Cloud Analytics & AI
Wir unterstützen Unternehmen bei der Vernetzung von großen Datenmengen (Big Data) und bei der Einführung und Nutzung von Analyselösungen (Data Science).
Durch Cloud-Analytics-Lösungen in Kombination mit AI (Künstlicher Intelligenz) können Unternehmen für mehr Transparenz und Effizienz sorgen – egal ob innerhalb des Betriebs, in der Zusammenarbeit mit Dienstleistern oder in Geschäftsbeziehungen zu Kunden.
Vernetzung statt Datensilos
Unternehmen erheben und speichern Daten an verschiedenen Stellen sowie in Datensilos, häufig manuell erhoben und abgelegt in Excellisten, ohne diese Daten zu vernetzen. Dabei werden wichtige Potentiale nicht ausgeschöpft, denn erst durch das Vernetzen der Daten und Anwendungen (Cloud Integration) können diese für wertvolle Analysen genutzt werden.
Der Nutzen von Data Science
Insbesondere in komplexen Situationen können Unternehmen durch Analysen und Interpretationen schneller und leichter Muster erkennen, Vorhersagen und datengetriebene Entscheidungen treffen, den Umsatz steigern und klare Wettbewerbsvorteile schaffen.
Was wir bieten
Data Engineering
In der Implementierung bringen wir komplexe und unstrukturierte Daten automatisiert aus unterschiedlichen Quellen in einem einheitlichen Format zusammen, schließen diese an Cloud-Analytics-Lösungen an und bereiten sie qualitativ auf. Dieser Schritt des Datenaggregierens und -vorbereitens wird als Data Engineering bezeichnet. Danach können wir aus den aggregierten Daten mittels Data Analytics wertvolle Erkenntnisse ziehen. Wir entwickeln Modelle für Machine Learning und unterstützen bei Bedarf bei neuen Anwendungsfällen sowie bei der Anbindung neuer Quellen.
Analytics-Lösungen und Visualisierung
Unser Ziel ist es, große Datenmengen zentral und sicher zu speichern sowie Daten (-flüsse) transparent darzustellen. Die Menge und Komplexität der Daten stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. Wir analysieren die IT-Landschaft in Unternehmen, evaluieren die Potentiale und erarbeiten das technische Konzept.
Dazu kombinieren wir je nach Bedarf unterschiedliche Azure Integration Services miteinander und visualisieren die Analysen und Erkenntnisse auf benutzerfreundlichen Dashboards. Hier setzen wir beispielsweise auf Microsoft Power BI.
Vorteile für unsere Kunden
Wettbewerbsvorteile durch intelligente Nutzung von Daten und Informationen
Überblick und Transparenz trotz hoher Datenkomplexität
Effizienzsteigerung durch Automatisierung von Prozessen
Jetzt Daten nutzen
Unsere Experten beraten Sie zu Analyselösungen für Ihr Unternehmen:
Nutzung von Data Science
Durch Data Analytics schaffen Unternehmen Grundlagen für Entscheidungshilfen. Dabei kommen wissenschaftliche Methoden und Analysen zum Einsatz, wie beispielsweise AI/KI (Künstliche Intelligenz), mathematische Modellierungen oder Machine Learning:
Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA)
Geschäftsprozessautomatisierung, auch Business Process Automation (BPA), bedeutet die Automatisierung von umfangreichen, mehrschrittigen Prozessen unterschiedlicher Akteure und Bereiche im Unternehmen mit Hilfe von IT-Lösungen und AI/KI (Künstlicher Intelligenz).
Beispielsweise können Dokumente automatisiert ausgelesen, zugeordnet und Freigabeprozesse getriggert werden. So setzen wir Geschäftsprozesse effizient um und eliminieren manuelle Fehler.
Datengetriebenes System zur Entscheidungshilfe
Mittels Machine Learning können Geschäfts- und Entscheidungsprozesse unterstützt oder automatisiert werden. Dabei werden historische Daten mit Echtzeitdaten kombiniert und so Erkenntnisse abgeleitet.
Mit Hilfe dieser Real-Time-Analysen können Unternehmen schneller auf sich verändernde Umstände reagieren und proaktiv handeln und entscheiden. Im Fall steigender Produktnachfragen und Zeitverzögerungen bei der aktuellen Lieferkette könnte beispielsweise ein Unternehmen frühzeitig Lagerbestände aufbauen, alternative Lieferanten finden und so Ausfallzeiten minimieren.
Predictive Analytics
Predictive Analytics ist eine Methode und Technologie zur Datenanalyse und wird im Bereich der Wartungsplanung (Predictive Maintenance) meist in Kombination mit Digitalen Zwillingen genutzt. Die Digitalen Zwillinge bilden ein System nach, anhand dessen historischen Daten und prognostizierter Verhältnisse die künftige Nutzung und der Verschleiß simuliert werden. So können Wartungsfenster kosteneffizient geplant werden und Ausfallzeiten minimiert werden.
Anomalie-Erkennung
Bei Finanztransaktionen, z.B. im Online-Handel, fallen große Datenmengen an. Diese können von dem Finanzdienstleister genutzt werden, um Betrugsmaschen aufzudecken (Fraud Detection) und so das Geschäft und die Kunden zu schützen. Dabei werden Transaktionen von sensitiven Machine-Learning-Programmen auf Anomalien (Ausreißer im Muster) untersucht.
Vorgehensweise Big Data Analytics
- Wir binden verschiedene Datenquellen an.
- Ziel: einheitlicher, hoch-qualitativer Zugang zu unterschiedlichen Datenquellen mit hoher Verfügbarkeit und Performance
- Massenverarbeitung von Daten (batch-based) mit Echtzeitzugriff
- Umsetzung von Strategien zur Datenspeicherung in Data Lakes
- Die Strategien können aus intelligenten Mechanismen wie Anonymisierung und automatisierte Archivierung bestehen.
- Ziel: sinnvolle Aggregierung, die die Speicherkapazitäten schont und die Performance sicherstellt.
- Einsatz von AI
- Transformation und Vereinheitlichung (Normalisierung) der Daten
- Entwicklung eines Analysemodells, z.B. für AI/Mathematical Modelling
- Machine-Learning-Training mithilfe gesammelter Daten
- Bereitstellung der aufgewerteten Daten in benötigten Formaten über APIs an autorisierte Nutzer und Anwendungen (Power BI)
- Visuelle Darstellung der Daten und Erkenntnisse, z.B. mittels Power BI (Data Visualisation), eigener Anwendungen oder individuell gestalteter Programme (Individualentwicklung)
- Einrichtung von Alerting-Mechanismen, die bei bestimmten Triggern automatisierte Prozesse anstoßen oder Warnungen an relevante Stakeholder übermitteln.
Unsere Analytics-Tools für Big Data
- Azure Synapse und Azure Data Factory
- Azure Platform Services für Analytics & IoT (Azure Data Lake, Stream Analytics)
- Microsoft Power BI
- Python und R
- Haadoop, Spark, Flink und Kafka
- Torch und Tensorflow
Trust
Durch unsere transparente, verantwortungsbewusste und proaktive Arbeitsweise schaffen wir Vertrauen bei unseren Kunden.
Digitalize
Wir entwickeln und implementieren gemeinsam mit unseren Kunden moderne und nachhaltige Software-Lösungen.
Succeed
Gemeinsam mit unseren Kunden erarbeiten wir Visionen, die zu Erfolgsgeschichten werden.
Learn
Informieren Sie sich zu aktuellen Technologien und Projekt-Insights auf unserem Blog oder in unseren Experten-Webcasts.
