Big Data Beratung & Lösungen
Seit 2013 hat ScienceSoft Lösungen im Bereich Big Data Analytics für Bankwesen und Finanzen, Werbung, Telekommunikation, Einzelhandel, Produktion, Gesundheitswesen usw. konzipiert und implementiert. Als zertifizierter Partner von Amazon Web Services und Microsoft arbeitet unser Team mit einem breiten Technologie-Stack, einschließlich Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm, Apache Cassandra und anderen Frameworks. Unsere Experten in der Big Data Beratung sind immer bereit, Ihnen zu helfen, einen fortgeschrittenen Ansatz in Bezug auf Ihre Daten einzuführen.
Big Data Beratung: Unsere Leistungen von A bis Z
- Analyse von Geschäftsanforderungen und Entwicklung einer konzeptionellen Lösung. Wir beginnen mit einem detaillierten Überblick über Ihre sowohl dringenden als auch zukunftsorientierten Geschäftsanforderungen. Basiert auf der Anforderungsliste liefern wir eine konzeptionelle Lösung, die Ihre kurz- und langfristigen Ziele erreichen wird.
- Architekturdesign and Technologieauswahl. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl von einer optimalen Architektur für die Lösung und von einem richtigen Technologie-Stack unter zahlreichen Möglichkeiten.
- Implementierung. Gewöhnlich empfehlen wir einen iterativen Ansatz zu verwenden, der es ermöglicht, Big-Data-Lösungen an die Geschäftsanforderungen unserer Kunden anzupassen.
- Wartung und Support. Wir sin bereit, nicht nur technische Probleme zu lösen, sondern auch proaktiv den sich verändernden Geschäftsanforderungen unserer Kunden gerecht zu werden.
Potenzial von Ihrem Big Data voll ausschöpfen
Operationale Analyse
Sensoren, drahtlose Technologien und das Internet der Dinge (IoT) ermöglichen die Überwachung von einem breiten Spektrum an Variablen: von einer kontinuierlichen Performance jedes einzelnen Teils eines Gerätes bis zu kleinen Nuancen bei Beschaffung, Versorgungskettenmanagement (Supply Chain Management) und anderen Prozessen.
In der operationalen Analyse unterscheiden wir zwischen Big Data Analytics in der Industrie und Business Process Analytics.
Big Data Analytics in der Industrie
Aufgrund von regelmäßig erfassten und analysierten betrieblichen Daten können Unternehmen:
- Risiken im Zusammenhang mit Maschinenausfällen identifizieren, messen and steuern.
- anstehende Maschinenausfälle erkennen oder beschädigte Produkte dank Analytics in Echtzeit umgehend identifizieren.
- die Vermögensverwaltung durch Vorhersage von möglichen Ausfällen optimieren und proaktive (d.h. vorausschauende) Wartungsmaßnahmen treffen sowie die Kapazitätsauslastung regulieren.
- Qualität eines Produktes/einer Leistung verbessern.
Business Process Analytics
Kundenanalyse
In einer Omnichannel-Welt ist es wichtig, jede einzelne Spur zu untersuchen, die ein Kunde hinterlassen hat - egal, ob er einen Laden oder ein Online-Shop besucht, die mobile App eines Unternehmens genutzt oder einen Kommentar in den sozialen Medien hinterlassen hat. Unsere Experten in der Big-Data-Beratung helfen Ihnen, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu erhalten.
Basierend auf den Ergebnissen der Big Data Analytics von Kundendaten können Sie:
- Kundenverhalten verstehen.
- Kunden segmentieren.
- Eine einheitliche Sicht auf den Kunden schaffen.
- Ihr Produkt- / Dienstleistungsportfolio optimieren, um den Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden.
- Kundenerfahrung personalisieren.
- Marketingaktivitäten planen und die Reaktionen der Kunden darauf verfolgen.
- Ihre Kundenbindung verbessern.
Betrugsprävention durch Big Data Analytics
Big Data Analytics hilft dabei, verdächtige Aktivitäten zu erkennen sowie einen potenziellen Betrug vorzubeugen.
Dank Big Data Analytics kann ein Unternehmen:
- Betrugserkennungsprozesse erleichtern und beschleunigen.
- Vorhersagemodelle (Predictive Models) und maschinelles Lernen (Machine Learning) verwenden, um nach betrügerischen Transaktionen zu suchen.
- Betrugsversuche in Echtzeit aufdecken oder eine weitere detaillierte Untersuchung einleiten.
Herausforderungen, die wir bewältigen
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Eine optimale Architektur und optimale Plattformen aus mehreren Optionen auswählen. Wir helfen unseren Kunden, zwischen mehreren möglichen Optionen nicht verloren zu gehen: cloudbasierte oder Inhouse-Lösungen, eine notwendige Plattform oder ein nötiges Framework, die die Aufgaben lösen können (zum Beispiel Hadoop oder Spark). Wir passen unsere Vorschläge von Architektur und Plattformen den Anforderungen unserer Kunden an. Wir beschreiben für jede Option alle Vor- und Nachteile in allen Details und empfehlen die beste davon. |
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Den hohen Gesamtbetriebskosten ins Gesicht schauen.Wir konzentrieren uns auf die Möglichkeiten, eine bestehende Architektur zu optimieren, um die Kosten des Kunden zu reduzieren (z. B. Kosten für Cloud-Dienste, Softwarelizenz, Softwarewartung, Datenerfassung). Wir bieten alternative Optionen, die sowohl zusätzliche Vorteile als auch reduzierte Kosten bringen. |
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Verschiedene Plattformen und Services integrieren. Eine Big-Data-Lösung vereint immer verschiedenartige Komponenten, weil mehrere Datenquellen vorhanden sind. Wir stellen unseren Kunden eine ausreichende Menge von kombinierbaren Plattformen und Services zur Verfügung, um die Geschäftsanforderungen zu erfüllen. |
Technologie-Stack
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Distributed Storage:
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Graph Processing:
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Datenbankverwaltung:
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Maschinelles Lernen:
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Datenverarbeitung:
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Programmiersprachen:
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