Datenanalyse und Managementlösungen- Erhalten Sie wertvolle Einblicke in Ihr Unternehmen

8 Jahre im Geschäft Strenge NDA-Bedingungen Rundum-Softwarelösungen

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Data Analytics Lösungen, die wir entwickeln

Wir haben bereits die effizientesten ausgewählt

Künstliche Intelligenz

Computer Vision, Predictive Analytics, Natural Language Processing usw.

Maschinelles Lernen

Anomalieerkennung, Kundenanalysen, Empfehlungssysteme usw.

Schritte zur Entwicklung einer Datenanalyselösung

Was es braucht, um Datenmanagement-Software zu entwickeln

  1. Anforderungsanalyse

    Wir ermitteln zunächst, was Ihr Unternehmen an Datenmanagement- und Analyselösungen tatsächlich benötigt. Nachdem wir die Rohdaten gesehen haben, die Ihr Unternehmen generiert, sind wir bereit, die nächsten Schritte zu unternehmen.

  2. Datenaufbereitung

    Die Daten müssen für die nächste Reihe von Aktionen richtig aufbereitet werden. Unabhängig davon, ob das Ziel darin besteht, ein Warehouse aufzubauen, OLAP-Cubes zu erstellen oder Machine-Learning-Algorithmen anzuwenden, müssen die Daten zunächst bereinigt werden.

  3. Lieferservice

    Die DA-Lösung bietet Zugriff auf eine Vielzahl von Analysetools, darunter regelmäßige Berichte, Ad-hoc-Berichte, Anomalieerkennung, Prognosen und mehr.

  4. Erweiterung

    Geschäftsanforderungen können sich ändern, und wir sind bereit, agil und flexibel zu sein. Je nach Bedarf können wir zusätzliche Datenquellen hinzufügen und für die Integration in das DA-System vorbereiten, weitere Berichtstypen erstellen, Machine Learning anwenden und mehr.

Profitieren Sie von verschiedenen Arten der Datenanalyse

Verfügbar für eine Vielzahl von Branchen und Zwecken

Künstliche Intelligenz für die Datenanalyse

Künstliche Intelligenz kann viel bewirken, wenn sie auf Lösungen für Datenanalyse und -management angewendet wird. KI optimiert und automatisiert Analyseprozesse, zeigt transformative Erkenntnisse auf Und erleichtert die Verarbeitung von Tonnen von Informationen.

Datenmanagement für die Kundenanalyse

Unternehmen können ein einzigartiges Kundenerlebnis als Wettbewerbswaffe nutzen. Auf Kundendaten angewendete Datenanalysen können Conversions steigern, die Kundenbindung verbessern und wertvolle Daten extrahieren, um die richtigen Marketing- und Werbeentscheidungen zu treffen.

Datenmanagement für Sicherheit

Datenanalyse hilft, Häuser, Gebäude, Industrieanlagen, Straßen und mehr zu sichern. Die von Sensoren, intelligenten Schlössern und Kameras gesammelten Daten können dazu genutzt werden, alle aufgeführten Orte sicher bzw. sicherer zu machen.

Big Data Analytics für die Logistik

Eine Flut von Logistikdaten kann, wenn sie gut analysiert wird, Logistikunternehmen dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu transformieren. Big-Data-Analysen helfen Ihnen, den Ressourcenverbrauch zu optimieren und Lieferwege zu verbessern, zeigen auf, welche Elemente Ihres Systems schlecht funktionieren und sorgen für Transparenz in Supply-Chain-Netzwerken.

Prädiktive Analytik für Industrieanlagen

Temperatur-, Druck-, Bewegungssensoren und andere intelligente Datentracker können Informationen über die Leistung Ihrer Ausrüstung sammeln. Anhand dieser Daten können Sie feststellen, ob Ihre Ausrüstung gewartet werden muss, wie sie im Durchschnitt funktioniert usw.

Analytik im Gesundheitswesen

Die Analyse von Gesundheitsdaten hilft sowohl Gesundheitsdienstleistern als auch Patienten. Datenmanagementsysteme unterstützen die Entscheidungsfindung, überwachen die Leistung der Mitarbeiter, analysieren den Gesundheitszustand der Patienten und die Behandlungseffizienz und so weiter.

Mit welchen Daten wir arbeiten

Bringen Sie uns Ihre Daten mit – wir wissen, wie man damit umgeht

Geschäftssensible Daten

Alle Daten, die Ihr Unternehmen und seine Einheiten generieren:

  • Kundendaten
  • Finanz- und Transaktionsdaten
  • Daten aus Assets, z.B. Ausrüstung
  • Produktdaten

Große Daten

Große Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu analysieren sind:

  • Standortdaten
  • Sensordaten
  • Verhaltensdaten von Mitarbeitern oder Kunden
  • Webdaten

Diverse Daten

Daten ohne klare Struktur, die vor der Analyse zusätzlich verarbeitet werden müssen:

  • alle Multimediadaten

Denken Sie darüber nach, wo Sie anfangen sollen? Ein Quiz machen!

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