Big Data & Analysedienste

Bereit, operative Erkenntnisse aus bisher unerschlossenen Datenquellen aufzudecken?

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Benutzerdefinierte Daten- und Analysedienste

Die Experten von Intellias bieten eine breite Palette an Big Data-Dienstleistunge, von der Beratung und Strategiedefinition bis hin zur Wartung und Unterstützung der Infrastruktur, so dass unsere Kunden wichtige Erkenntnisse aus bisher ungenutzten Datenbeständen gewinnen können. Wir verwenden ein proprietäres Big Data-Rahmenwerk in Kombination mit populären Open-Source-Technologien wie Apache Hadoop, Spark und Kafka sowie Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning, um ein umfassendes Tool-Set für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen bereitzustellen.
  • Datenstrategie-Beratung

    Datenstrategie-Beratung

    Nutzen Sie unsere Big Data-Beratungsleistungen, um Ihre aktuelle betriebliche Leistung zu bewerten und einen Strategiefahrplan zu definieren, der Ihnen hilft, Ihre Daten vollständig zu erfassen und in Umsatzchancen umzuwandeln.

  • Data-Mining und Datenspeicherung

    Data-Mining und Datenspeicherung

    Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen und speichern Sie sie an einem einzigen Ort – sei es ein Data Lake oder ein Data Warehouse, das sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbanken umfasst – um verborgene Muster und Trends in großen Datensätzen aufzudecken

  • Datenaufbereitung

    Datenaufbereitung

    Umwandlung von Rohdaten in qualitativ hochwertige Inputs für gründliche Analysen und andere Aufgaben im Zusammenhang mit dem Datenmanagement, indem Ausreißer entfernt, fehlende Werte ergänzt und Daten in ein einheitliches Format konvertiert werden

  • Datenvisualisierung

    Datenvisualisierung

    Treffen Sie bessere und schnellere Entscheidungen, indem Sie mit bahnbrechenden Business-Intelligence-Tools und hochentwickelten Big Data Analytics, die auf Ihre speziellen Aufgaben zugeschnitten sind, Ihre Zeit für Einblicke verkürzen

  • Daten-Monetarisierung

    Daten-Monetarisierung

    Integrieren Sie Analysen in Ihre Produkte und Dienstleistungen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Ihre allgemeine Unternehmensleistung verbessern, die Kundenbindung stärken und Ihnen helfen, neue Wachstumschancen zu erkennen

ErfolgsgeschichtenAlle Fallstudien anzeigen

BI-Berichtslösung für Online-Glücksspiele

EveryMatrix, ein Top-Anbieter von branchenführenden SaaS-Lösungen für iGaming-Betreiber, musste sein Business Intelligence-Berichtssystem überarbeiten, um die steigenden Datenmengen, die von den CMS und Zahlungsanbietern der Kunden kommen, reibungslos zu verarbeiten und seine 100 TB große Datenbank effizient verwalten zu können. Das Team von Intellias entwickelte leistungsstarke Mechanismen zur Aggregation und Verarbeitung von Daten aus allen EveryMatrix-Produkten und zur Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse für Endkunden und Partner.

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Geografische Big Data-Plattform

Ein globaler Anbieter von Geodiensten und Kartierungslösungen für Automobilgiganten hat sich zum Ziel gesetzt, einen Quantensprung beim Aufbau der Zukunft einer autonomen Welt zu machen. In enger Partnerschaft mit Intellias konnten sie eine Entwicklungsplattform für kundenspezifische Geolokalisierungslösungen veröffentlichen, die den Betrieb großer Datenmengen und einen Marktplatz umfasst, der eine sichere Datenanreicherung und -übertragung für Unternehmen verschiedener Branchen ermöglicht.

Analyse-Plattform für Konsumentenbindung

Ein multinationaler Fortune-500-Einzelhändler mit einer Präsenz in über 180 Ländern benötigte eine ganzheitliche Lösung für die zentralisierte Kontrolle über das komplexe Netzwerk von Datenerfassungsdiensten im Einzelhandel. Wir halfen unserem Kunden beim Aufbau eines Data Lakes für die Erfassung und Speicherung von Telemetriedaten und Protokollen von Microservices sowie bei der Einrichtung eines umfassenden Überwachungstools mit benutzerdefinierten Dashboards, um den gesamten Verkaufszyklus von der Bestellung bis zur Lieferung zu verfolgen.

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ML-gestützte SaaS-Landungslösung

Ein in Arizona ansässiger Anbieter von SaaS-Kreditlösungen entschied sich für den Aufbau einer Plattform, die als Brücke zwischen Einzelpersonen, die Geld für das Wachstum ihres Unternehmens suchen, und Banken, die Kredite vergeben können, dienen soll. Das Intellias-Team hat die gesamte Backend-Entwicklung für die Plattform abgedeckt und an der Erstellung eines Kreditrechners mitgewirkt, der Daten, die über die Geschäfte der Kreditnehmer gesammelt wurden, und ML-Algorithmen nutzt, um den Kreditvergabeprozess potenziell zu automatisieren.

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Plattform zur Data Lake-Verwaltung

Die erste deutsche digitale Bank mit einem schnell wachsenden Kundenstamm musste der gestiegenen Nachfrage nach individuellen Lösungen auf der Endkundenseite durch die Einführung eines umfassenden Datenmanagementsystems gerecht werden. Die Experten von Intellias halfen unserem Kunden beim Aufbau der Data Lake-Plattform für die effektive Aggregation umfangreicher Daten aus verschiedenen Diensten und Microservices, einschließlich Oracle, SQL, Web-Dateien und lokalen Dateikopien, sowie bei der Verwendung dieser Daten als Grundlage für die weitere Analyse und Anpassung digitaler Bankdienstleistungen.

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Unser Konzept

  1. 1

    Problem definieren

    Bewerten Sie Ihr Unternehmensumfeld und Ihre Leistung, um die wichtigsten Ziele und Herausforderungen zu identifizieren

  2. 2

    Daten sammeln

    Daten in verschiedenen Formaten aus verschiedenen Quellen sammeln, um identifizierte Ziele zu erreichen

  3. 3

    Daten aufbereiten

    Bewerten der Datenqualität und entfernen ungenauer Datensätze, um Daten für die weitere Analyse zu strukturieren

  4. 4

    Daten analysieren

    Entwickeln analytischer Algorithmen, um nützliche Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen zu gewinnen

  5. 5

    Eingliederung in Unternehmen

    Integration analytischer Algorithmen in Ihre Produktionsumgebung, um neue Möglichkeiten zu erschließen

  6. 6

    Validierung der Ergebnisse

    Kontinuierliche Bewertung der Leistung Ihrer Algorithmen und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen

1

Problem definieren

Bewerten Sie Ihr Unternehmensumfeld und Ihre Leistung, um die wichtigsten Ziele und Herausforderungen zu identifizieren

2

Daten sammeln

Daten in verschiedenen Formaten aus verschiedenen Quellen sammeln, um identifizierte Ziele zu erreichen

3

Daten aufbereiten

Bewerten der Datenqualität und entfernen ungenauer Datensätze, um Daten für die weitere Analyse zu strukturieren

4

Daten analysieren

Entwickeln analytischer Algorithmen, um nützliche Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen zu gewinnen

5

Eingliederung in Unternehmen

Integration analytischer Algorithmen in Ihre Produktionsumgebung, um neue Möglichkeiten zu erschließen

6

Validierung der Ergebnisse

Kontinuierliche Bewertung der Leistung Ihrer Algorithmen und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen

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