MEHRWERTE AUS DEM ROHSTOFF – Wir leben Daten

Als Lösungsanbieter für Big Data, Analyse und Künstliche Intelligenz ist es unser Ziel, Unternehmen dabei zu helfen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen für jede Phase des Datenlebenszyklus an, von der Erfassung über die Verarbeitung bis hin zur Auswertung und Anwendung von Erkenntnissen. Unser Team von Expert:innen verwendet modernste Analyse-Tools und Machine-Learning-Algorithmen, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und so eine effektive Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Wir helfen Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

DATENANALYSE

MACHINE LEARNING

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

DATA MINING

„Data is the new Oil.“ Im Jahr 2006 wurde dieser Satz von Clive Humby geprägt. Heute hat die Aussage nichts an ihrer Aktualität verloren. Verfahren, mit denen ein Mehrwert aus den Rohstoffdaten gewonnen werden kann, sind überall auf dem Vormarsch. Neben klassischen BI-Ansätzen zur Visualisierung und Analyse von Daten spielen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) eine immer wichtigere Rolle.

Data Pipelines & Data Science Pipeline

Im Zusammenhang mit datengetriebenen Anwendungsfällen wird oft von einer Data Pipeline oder Data Science Pipeline gesprochen. Die konkrete Umsetzung einer solchen Pipeline variiert und hängt stark von den konkreten Anforderungen und Rahmenbedingungen ab. Im Zentrum einer solchen Pipeline stehen immer die Daten. Diese werden in mehreren Stufen aufbereitet und veredelt, bis aus ihnen ein Produkt (oder Modell) entsteht, das einen Mehrwert generiert.

Unsere Abteilung hat sich darauf spezialisiert, solche Pipelines aufzubauen, die verschiedenen Stufen innerhalb dieser Pipelines umzusetzen und fertige Pipelines zu betreiben.

Entwicklung von Modellen

Für die Analyse der Daten und die Entwicklung von Modellen ist das Team „Data Science“ verantwortlich. Die Expert:innen dieser Abteilung haben unter anderem reichhaltige Erfahrung mit gängigen Machine-Learning-Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow.

Das Team „DWH/ETL“ hat sich auf die Aufbereitung der Daten spezialisiert. Hierbei kommen zum Beispiel ETL-Tools wie NiFi, Talend oder IBM Data Stage zum Einsatz. Ein weiterer Schwerpunkt des Teams ist die (dimensionale) Datenmodellierung für die effiziente Speicherung großer Datenmengen in einem DWH.

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Infrastruktur & Betrieb

Um den Aufbau der Infrastruktur und den sicheren Betrieb der Systeme kümmert sich das Team „Engineering & Infrastructure“. Technologische Schwerpunkte des Teams sind Hadoop, NoSQL-Datenbanken und Kafka.

Wenn Sie mit Ihren Daten oder Prozessen in die Cloud wollen, so kann Ihnen das Team „Architecture & Cloud Solutions“ helfen. Dabei spielt es keine Rolle, ob Sie sich für einen der großen Public-Cloud-Anbieter entscheiden, die Systeme on-premises mit OpenStack, OpenShift oder Kubernetes betreiben wollen oder aber einen hybriden Ansatz wählen.

Unser KNOW-HOW im Big Data Umfeld

Partnerschaften im Big Data-Umfeld

Stackable - die flexible Datenarchitektur

Die Stackable Data Platform vereint Offenheit und Flexibilität. Sie bietet eine abgestimmte Auswahl der besten Open Source Data Apps wie Apache Kafka®, Apache Druid, Trino und Apache Spark™.

Zur Stackable Webseite

IBM - Silver Partner

IBM bietet umfassende Datenlösungen, die Unternehmen bei der Integration, Verwaltung, Analyse und Sicherung ihrer Daten unterstützen. Mit KI-gestützten Plattformen wie IBM Watson und Technologien wie Cloud Pak for Data ermöglicht IBM datengetriebene Entscheidungsfindung und Innovation.

Zur IBM Webseite

Cloudera - All Ihre Daten. Eine Plattform. Unbegrenzte Möglichkeiten.

Sicheres Datenmanagement und portable Cloud-native Datenanalysen in einer offenen, hybriden Datenplattform

Zur Cloudera Webseite

GEMEINSAME SUCCESS-STORIES -
Wertschöpfung von Beginn an

Versicherung
Migration der Mainframe-Architekturen in die moderne und hybride Cloud Infrastruktur

Banken
Aufbau des neuen Online-Bankings in der Google Cloud und Migration des Datenhaushalts

Banken
Big Data Dataflow Plattformverwaltung: Wie wir einer führenden deutschen Bank dabei geholfen haben, ihre Daten sicher und stabil zu verwalten

Banken
Aufbau, Betrieb, Weiterentwicklung und Migration eines Hadoop-basierten Data Lakes

Finanzdienstleistungen
Supportdienstleistungen Hortonworks/Cloudera Cluster

„Wir begleiten Sie beim Aufbau einer maßgeschneiderten Datenplattform, die Ihre Daten effizient für AI-Anwendungen nutzbar macht. Von der Integration und Bereinigung Ihrer Daten bis zur Einrichtung einer skalierbaren Infrastruktur sorgen wir dafür, dass Ihre AI-Projekte erfolgreich starten können.“

Patrick Kramer, Abteilungsleiter Big Data

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