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Nutzen Sie Ihre Daten und stärken Sie Ihr Geschäft mit künstlicher Intelligenz (KI)
Datenanalyse und KI sind zwei der am schnellsten wachsenden Bereiche in der Welt der Technologie. Sie befassen sich beide mit der Analyse großer Datenmengen, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen.
Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI) gemeinsam sind leistungsstarke Werkzeuge für das Verständnis komplexer Systeme. Durch die Kombination dieser beiden Bereiche können Unternehmen ein tieferes Verständnis ihrer Daten gewinnen und ausgereiftere Geschäftsentscheidungen treffen.

Wir kooperieren mit den besten Technologieunternehmen
Um zu einem datengesteuerten Unternehmen zu werden, ist es notwendig, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen. Dies erfolgt in folgenden:
Dazu sollte ein Plan gehören, wie Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung und zur Erreichung von Geschäftszielen genutzt werden sollen.
zur Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung. Dies kann Datenplattformen, MLOps-Systeme und andere Tools zur Datenerfassung, -analyse und -visualisierung sowie ein robustes und sicheres System zur Datenspeicherung und -verwaltung umfassen.
der datengesteuerten Entscheidungsfindung innerhalb der Organisation. Dazu gehört die Schulung der Mitarbeiter in der effektiven Nutzung von Daten, der Einsatz von BI-Berichtstools und die Ermutigung, Daten zur Unterstützung ihrer Entscheidungen zu nutzen, sowie die Bereitstellung der Tools und Ressourcen, die sie für den Zugriff auf und die Analyse von Daten benötigen.
zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Dazu gehört das regelmäßige Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. aus Kundeninteraktionen, internen Prozessen und Markttrends, und die Nutzung dieser Daten als Grundlage für Geschäftsentscheidungen.
durch die Implementierung von KI-Lösungen und die regelmäßige Analyse von Daten und deren Nutzung zur Unterstützung der Entscheidungsfindung können Unternehmen Verbesserungsmöglichkeiten erkennen und Maßnahmen ergreifen, um Wachstum und Erfolg zu fördern.
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Wir verstehen, dass jede Organisation ihre eigenen einzigartigen Bedürfnisse und Herausforderungen hat. Wir können Ihnen individuell helfen und bieten Ihnen die passenden Plattformen und Dienstleistungen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.Finden Sie mit unserem Service heraus, ob Sie für die Einführung von AI bereit sind.
Alle Unternehmen, die eine datengesteuerte Organisation anstreben, benötigen eine moderne Datenplattform.
Datenplattformen sind Softwareanwendungen oder -systeme, die zum Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen verwendet werden. Diese Plattformen bestehen in der Regel aus mehreren Komponenten, darunter eine Datenbank für die Speicherung von Daten, Tools für die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für die Datenanalyse und Visualisierungstools für die Darstellung der Ergebnisse der Datenanalyse.
Der Bedarf an Datenplattformen, Data Warehouses, Data Lakes und anderen Arten von Datenspeichern wird durch die wachsende Menge an Daten, die Unternehmen erzeugen und sammeln, angetrieben. Da Unternehmen immer mehr Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Transaktionen, Sensoren und sozialen Medien generieren, benötigen sie eine Möglichkeit, diese Daten so zu speichern und zu verwalten, dass sie darauf zugreifen und sie analysieren können.
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Datenanalyse-PlattformenVisualisierung von Daten und Erstellung ganzheitlicher Berichtssysteme mit Datenvisualisierung und Berichterstattung
Der hauptsächliche Nutzen von BI besteht darin, Unternehmen mit den Informationen zu versorgen, die sie benötigen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von BI können Unternehmen Trends und Muster in ihren Daten erkennen, Vorhersagen für die Zukunft treffen und Maßnahmen auf der Grundlage ausgefeilter Berichte ergreifen, die im Vorfeld erstellt oder bei Bedarf auf der Grundlage von Benutzereingaben generiert werden können.
Datenvisualisierung und BerichterstattungPlattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen für die Anwendung von KI
Der Hauptzweck von Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen besteht darin, Unternehmen die Werkzeuge und Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und einzusetzen. Mithilfe dieser Plattformen können Unternehmen große Datenmengen sammeln und speichern, diese Daten analysieren, um Trends und Muster zu erkennen, und Machine-Learning-Modelle entwickeln und einsetzen, die auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen treffen oder andere Maßnahmen ergreifen können.
Eine MLOps-Plattform bietet die Infrastruktur und die Werkzeuge, die für die Verwaltung des Lebenszyklus von ML-Modellen erforderlich sind. Dazu gehören in der Regel Funktionen wie Versionskontrolle für ML-Modelle, Automatisierungstools für die Erstellung und das Training von Modellen sowie Überwachungs- und Alarmierungs-Tools zur Überwachung der Leistung von Modellen in der Produktion.
Durch den Einsatz einer MLOps-Plattform können Unternehmen viele der Aufgaben, die mit der Verwaltung von Machine-Learning-Modellen verbunden sind, automatisieren und rationalisieren. Dies spart Zeit und Aufwand und verringert das Risiko von Fehlern und Problemen mit ML-Modellen. Außerdem können Unternehmen auf diese Weise sicherstellen, dass ihre ML-Modelle in der Produktion weiterhin gut funktionieren, und sie können ihre Modelle schnell und einfach aktualisieren und verbessern.
Optimieren Sie Ihr Geschäft mit End-to-End-KI-Lösungen aus den Bereichen Industrie, Lieferkette und Produktlebenszyklus
Unsere KI-Lösungen konzentrieren sich auf die wichtigsten Aspekte jedes potenziellen Geschäftsbereichs, von der Verbesserung des Produktdesigns über die Optimierung der Fertigungsprozesse bis hin zur Optimierung der Lieferkette, Logistik und Kundenzufriedenheit.
| Industrielle Analyse | Lieferketten Analyse | Produktlebenszyklus Analytics |
|---|---|---|
| Erkennung von Anomalien | Datenvisualisierung und Berichterstattung | Change Management Optimierung |
| Vorausschauende Qualitätssicherung | Zuteilung & Nachschub | |
| Vorausschauende Wartung | Optimierung der Bestände | |
| Optimierung der Lieferung | ||
| Erkennung von Betrug |
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