Data Services
IT-Architekturen im Wandel
Der permanente Fortschritt in der digitalen Welt und damit verbundene neue Datenquellen stellen eine Herausforderung für heutige IT-Architekturen dar. Um diese neuen Chancen optimal nutzen zu können, wird eine smarte Datenarchitektur mit passenden analytischen Services benötigt – sogenannte Smart Data Services.
Strukturierte und semi-strukturierte Daten
Eine smarte Datenarchitektur kann mit strukturierten und semi-strukturierten Daten umgehen und diese in klassischen „Nachtläufen“ oder Near-Realtime (Righttime) Integrationsprozessen verarbeiten und speichern. Besonders wichtig ist dabei die zeitgerechte Speicherung flüchtiger Daten, etwa von Maschinensensoren, für Langzeitanalysen oder Predictive Maintenance.
Integration heterogener Datenquellen
Die smarte Datenarchitektur ist das Herzstück, um klassische ERP- oder CRM-Daten mit bspw. Daten aus Social-Media-Kanälen zu verbinden. Damit ermöglicht sie es, relevante Informationen zur Geschäftssteuerung zu gewinnen.
Smarte Datenarchitekturen
Eine smarte Datenarchitektur bildet zur richtigen Zeit, am richtigen Ort, in der richtigen Detailtiefe und in einem gesicherten Stand die notwendige Datengrundlage ab, um darauf basierend smarte Services nutzen zu können.
Dies können Use Cases für Data Analytics, Planung oder Künstliche Intelligenz sein – oder am besten alles kombiniert. Gerne unterstützen wir Sie mit unseren Experten bei der Umsetzung.
Unsere Smart Data Services
Im celver Store finden Sie sofort einsetzbare Lösungen, die Ihre Datenprozesse auf das nächste Level bringen.
Zum celver StoreKundenstimmen
Ich denke, dass unser Projektvorgehen mit der engen Einbindung der unterschiedlichen Usergruppen und die Unterstützung der celver AG, sowie der agile Umsetzungsansatz für den Erfolg des 'DataSpots' entscheidend war.
Die manuelle Aufbereitung und Zusammenführung von Daten ist heute kein Thema mehr. Dagegen sind jetzt schnelle und flexible Analysen jederzeit möglich. Aus den unterschiedlichsten Perspektiven sind sämtliche Entwicklungen kontinuierlich transparent.
Durch die Integration von State-of-the-Art-Programmen wie R und Python sowie Open-Source-Komponenten in unsere bestehende Lösungsarchitektur konnten wir die Forecast-Qualität schnell deutlich verbessern.
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