“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, diese in einer sog. „message queue“ temporär abzulegen und aus ihnen Erkenntnisse zu gewinnen. Die prohibitiv hohen Kosten, die damit verbunden sind, einzelne Supercomputer schneller zu machen, haben zu einem Paradigmenwechsel hin zur horizontalen Skalierung (viele Computer arbeiten parallel) geführt. 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 bringt unzählige neue Technologien, Plattformen und Methoden mit sich. Jeden Tag werden neue Softwares, Lösungen und Ansätze entwickelt und darauf aufgebaut. Data Insights hat sich die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter mittels regelmäßiger Schulungen und Zertifizierungen als wichtigsten Grundpfeiler gesetzt. Die Zusammenarbeit mit Data Insights verspricht eine Zusammenarbeit mit Beratern, die ausschließlich Lösungen auf dem neusten Stand der Technik bieten.

Use Cases

Data Insights hat sich auf die Implementierung von Big-Data-Lösungen spezialisiert, von denen viele im Laufe der Jahre spannende Use Cases gebildet haben. Hier stellen wir drei dieser Use Cases in Kürze 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 Verbesserung der Umweltbedingungen führt.

Erkennung von Betrug: Das Tracking von Unregelmäßigkeiten in Kundenprofilen und -verhalten, betrügerischen Transaktionen und Nutzern kann mit Hilfe der neuesten ML-Technologien identifiziert werden.

Sentiment Analyse: ML-Techniken ermöglichen die Extraktion der Stimmung eines Nutzers und das einfach auf Grundlage eines kurzen Textauszugs. Ein leistungsfähiges Werkzeug 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, Streaming-Dienste, usw. Solche Architekturen können auf einem Cluster von (einem dutzend oder hundert) Computern basieren.

Mit Big Data Probleme identifizieren

„Big Data ist ein Bereich, der sich mit der Analyse, der systematischen Extraktion von Informationen aus oder dem Umgang mit Datensätzen befasst, die zu groß oder komplex sind, 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 den Prognosen zufolge bis 2023 verdoppeln. Aufgrund der Flut von Informationen, die wir produzieren, 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 zur Produktion.

Ein Mehrwert entsteht nur dann, wenn Initiativen in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden. Auf dem Weg zu diesem Ziel unterstützen wir Sie mit einem starken technischen Hintergrund sowie umfangreicher Unternehmenserfahrung. Wir stehen Ihnen von Anfang bis Ende zur Seite.

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Peter Breitenberger

Partner Ab Initio / Head of Data Strategy

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