LEISTUNGEN | Data Technology

Datenbanken, analytische Verfahren und Methodik

Datenqualität ist der zentrale Erfolgsfaktor, wenn es um digitale Transformation und Wettbewerbsvorteile geht. Unternehmen wollen Ereignisse erkennen und flexibel und schnell auf neueste Entwicklungen reagieren können.

Eine solide Datenhaltung schafft Vertrauen in betriebliches Handeln. Mit Technologien wie Big-Data, Cloud-Services oder Künstlicher Intelligenz gewinnen Unternehmen zusätzlich Freiheit und Effizienz in ihrem Markt. 

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  • Fit für den digitalen Wandel

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    Design und Optimierung von inhaltlichen Strukturen sind ein wichtiger Baustein dafür, ein DB-System fit für den digitalen Wandel zu machen. Der Transfer auf Cloud-basierte Lösungen zählt ebenso dazu wie das Erreichen der Grundlagen für die Nutzung von analytischen Verfahren oder KI-basierten Funktionen. 

    Individuelle Schemata werden dabei auf Standards gemappt, die Datenhaltung oftmals verteilt und Mengengerüste entscheiden über weitere betriebliche Anforderungen. Ziel ist eine günstige und sichere Datenhaltung, eine effiziente Nutzung und eine optimierte Nutzung durch angeschlossene Anwendungen.

    Ein modernes, optimiertes Datenmanagement schafft Vertrauen und macht Unternehmen fit für zukünftige Funktionalitäten. 

  • Aus Erkenntnissen werden Erlebnisse

    Mit Business Intelligence gewinnen Unternehmen Erkenntnissen aus Unternehmensdaten. Die werden fit für Entscheidungen und können Vorteile im Wettbewerb finden.

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    Typischerweise werden dazu Produkte für die Abstraktion, Datenanalyse und der Visualisierung in Form von Dashboards oder Reports eingesetzt. Immer öfter enthalten diese Produkte bereits smarte, KI-gestützte Funktionen und erlauben eine stand-alone Installation als auch die Integration in die eigene Software.

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    Eine BI-Strategie kann Grundlage für Implementierungen sein. Zugehörig können ein Data-Warehouse, Data-Marts oder auch Funktionen gängiger DB-Produkte ein, die sie manchmal erst noch endecken müssen. Methodik wie ETL, OLAP, Data-Mining, Web Mining oder fallbasierte Analysen unterstützen bei ihrer Transformation.

  • Ressourcen verwalten lassen

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    Für Unternehmensdaten gelten besondere Herausforderungen an die Sicherheit und Verfügbarkeit. Mit heutigen Cloud Services werden DB-Produkte und Hosting-Services mit herausragenden, ergänzenden Funktionalitäten angeboten. 

    Für die Planung und den Aufbau derartiger Lösungen muss die eigene Softwarewelt angeschlossen und gegebenenfalls ebenso transferiert oder umstrukturiert werden. Technische und geschäftliche Prozesse werden dazu angepasst. 

    Cloud-Produkte wie Aurora/RDS oder DynamoDB, Cloud SQL und gehostete DBs wie Oracle, MySQL und PostgreSQL bieten eine Vielzahl ergänzender Funktionen. Das Vertrauen die 'richtige Lösung' oder das 'richtige Produkt' für die eigene Unternehmung gefunden zu haben, stellt dabei hohe Anforderungen an das gesamt-planerische Konzept.

    Erfahrung durch Projekte zum Aufbau von Cloud-basierten Systemen mit seinen spezifischen Anforderungen zur Administration, Security, Kosten und Supportbedarf ist dabei wertvoll .

  • Daten für den besonderen Zweck

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    Mit Data Science wollen Unternehmen Antworten auf oftmals einzigartige Fragestellungen erhalten und neue Wege anhand von zuvor unentdeckten Erkenntnissen schreiten. Data Science ist der Schlüssel für Wettbewerbsvorteile jenseits klassischer Datenanalysen und Mengengerüste.
     
    Unter Data Science wird die Gewinnung von verschiedenartigster Analyse-Ergebnisse mit Hilfe statistischer, mathematischer oder tool-gestützter Methodik verstanden. Es steht unter einem wissenschaftlichen Ansatz und schliesst oftmals auch neben Datenbanken andere verschiedenartigste Datenquellen mt ein.

    Dazu werden Daten extrahiert und geordnet um anschließend beispielsweise eine Adhoc-Analyse in der Programmiersprache R durchzuführen. Ziel ist immer eine Mustererkennung oder auch die Gewinnung spezifischer Einzelerkenntnisse.

  • Mit KI analysieren und steuern

    Deep Learning, als Untergruppe des Maschine Learning, ermittelt Erkenntnisse aus Daten und Aktionen über ein stetiges, gesteuertes Lernen des Systems.

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    Es enthält Aspekte aus der Data Science, kennt aber auch funktionale Ergebnisse, die zur Steuerung des zukünftigen Verhalten eines Systems verwendet werden können.

    Entwicklungs-Bibliotheken zum Deep-Learning wie Deeplearning4j (DL4), TensorFlow oder Apache MXNet gehören zu den Werkzeugen. Auch CaaS/SaaS Lösungen wie Maschine Learning (AWS) helfen dabei, Projekte schneller und ausgereift umzusetzen.