“The temptation to form premature theories upon insufficient data is the bane of our profession.”

Sherlock Holmes

DATA ENGINEERING

Aufgrund der ständig wachsenden Datenmengen wurden in den letzten zehn Jahren neue Möglichkeiten geschaffen, digitale Informationen zu speichern. Dazu gehört auch, diese in einer „Message Queue“ temporär abzulegen und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die prohibitiv hohen Kosten, die damit verbunden sind, einzelne Supercomputer schneller zu machen, haben zu einem Paradigmenwechsel geführt: hin zur horizontalen Skalierung (viele Computer arbeiten parallel). Big Data Engineers erstellen und verwalten diese neuen Tools und sind für die Entwicklung, Wartung, Evaluierung und das Testen von Big-Data-Lösungen verantwortlich.

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Warum Sie mit Data Insights arbeiten sollten?

Big Data, das bedeutet unzählige neue Technologien, Plattformen und Methoden. Jeden Tag werden neue Software-Lösungen und Ansätze entwickelt. Deshalb ist der wichtigste Grundpfeiler bei Data Insights die Weiterbildung der Mitarbeiter mittels regelmäßiger Schulungen und Zertifizierungen. Für Sie heißt das: Wenn Sie mit Data Insights zusammenarbeiten, dann arbeiten sie automatisch mit Beratern, die Ihnen ausschließlich Lösungen auf dem neusten Stand der Technik bieten.

USE CASES

Data Insights hat sich auf die Implementierung von Big-Data-Lösungen spezialisiert. Im Laufe der Jahre sind daraus spannende Use-Cases entstanden, auf die wir wirklich stolz sind. Drei dieser Use-Cases stellen wir Ihnen vor:

Vorausschauende Instandhaltung: Die Sammlung von maschinell generierten Berichten sowie Tracking des Nutzerverhaltens können helfen, Muster bzgl. Verschleiß von mechanischen Teilen vorherzusagen. Dies kann zu einer optimierten Reparatur- und Logistik-Planung führen, was wiederum zu Kostenreduktion sowie zur Verbesserung der des ökologischen Fingerabdrucks führt.

Erkennung von Betrug:  Das Tracking von Unregelmäßigkeiten in Kundenprofilen und deren Verhalten, von betrügerischen Transaktionen und Nutzern wird mit Hilfe der neuesten ML-Technologien gewährleistet.

Sentiment Analyse: ML-Techniken ermöglichen die Extraktion der Stimmung eines Nutzers und das bereits auf Grundlage eines kurzen Textauszugs. Ein leistungsfähiges Tool für Unternehmen, um die Stimmung der Konsumenten schnell zu erfassen.

In all diesen Anwendungsfällen besteht die Rolle des Big Data Engineers darin, eine Architektur aufzubauen, die die Sammlung und Speicherung der erforderlichen Daten ermöglicht: Datenpipelines, Ausarbeitungsmaschinen oder auch Streaming-Dienste. Solche Architekturen können auf einem Cluster von (einem Dutzend oder hunderten) Computern basieren.

Probleme mit Big Data identifizieren

„Big Data ist ein Bereich, der sich mit der Analyse, der systematischen Extraktion von Informationen aus oder dem Umgang mit Datensätzen befasst. Meist sind diese zu groß oder zu komplex, um von traditionellen Datenverarbeitungs-Softwares verarbeitet werden zu können.“ Die Gesamtmenge der weltweit erstellten, erfassten, kopierten und konsumierten Daten nimmt im Jahr 2020 rapide zu und wird sich bis 2023 verdoppeln. Aufgrund der Flut von Informationen, die produziert werden, ist die „traditionelle Datenverarbeitung“ bei der Analyse, Filterung, dem Verständnis und der Wertschöpfung aus all diesen Daten ineffizient.

Wir unterstützen Ihre Datenprojekte – von der Idee bis zur Fertigstellung.

Ein Mehrwert entsteht, wenn aus Initiativen ganz konkrete Maßnahmen werden. Dabei sind wir immer an Ihrer Seite: mit einem starken technischen Hintergrund sowie umfangreicher Unternehmenserfahrung.

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Peter Breitenberger

Partner Ab Initio / Head of Data Strategy

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