Datenanalyse

Sie haben viele Daten, aber keine Vorstellung, wie sie diese effektiv für Ihr Unternehmen einsetzen können? Wir helfen Ihnen, das Potential ihrer Daten zu nutzen und diese gewinnbringend für Sie einzusetzen. Aus unserer langjährigen Erfahrung haben wir einen mehrstufigen Prozess für effiziente und erfolgssichere Datenanalyse entwickelt.

Identifizieren & Einordnen von Datenquellen

Als ersten Schritt identifizieren und bewerten wir gemeinsam mit Ihnen alle Datenquellen, die Ihnen im Rahmen Ihrer Geschäftstätigkeit zur Verfügung stehen. Durch simulations- und metrikenbasierte Techniken finden wir anschließend heraus, welche Lösungen den größten Nutzen für Sie haben, um uns anschließend auf diese zu fokussieren.

Proof of Concept (PoC)

Nachdem wir eine attraktive Lösung zur Nutzung Ihrer Daten identifiziert haben, fahren wir fort indem wir einen sogenannten Proof of Concept (CoP) (Konzeptbeweis) führen, welcher den Nutzen unserer Lösung quantifizierbar und mithilfe echter Daten zeigt. Wir stellen damit sicher, dass unsere Lösung bei der finalen Umsetzung das hält, was sie verspricht und Ihnen einen klaren Geschäftsvorteil bietet.

Entwicklung & Betrieb

Nach erfolgreicher Durchfühung des PoC's, entwickeln wir eine Software-Lösung die sich nahtlos in Ihre Betriebsprozesse einfügt und den im vorherigen Schritt gezeigten Nutzen automatisiert liefert. Wir stellen unsere Software wahlweise auf Ihrer eigenen IT-Infrastruktur bereit, oder übernehmen den Betrieb und die Wartung in unserem eigenen Daten-Zentrum. In jedem Fall stellen wir sicher, dass unsere Lösung höchsten Qualitätsanforderungen genügt.

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Software-Entwicklung

Wir glauben daran, dass es nicht nur sehr gute Analyseerfahrung, sondern ebenso Software auf Weltniveau braucht um nachhaltigen Nutzen aus Datenanalyse zu ziehen. Deshalb verfügen wir über ein Team aus Experten im Bereich Software-Entwicklung & Design, welche für Sie datengetriebene Software-Lösungen nach Maß entwickeln. Wir entwickeln unsere Software dabei nach einer Reihe praxis-erprobter Prinzipien.

Datengetrieben

Wir glauben, dass ein gutes Datenmodell der Kern jeder Softwarelösung darstellt. Das richtige Modell für Ihre Daten zu finden ist daher unsere oberste Priorität und wichtiger für uns als die Wahl der Programmiersprache oder des Frameworks. Wir stellen damit sicher, dass unsere Lösungen zukunftsfähig sind und leicht angepasst werden können, falls sich Sprachen oder Architekturen ändern.

API-zentriert

Technologien, Sprachen und Endgeräte ändern sich schnell. Vor 10 Jahren wurden unsere Software-Lösungen überwiegend als Desktop-Anwendungen eingesetzt. Heute nutzen mehr als 50 % unserer Kunden mobile Endgeräte wie Smartphones und Tables um auf unsere Lösungen zuzugreifen. Mit einem API-zentriertem Ansatz können wir Ihnen garantieren, dass wir auch in Zukunft unsere Lösungen auf neue Rahmenbedingungen anpassen können, und Sie die Ergebnisse unserer Datenanalyse überall dort nutzen können, wo Sie möchten.

Automatisierung

Wir glauben daran, dass der Betrieb, die Überwachung und die Wartung von Software automatisiert und effizient sein soll. Durch den Einsatz von Cloud-Technologien und Lösungen wie Ansible oder Saltstack garantieren wir, dass unsere Software nur einen vernachlässigbaren Wartungsaufwand mit sich bringt und Sie diese mit minimalen Ressourcen betreiben können.

Skalierbar & cloud-fähig

Beim Bau unserer Software-Lösungen haben wir das Wachstum Ihrer Daten und Ihres Unternehmens immer im Blick. Wir liefern Ihnen Lösungen, die über viele Größenordnungen skalierbar sind und Nutzen aus Cloud-Technologien ziehen können. Durch den Einsatz von Technologien wie Docker ermöglichen wir Ihnen, unsere Lösungen auf kleiner und großer Skala mühelos einzusetzen.

Sprachen & Technologien

Wir entwickeln unsere Lösungen üblicherweise in der Python Programmiersprache. Zusätzlich bieten wir Ihnen unsere Expertise in C++, R, Java & Javascript. Unsere Experten für Datenenalyse haben darüber hinaus weitreichende Erfahrung in verschiedenen Datenbanksystemen und -technologien wie PostgreSQL, MongoDB, MS-SQL, Exasol, Neo4j, OrientDB und Cassandra.

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