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Projekte

Teilprojekt Datenübernahme ERP-Migration

Datenübernahme aus dem bestehenden, In-House weiterentwickelten ERP-Systems nach Microsoft Dynamics365 (Finance & Operations).
• Analyse der bestehenden Datenstrukturen im Quellsystem (Oracle Datenbank, Azure VM)
• Definieren des Entity / Field mappings (Zielstruktur vorgegeben durch MS D365)
• Transformation der Informationen aus den bestehenden in die neuen Prozessabläufe
• Umschlüsselung von Codefeldern / -tabellen
• Datenexport nach Excel (Vorgabe D365)
• Import in die Zielstrukturen über Data Management Framework von D365 (Azure)

Ehemalige Projekte

Wir haben eine Auswahl aus den verschiednenen Bereichen für sie zusammengestellt damit sie einen Überblick über unsere Expertise bekommen.

Datenmigration

Datacenter Konsolidierung

Migration der MS SQL-Server Datenbanken aus den drei On-Prem Datacentern in die private Cloud.
• 36 SQL-Server Instanzen, ca. 150 Datenbanken.
• DB-Grössen von 2 GB bis 21 TB
• Versionsupgrade von 2008r2 / 2012 auf 2016
• Komplett neues Berechtigungskonzept
• Rekonfiguration der ETL-Systeme
• Migration an 2 Wochenenden ohne Unterbrüche der ETL-Strecken
• Projektdauer 7 Monate

Komplette Koordination und technische Durchführung der Migrationen von mehr als 40 MSSQL-Servern und über 150 Datenbanken auf die neuste Version.

Ziel war es, die Datenbank-Infrastruktur zukunftssicher zu machen, die Performance zu optimieren und die Sicherheit zu erhöhen.
Zu den Kernaufgaben gehörten:
• Bestandsaufnahme und Analyse
• Umfassende Analyse der bestehenden MSSQL-Serverlandschaft, inkl. der Identifikation veralteter Systeme, Abhängigkeiten und kritischer Datenbanken
• Erarbeitung eines detaillierten Migrationsplans basierend auf den spezifischen Anforderungen der Systeme und Anwendungen
• Planung eines Migrationskonzepts für die reibungslose Umstellung und der Gewährleistung minimaler Ausfallzeiten
• Technische Umsetzung:
• Durchführung der Migrationen inkl. Test- und Validierungsphasen
• Implementierung von neuen Sicherheitsfeatures und Performance-Optimierungen
• Enge Zusammenarbeit mit diversen Fachabteilungen, um sicherzustellen, dass alle funktionalen und betrieblichen Anforderungen erfüllt werden
• Durchführung von Tests nach der Migration, um die Funktionalität und Performance zu überprüfen

Entwicklung eines Datenmigration-Framework

Für den Hersteller eines weit verbreiteten Point of Sales Systems im Healthcare Umfeld wurde ein Framework zur Datenmigration aus Drittsystemen (In-House und extern) entwickelt.
Folgende Anforderungen mussten hierbei abgedeckt werden
• Industrialisierung der Datenübernahme
• Nachvollziehbarkeit zum Quellsystem
• Support verschiedener Quellsysteme
• Support verschiedener Quellformate (DBMS, Filebasiert)
• Möglichkeit für Datenqualitätsprüfungen
• Multimandanten Fähigkeit

Ablösung MS Dynamics 4.0

Im Zuge der Ablösung eines MS Dynamics 4.0 CRM Systems, durch ein neues Inhouse entwickelten CRM Systems musste die Datenübernahme und Datenintegration des neuen Systems in der Endphase des Projekts entwickelt werden.
Hierbei stellten sich folgende Herausforderungen:
• sehr enges Zeitfenster zur Umsetzung von lediglich 10 Wochen
• vorgehende mehrfache Verschiebung des GoLife
• Fehlende Dokumentationen, des Quellsystems, des zu migriedenden Datenumfangs, und des Datenmodells des Zielsystems
• Zielsystem wurde laufend zu einem Release Candidate weiterentwickelt
• Integration in bestehende Umsysteme inklusiv Gebietszuteilungen von Bestands und Zielkunden an Aussendienst Mitarbeiter
• Parallelbetrieb beider CRM Produkte

Datenbankadministration

Entwicklung eines umfassenden PowerShell-Moduls zur Automatisierung sämtlicher administrativen Aufgaben rund um MSSQL-Server.

Das Ziel dieses Projektes war es, wiederkehrende administrative Aufgaben im Zusammenhang mit MSSQL-Servern zu automatisieren, zu standardisieren, die Effizienz zu steigern und menschliche Fehler zu minimieren. Das entwickelte PowerShell-Modul wurde sowohl für die initiale Einrichtung neuer MSSQL-Instanzen als auch für den laufenden Betrieb verwendet. Es umfasst eine Vielzahl von Prozessen, die in unterschiedlichen Bereichen der Datenbankverwaltung automatisiert wurden.

Die Hauptfunktionen des Moduls umfassen:
Informationsabfrage: Abrufen von detaillierten Informationen zu Datenbanken und Instanzen
Datenbankverschlüsselung: Aktivierung und Deaktivierung der Datenbankverschlüsselung
Backup-Management: Automatisiertes Erstellen von Backups für Datenbanken
Konfigurationsmanagement: Konfiguration und Optimierung von Datenbankeinstellungen gemäss den vorgegebenen Betriebstandards
Datenbank-Migration: Durchführung von Datenbank-Migrationen zwischen Instanzen
Datenbankverwaltung: Erstellung und Löschung von Datenbanken
SQL-Updates: Ausführung von SQL-Updates auf einer oder mehreren Instanzen

Durch die Implementierung dieses Moduls konnten die administrativen Prozesse deutlich beschleunigt und standardisiert werden, was sowohl Zeit als auch Ressourcen spart und die Fehlerquote erheblich senkt.

Data Engineering & Data Science

Optimierung eines bestehenden Machine-Learning-Modells zur Logistik-Vorhersage auf Basis von Wetterdaten.

Das ursprüngliche Modell, entwickelt in R und Python, wies Genauigkeiten von 60–80% auf und erforderte eine gründliche Überprüfung und Anpassung. Die Datenaufbereitung wurde in Python vollständig überarbeitet, Aggregationen, Anreicherungen und Bereinigungen durchgeführt und irrelevante Merkmale entfernt, um das Modell schlanker und präziser zu machen. Zudem wurde die Datenaufteilung optimiert, um eine ausgewogenere Datenverteilung zu erreichen. Mit gezielten Anpassungen des Klassifikators und der Parameter konnte die Vorhersagegenauigkeit auf über 90% gesteigert werden und damit wurde eine wesentlich präzisere Grundlage für Entscheidungsprozesse geschafft.