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    Umbruch von der Client-Server-Architektur zur Cloud-Architektur

    Wir beobachten aktuell einen Umbruch in vielen Bereichen, der ähnlich revolutionär ist wie damals der Umbruch vom Host auf eine Client-Server-Architektur. Damit einher gingen Veränderungen in der System- und Applikationslandschaft. Für Hardware wird gern das Moore'sche-Gesetz angeführt, das besagt, dass sich die Komplexität integrierter Schaltkreise mit minimalen Komponentenkosten regelmäßig verdoppelt. Doch auch bei Applikationen und Geschäftsprozessen ist dies zu beachten. Wurden früher nur einzelne Prozessschritte (im wesentlichen durch Automatisierung) verbessert, werden heute End-to-End Prozesse betrachtet und im ganzen optimiert (hier die Stichworte Digitalisierung, Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz). Diese Optimierung, Monitoring, Reporting und Verbesserung von Geschäftsprozessen wird als Business Intelligence (BI) umschrieben und galt lange als das Non-plus-Ultra.

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    Der Weg von Business Intelligence zu Data Science

    Die Wandlung der IT von Client-Server-Architekturen hin zu reinen Cloud- oder Hybrid-Architekturen ist aus unserer Sicht unumgänglich. Unterstützt wird dieser Umbruch durch ausgereifte Technologien im Bereich der Künstlichen Intelligenz, die eine Industrie 4.0 erfordert. Eines muss man sich jedoch bewusst sein: Die Datenmengen, die ausgewertet werden müssen, um neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen, sind ins gigantische gewachsen. DataWarehouses gelten hier als die ideale Lösung, um die immensen Datenmengen zu beherrschen und zu strukturieren. Doch hat sich zuletzt gezeigt, dass der Begriff Business Intelligence hier zu kurz gefasst ist und ein DataWarehouse die unterschiedlichsten Arten von Daten (strukturiert oder unstruktriert, klassische Dateien oder Sensordaten) verarbeiten können muss. Reine Datenanalyse im DataWarehouse reicht für moderne Anforderungen nicht mehr aus, ergänzend kommen Methoden der künstlichen Intelligenz sowie massiv gesteigerte Performance bei der Verarbeitung der Daten durch nahezu beliebig skalierbare Server in der Cloud hinzu. Ein gutes Beispiel ist ein integriertes Maintenance-Dashboard, das auftretende Fehler an einer Machine über Integration mit GPS-Daten direkt anzeigt. Darüber hinus ermöglicht es dem Benutzer eine Ad-Hoc-Analyse des Problems zum Beispiel über die Integration von Sensor-Daten der Maschine in das Dashboard. Über Direktkommunikation etwa per Telefon kann aus dem Dashboard heraus der verantwortliche Mitarbeiter informiert bzw. der aktuelle Status der Maßnahmen koordiniert werden. Dieses neue Zusammenspiel zwischen DataWarehouse und ergänzenden Methoden resp. Verfahren der künstlichen Intelligenz wird unter dem neuen Begriff Data Science zusammengefasst.

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    Transformation der Geschäftsprozesse für die Industrie 4.0

    Wir sind Experten im Bereich Data Science und Data Warehouse. Unsere Erfahrungen aus den Projekten namhafter deutscher Kunden möchten wir unsere Kunden weitergeben, neue digitale Welten erforschen, mit interaktiven Dashboards arbeiten und Sie bei der Transformation Ihres Unternehmens dabei unterstützen!

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Wir sind Experten im Bereich Data Science und Data Warehouse. Unseren Kunden geben wir unsere Erfahrungen weiter, neue digitale Welten zu erforschen, mit interaktiven Dashboards zusammenzuarbeiten und Sie bei der Transformation Ihres Unternehmens mit unserem Wisssen zu unterstützen!

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