BERATUNGSLEISTUNGEN im bereich BIG DATA

ENTDECKEN SIE DAS IN IHREN DATEN VERSTECKTE POTENZIAL

Wir bieten den gesamten Zyklus von Beratungsleistungen im Bereich Big Data, um Ihnen dabei zu helfen, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln und zum Erfolg zu kommen.

Seit 2013 hat ScienceSoft Analytics-Lösungen im Bereich Big Data für Bankwesen und Finanzen, Werbung, Telekommunikation, Handel, Fertigung, 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. Die Berater in Big Data von ScienceSoft sind immer bereit, Ihnen zu helfen, einen fortgeschrittenen Ansatz in Bezug auf Daten zu nehmen.

Big Data Beratungsleistungen von A bis Z

Big Data-Leistungen

  • 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 lösen nicht nur technische Probleme, sondern wir unterstützen auch proaktiv die sich verändernden Geschäftsanforderungen unserer Kunden.  

Angebotsanfrage

mit unserem wissen schöpfen sie das potenzial von ihrem Big data voll aus 

Das Potenzial von Big Data

Operationale Analyse

Sensoren, drahtlose Technologien und das Internet der Dinge (IoT) ermöglichen die Überwachung von einem breiten Spektrum von Variablen: von einer kontinuierlichen Leistung jedes einzelnen Teils eines Gerätes bis zu allen 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

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

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. Die Berater in Big Data von ScienceSoft helfen Ihnen dabei, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu analysieren, um wertvolle Analyseergebnisse zu erhalten.

Kundenanalyse

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.

Betrugsprävention durch Big Data Analytics

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.

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HERAUSFORDERUNGEN, DIE WIR LÖSEN

Eine optimale Architektur und optimale Plattformen aus mehreren Optionen auswählen.

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.

Den hohen Gesamtbetriebskosten ins Gesicht schauen

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.

Verschiedene Plattformen und Services integrieren.

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

Distributed Storage:

  • Hadoop HDFS

Graph Processing:

  • Apache Giraph

Datenbankverwaltung:

  • Apache Cassandra
  • Azure CosmosDB
  • Amazon RedShift
  • Amazon DynamoDB
  • Apache Hive
  • Apache HBase
  • Spatial4j

Maschinelles Lernen:

  • Spark Machine Learning Library (MLlib)
  • Amazon Machine Learning
  • Azure ML Studio
  • TensorFlow
  • Theano
  • Torch

Datenverarbeitung:

  • Apache Kafka
  • Apache Spark
  • Apache Storm
  • Hadoop MapReduce

Programmiersprachen:

  • Java
  • Scala
  • Python
  • R

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Sprechen Sie mit unseren Beratern für Big Data Management, um zu erfahren, wie Sie Ihre Daten optimal nutzen können.

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