: Ein robustes und skalierbares Datenverarbeitungsframework, das mit steigenden Datenmengen umgehen kann.

Fazit

Dieses Projekt unterstreicht die Bedeutung der Echtzeit-Datenverarbeitung im Einzelhandelssektor und demonstriert die Effektivität von Apache Spark in der Streaming-Datenanalyse sowie die Rolle der Visualisierung bei der Umwandlung von Daten in umsetzbare Geschäftseinblicke.