Die Erfassung von Daten und die Nutzung ihrer Vorteile stellt neue Anforderungen an die Daten- und Analysefähigkeiten von Unternehmen. DataArt hilft seinen Kunden, die Konkurrenz abzuhängen, indem es moderne Datenanalyse-Architekturen aufbaut, durch Datenmanagement und agile BI-Systeme und -Praktiken bei der Entwicklung einer erkenntnisgetriebenen Organisation hilft und KI, maschinelles Lernen und Data Science ermöglicht.

Unsere Lösungen und Dienstleistungen

  • Aufbau moderner Datenanalyse-Architekturen

    Die Entwicklung von Big-Data- und Cloud-Technologien sowie die zunehmende Beschäftigung von Unternehmen mit Daten und Analysen haben zu einer deutlichen Veränderung der Designprinzipien moderner Datenanalyse-Architekturen geführt. DataArt hilft beim Aufbau von Architekturen, die eine flexible, modulare Struktur haben, so dass sich die Komponenten mit der Geschwindigkeit des Unternehmens weiterentwickeln können. Solche Plattformen ermöglichen Echtzeit- und Stapelverarbeitung, unterstützen sicheres Datenmanagement und sichere Verwaltung, skalieren nach Bedarf und stellen nur die genutzten Ressourcen in Rechnung.

    Leistungen für Kunden:

    Durch das Design und den Aufbau moderner Datenanalyse-Architekturlösungen liefert DataArt:

    • Eine modulare und flexible Grundlage für die Datenanalyse, die sich mit den Geschäftsanforderungen weiterentwickelt
    • Zukunftssichere Architektur, die neue Datenquellen und nachgelagerte Anwendungen und Verwendungen aufnehmen kann
    • Den Weg weg von historischen Berichten hin zu prädiktiver und präskriptiver Analytik
    • Die Fähigkeiten für digitale Transformation und geschäftliche Agilität
    • Den Schritt zur Selbstbedienung (für Integrator, Datenwissenschaftler, etc.)
    • Reduzierte Kosten und beschleunigter Wandel in der Datenarchitektur und -analyse mit Cloud-Technologien der nächsten Generation
    • Demokratisierte Daten, Business Intelligence und erweiterte Analysen durch geschäftsorientierte Datenfreigabe, Abstammung, Qualität, Sicherheit und Verwaltung
    • Höhere Reaktionsfähigkeit für Line-of-Business (LOB)-Benutzer

    Dienste

    • Design und Bereitstellung moderner Datenarchitekturen
    • Datenanalyse-Implementierung

    Fertigkeiten und Fachwissen

    Für die Planung und den Aufbau von hochwertigen Datenanalyse-Lösungen nutzt DataArt Spezialkenntnisse wie:

    • Datenintegration und Datentechnik
    • Data Warehousing, Data Lakes und EDW-Automatisierung
    • Big Data Analytics, Echtzeit, Graphdatenanalyse
    • Data Governance, Abstammung, Metadaten-Management
    • Datenvisualisierung, BI, Berichtswesen
    • Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
    • Datenverteilung, API-Datenbereitstellung
    • Stamm- und Referenzdatenverwaltung, Semantische Daten
    • KI-infundierte Anwendungen

    Partnerschaften

  • Ermöglichung einer erkenntnisgesteuerten Organisation

    Um umsetzbare Intelligenz zu ermöglichen, müssen Unternehmen Datenarchitekturen und -prozesse entwerfen, die Transparenz, Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit gewährleisten und gleichzeitig eine direkte Echtzeit-Interaktion mit Daten durch Geschäftsanwender ermöglichen. DataArt hilft bei der Etablierung einer modernen Datenmanagement-Grundlage und agiler Selbstbedienungs-BI durch den Aufbau geschäftsorientierter POCs und die schrittweise Weiterentwicklung der Datenanalyseplattform und -prozesse.

    • Datenverwaltung

      DataArt hilft Organisationen, folgende Ziele zu erreichen:

      • Hohe Datenqualität durch die Etablierung robuster Datenqualitätsmanagement- und Integrationspraktiken
      • Definition eines praktischen, wertorientierten und geschäftsorientierten Datamanagementsystems zur Unterstützung von Datenqualität, Sicherheit, Modellierung und Integration
      • Verbesserung der Transparenz und des Vertrauens in Daten und Steigerung der Datenmanagement-Effizienz durch Datenherkufts- und Metadatenmanagement
      • Einfacher Zugang zu Daten und Analysen für eine Vielzahl von Geschäftsanwendern und Förderung des Engagements der Anwender mit diesen Datensystemen
      • Sicherstellung der erfolgreichen Umsetzung von Anwendungsfällen mit hoher Priorität bei gleichzeitiger Weiterentwicklung der Datenarchitektur und des Betriebsmodell
      Data management
      Der Weg zum modernen Datenmanagement

      Dienste

      Um diese Ziele zu erreichen, bietet DataArt die folgenden Beratungsleistungen an:

      • Beratung zur Datenstrategie
      • Profilierung der Datenlandschaft
      • Analyse und Priorisierung von Daten- und Analytik-Schmerzpunkten und Geschäftsszenarien
      • Definition der Lösungs-Roadmap - Entwicklung der Architektur und des Betriebsmodells, POC-Funnel, Umsetzung des Business Case
      • Fähigkeitsbewertung, Zielzustandsvisionierung, Lösungsdesign, Technologie- und Toolauswahl und Implementierung in:
        • Datenverwaltung und Qualitätsmanagement
        • Metadatenverwaltung und Datenabfolge
        • Datenmodellierung und -integration
        • Datenarchitektur und -speicherung
        • Datensicherheit
        • Data Warehousing und Berichtswesen
        • Business Intelligence und erweiterte Analytik
        • Stamm- und Referenzdatenverwaltung
        • Graphen und semantische Daten
        • Datenverteilung und Datenprodukte
    • Agile Business Intelligence

      TDer Übergang zu einem erkenntnisgesteuerten Unternehmen hängt von einem demokratisierten, schnellen und einfachen Zugang zu Daten, Business Intelligence und Analysen ab. Wenn ein breites Spektrum von Geschäftsanwendern die Möglichkeit erhält, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, führt dies zu einem besseren Verständnis von Kunden, Märkten und Abläufen und verbessert die Fähigkeit eines Unternehmens, schnell auf Veränderungen zu reagieren.

      Bei der Konzeption und dem Aufbau von Agile BI-Lösungen zielt DataArt ab auf:

      puzzle
      Erweiterung traditioneller standardisierter Data Warehouse (DW)- und Business Intelligence (BI)-Workloads durch Selbstbedienungs-BI

      Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern, Daten effizient zu beschaffen und ihren Wert zu erforschen, um analytische Modelle oder Visualisierungen in wenigen Minuten oder Stunden zu erstellen.

      bolt
      Analyse und Auswahl von Selbstbedienungs-BI- oder Analyse-Toolsets, die zu jedem einzelnen Unternehmen passen

      (z. B. Visualisierung/Dashboarding, umfassende Berechnungsmodellierung oder ML-gestützte Analysen).

      colors
      BI-Integrierung

      Integrieren Sie BI mit den Grundlagen der Datenherkunft und des Metadatenmanagements, um ein kontextbezogenes Verständnis der Daten, ihres Flusses sowie ihrer semantischen und qualitativen Merkmale zu erhalten.

      calendar
      Optimierung des Übergangs

      Rationalisieren Sie den Übergang von der Erkundung durch Fachanwender zur schnellen Erstellung von Prototypen/Proof-of-Concept (PoC) durch ein zentrales BI- oder Datenanalyseteam.

      puzzle
      Einrichtung

      Establish BI governance, usage monitoring, and analytics to continuously curate, rationalize, standardize, optimize, and control business-use case implementations that proved value.

      bolt
      Einbettung und Automatisierung

      Einbettung und Automatisierung von BI und Analytik in Line-of-Business-Systeme und Geschäftsprozesse, um nahtlos kontextbezogene und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

      colors
      Nutzung

      Verwenden Sie Nutzungsmonitoring und Analytik, um Agile BI-Wertmetriken zu erfassen und so das Verständnis, die Erkennung und die Fortführung von organisatorischen Veränderungen zu unterstützen.

      calendar
      Entwurf eines praktischen Datensicherheits-Frameworks für das Zeitalter der zugänglichen Business Intelligence
  • Ermöglichung von KI, maschinellem Lernen und Data Science

    DataArt hilft Unternehmen bei der Einführung von maschinellem Lernen (ML), prädiktiver Analytik und Data Science, um ihre Ziele zu erreichen und gleichzeitig den Datenschutz, die Erklärbarkeit von Modellen, gesetzliche und Compliance-Anforderungen sowie operative Exzellenz sicherzustellen.

    Ein zentrales organisatorisches Hindernis bei der Umsetzung von ML und Data Science ist der Mangel an internem Fachwissen und Talent. DataArt füllt diese Lücke, indem es kurzfristig Data-Science-Experten bereitstellt, die nachhaltige, langfristige Veränderungen bewirken können, durch:

    • Auswahl und Einsatz von ML-Tools und Datenplattformen
    • Entwerfen und Annehmen eines Data-Science-Prozesses, der Lernstrategien mit der praktischen Erforschung und Umsetzung von Geschäftsfällen kombiniert
    Data Science Lebenszyklus

    Dienste

    Um den Übergang zu Data Science zu unterstützen, bietet DataArt eine Reihe von Beratungs-, Datenintegrations- und kundenspezifischen Entwicklungsdienstleistungen an:

    KI-Beratung

    • KI-Envisioning-Workshops
    • Architektur-Design-Sitzungen, einschließlich Data Lakes und KI-infundierten Lösungen
    • KI PoC-Implementierung
    • KI- und Data Science-Projektplanung, Beratung und Bewertung

    Big Data & Integration

    • Entwurf und Implementierung von Datenintegrationspipelines
    • Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
    • Integration eigener und fremder Modelle in ein bestehendes System/eine bestehende Anwendung
    • Datenfeed-Integration (Datenfeeds, Daten-APIs)
    • Datenaufbereitung und -verarbeitung
    • Integration intelligenter Agenten (Chatbot)
    • Cloud-basierte KI/ML-Plattform-Integration

    Kundenspezifische Modellentwicklung und Data Science

    • Benutzerdefinierte ML-Modellerstellung & Training
    • Erstellung von kundenspezifischen DL-Modellen & Training
    • Benutzerdefinierte Bildverarbeitung
    • Benutzerdefiniertes NLP und Text Mining

    Kundenspezifische Algorithmen und Systementwicklung

    • Kundenspezifische Algorithmus-Implementierung
    • Kundenspezifische Lösungen für das Datenqualitätsmanagement
    • Einsatz und Betrieb des Modells
    • Entwicklung kundenspezifischer intelligenter Agenten (Chatbots) und Anwendungen

Fallstudien

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