Streaming Data-Plattform als Service

Unternehmen sitzen oft auf einem ungehobenen Schatz -
ihren Daten.

Möglichkeiten Ihre Daten zu nutzen

• User Insights: Erkenntnisse über die eigenen Nutzer gewinnen
• Marketing: Produktvorschläge aus vergangenen und aktuellen Nutzungsverhaltens unterbreiten
• Online-Werbung: Werbeausspielung und Kosten optimieren
• Vorhersagen: Notwendige Wartung vorhersagen, optimale Zeitfenster ermitteln
• Realtime: Betrugsversuche erkennen, u.v.m.

Man benötigt dafür eine zentrale Plattform, in der sämtliche im Unternehmen entstehenden Daten einlaufen und verarbeitet werden.

Diese Plattform bietet folgende Funktionen an:

• Sammeln, bereinigen, korrelieren von Daten aus unterschiedlichsten Quellen, Stamm- und Bewegungsdaten
• Trainieren einer Künstlichen Intelligenz (Machine Learning Modell)
• Befüllen von Data Warehouses für Reporting, Dashboards und BI-Tools
• Befüllen von Datenbanken und Data Lakes zur Weiterverarbeitung und Nutzung in Anwendungen
• Microservices führen Business-Logik auf den Daten aus

Beispiel: Unternehmenstexte (Flyer, Broschüren, Blogartikel, Knowledge Base), werden gesammelt und bereinigt. Auf Basis der Texte wird das Sprachmodell einer Künstlichen Intelligenz trainiert. Microservices erlauben dann das Nutzen der KI über eine API. So kann ein Chatbot Kundenanfragen passend zum eigenen Unternehmen beantworten, und das in Bezug auf die Wissensbasis, als auch Schreibstil und CI.

Mein Angebot

Mithilfe von erprobten Standardkomponenten setze ich Ihnen eine solche Fast Data Plattform auf. Dazu werden Konnektoren an Ihre Systeme erstellt, damit Sie Ihre Daten analysieren können. Das System gibt sowohl einen Einblick in das aktuelle Geschehen innerhalb des Unternehmens und generiert regelmäßig Auswertungen und Reports.

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## Nutzen Sie Ihre Daten

Firmen sehen sich einem immer stärkeren Wettbewerb ausgesetzt.

Um in diesem globalen und transparenten Wettkampf mitzuhalten, muss man den Kunden besser verstehen und ihm die passenden Produkte und Leistungen anbieten. Wenn ich als Kunde für mich relevante Angebote bekomme, werde ich diese auch nutzen. Wenn nicht, schaue ich mich weiter im Internet um, der Aufwand dafür ist gering und die Aufmerksamkeitsspanne ist kurz. Das Unternehmen darf nicht durch Ineffizienzen an Weiterentwicklung und Innovation gehindert werden.

Unternehmen sitzen oft auf einem ungehobenen Schatz - ihren eigenen Daten.

Die erste, grundlegende Herausforderung ist es, unternehmensweite Transparenz herzustellen. Um ein Unternehmen ganzheitlich zu steuern muss man in der Lage sein, zu verstehen, was im gesamten Unternehmen passiert. Nur so lassen sich Ursache und Wirkung zu erkennen, und effektive von ineffektiven Maßnahmen trennen. Diese Informationen existieren in den meisten Fällen bereits, sind jedoch in unterschiedlichen Datensilos voneinander getrennt. ## Eine zentrale Plattform für Ihre Analysen Um diese Daten zu sammeln, auszuwerten und miteinder in Beziehung zu setzen, bedarf es einer zentralen Datenhaltung, in die sämtliche im Unternehmen entstehenden Ereignisse einlaufen und verarbeitet werden. Mit Hilfe von erprobten Standardkomponenten stelle ich Ihnen eine solche Plattform zur Verfügung, die es erlaubt, auch große Datenmengen zeitnah zu analysieren und korrelieren. Das System gibt sowohl einen Einblick in das aktuelle Geschehen innerhalb des Unternehmens und generiert regelmäßig Auswertungen und Reports. Hinzu kommt eine umfassende Bibliothek mit Zusatzfunktionen und Code-Templates, die aus mehreren Jahren Projektgeschäft entstanden ist und das Erweitern der Plattform und das Schreiben von Auswertungen deutlich vereinfacht. Speicherplatz ist heutzutage praktisch unbegrenzt verfügbar, *Event Sourcing* oder die Lambda Architektur sind die Grundlage um Daten permanent vorzuhalten. Neue Daten werden stets hinzugefügt anstatt vorhandene zu aktualisieren. Die Daten zusammen mit Aggregationsjobs und Ad-hoc-Tools bilden eine Plattform um Data Science zu betreiben. So können Erkenntnisse gewonnen, visualisiert, und in die Produkte des Unternehmens integriert werden. ## Anwendungsfälle ## Industrien

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