Data Science
Wir schaffen die Basis für erfolgreiche Analysen.
Unsere Leistungen
Data Engineering
Data Engineering ist ein relativ neues Feld innerhalb der Informatik und ist einerseits eng mit Data Science und andererseits mit DevOps und DBA-Arbeiten verbunden. Wenn Ihr Unternehmen mit den neuesten Trends und Entwicklungen Schritt halten will, müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen mit der optimalen Infrastruktur für den Umgang mit Big Data arbeitet. Datenarchitekturkonzepte, Data Lakes und Datenprozessierung stoßen aktuell häufig noch auf veraltete Systemlandschaften, unklare Governance Prozesse und ungelöste Lizenz-Probleme.
Wir begegnen den Fragestellungen und Herausforderungen unserer Kunden im Kontext des Data Engineerings mit einem innovativen Leistungsportfolio, das ganzheitlich die Bereiche der Datenarchitekturen, der Data Lake Beratung sowie der Datenmodellierung umfasst und inhaltlich explizit auf die Herausforderungen der Digitalisierung ausgerichtet ist.
Alter Solutions Deutschland setzt Ihre Anforderungen in ein passendes Design um. Hierbei unterstützen wir Sie bei der Konzeption und Implementierung von modernen Data Pipelines, sowohl on Premise als auch in der Cloud.
Advanced Analytics
Advanced Analytics beschreibt ein vielseitiges Spektrum an innovativen computerbasierten Analyseverfahren. Dabei werden unternehmensrelevante Daten, z. B. entstehend aus Geschäftsprozessen, mit intelligenten Algorithmen systematisch ausgewertet.
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Durch den Einsatz von Methoden der Advanced Analytics erkennen wir auf Basis von Modellen die Muster und Zusammenhänge in ihren Daten automatisch und können damit Vorhersagen zu zukünftigen Ereignissen mit Ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten erstellen. Diese vollkommen neuen Einblicke in Ihre Datenbestände und die daraus abzuleitenden Prognosen ermöglichen Ihnen vollkommen neue Entscheidungs- und Reaktionsmöglichkeiten.
Advanced Analytics
Advanced Analytics beschreibt ein vielseitiges Spektrum an innovativen computerbasierten Analyseverfahren. Dabei werden unternehmensrelevante Daten, z. B. entstehend aus Geschäftsprozessen, mit intelligenten Algorithmen systematisch ausgewertet.
Die darin enthaltenen Muster und Trends können dabei erfasst und in Form von statistisch-mathematischen Modellen analysiert werden. Die eingesetzten Analysemethoden reichen dabei von Verfahren der deskriptiven Statistik und explorativen Datenvisualisierung über leistungsfähige Machine-Learning-Algorithmen zum Clustering zur Anomalieerkennung bis hin zu Klassifikationsverfahren.
Durch den Einsatz von Methoden der Advanced Analytics erkennen wir auf Basis von Modellen die Muster und Zusammenhänge in ihren Daten automatisch und können damit Vorhersagen zu zukünftigen Ereignissen mit Ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten erstellen. Diese vollkommen neuen Einblicke in Ihre Datenbestände und die daraus abzuleitenden Prognosen ermöglichen Ihnen vollkommen neue Entscheidungs- und Reaktionsmöglichkeiten.
Data Management
Um kontinuierlich Mehrwert aus Daten generieren zu können, müssen Unternehmen zunächst die technologische Grundlage schaffen. Dabei stoßen Datenarchitekturkonzepte, Data Lakes und Datenprozessierung aktuell häufig noch auf veraltete Systemlandschaften, unklare Governance Prozesse und ungelöste Lizenz-Probleme. Eigentlich bereits etablierte Technologien rund um Hadoop, Spark & Co. Sind für viele IT-Abteilungen noch Neuland.
Wir begegnen den Fragestellungen und Herausforderungen unserer Kunden im Kontext Data Engineering mit einem innovativen Leistungsportfolio, das ganzheitlich die Bereiche der Datenarchitekturen, der Data Lake Beratung sowie der Datenmodellierung umfasst und inhaltlich explizit auf die Herausforderungen der Digitalisierung ausgerichtet ist.
Machine-Learning
Beim Machine Learning werden Daten mithilfe von statistischen Methoden auf Algorithmen trainiert, um Vorhersagen zu treffen, Klassifizierungen vorzunehmen und wichtige Erkenntnisse zu erhalten. Die daraus resultierenden Ergebnisse können genutzt werden, um wichtige Entscheidungen in verschiedenen Anwendungsbereichen treffen zu können.
Machine Learning Projekte können umgesetzt werden, sofern für ein existierendes Problem / eine existierende Fragestellung Daten vorhanden und der gewünschte Zielzustand bekannt sind. Ein Beispiel, welches im Bankensektor genutzt wird, ist die Echtzeit-Betrugserkennung. Der Machine-Learning-Algorithmus wird mithilfe der bisher gesammelten historischen Daten dazu trainiert, jede neue Transaktion, die betrügerisch sein könnte, vorherzusagen.
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Anwendungsfälle von Machine-Learning sind Empfehlungstools, Chatbots, Computer Vision, automatisierter Aktienhandel oder Prognosen von Wartungsarbeiten. Alter Solutions Deutschland nutzt Cloud-Technologien und führt Machine-Learning Projekte mithilfe modernster AI-Technologien aus.
Machine Learning Projekte werden wie folgt umgesetzt:
- Der gesamte Lebenszyklus des Machine-Learning Projektes wird auf der Cloud-Plattform durchgeführt, indem wir Machine-Learning as a Service anbieten. Dies umfasst die Erstellung, das Training sowie die Optimierung des Modells
- Zudem stellen wir einen Wissenstransfer an den Kunden sicher, sodass das eingesetzte Modell nachvollziehbar und verständlich ist
Machine-Learning
Beim Machine Learning werden Daten mithilfe von statistischen Methoden auf Algorithmen trainiert, um Vorhersagen zu treffen, Klassifizierungen vorzunehmen und wichtige Erkenntnisse zu erhalten. Die daraus resultierenden Ergebnisse können genutzt werden, um wichtige Entscheidungen in verschiedenen Anwendungsbereichen treffen zu können.
Machine Learning Projekte können umgesetzt werden, sofern für ein existierendes Problem / eine existierende Fragestellung Daten vorhanden und der gewünschte Zielzustand bekannt sind. Ein Beispiel, welches im Bankensektor genutzt wird, ist die Echtzeit-Betrugserkennung. Der Machine-Learning-Algorithmus wird mithilfe der bisher gesammelten historischen Daten dazu trainiert, jede neue Transaktion, die betrügerisch sein könnte, vorherzusagen.
Heutzutage spielt Machine-Learning eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und der Erschließung neuer Einnahmequellen, da bei einer Vielzahl von Use Cases menschliche Interaktion entfallen und durch Machine-Learning Algorithmen ersetzt werden können.
Anwendungsfälle von Machine-Learning sind Empfehlungstools, Chatbots, Computer Vision, automatisierter Aktienhandel oder Prognosen von Wartungsarbeiten. Alter Solutions Deutschland nutzt Cloud-Technologien und führt Machine-Learning Projekte mithilfe modernster AI-Technologien aus.
Machine Learning Projekte werden wie folgt umgesetzt:
- Der gesamte Lebenszyklus des Machine-Learning Projektes wird auf der Cloud-Plattform durchgeführt, indem wir Machine-Learning as a Service anbieten. Dies umfasst die Erstellung, das Training sowie die Optimierung des Modells
- Zudem stellen wir einen Wissenstransfer an den Kunden sicher, sodass das eingesetzte Modell nachvollziehbar und verständlich ist
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