Data Science Dienstleistungen

Seit 2005 arbeiten wir im Bereich Data Science. Damals waren wir Teil eines wegweisenden Projekts, bei dem wir innovative Technologien für ein Startup im Bereich Semantic Web entwickelten. Wir hatten eine skalierbare Lösung für Natural Language Processing (NLP) etabliert, die die erste kommerzielle Nutzung von Hadoop in Europa und eine der weltweit ersten Implementierungen darstellte. Heute bieten wir umfassende Big Data-Architektur- und Big Data-Analyse-Lösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, Daten in jeder Größenordnung zu verarbeiten – sei es strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert.

Wir kooperieren mit führenden Institutionen, um neue Meilensteine zu erreichen und sie in Datenlösungen zu integrieren. Dazu gehören Forschungs- und Entwicklungsprojekte in den Bereichen Datenwissenschaft, Webwissenschaft, semantische Technologien, Big Data, kollektive Intelligenz, Wasserwirtschaft, Bürgerwissenschaft, Smart Cities, Verkehr, Mobilität und Hybrid Cloud mit akademischen Institutionen (Southampton, Sheffield, TU Berlin, EPFL, TU Delft, Koblenz und Landau, Open University, Cantabria) sowie Forschungszentren (CERN, Cyfronet, JRC, PSNC, Esade, AARNet, CESNET, SURF, SWITCH, European Open Science Cloud, European Grid Infrastructure).

Unsere Data-Science-Lösungen integrieren verschiedene Modelle und KI-Komponenten. Das umfasst prädiktive, soziale und physikalische Modelle sowie Wasser- und Luftqualitätsmodelle. Unsere Experten entwickeln ML- und KI-Lösungen für diverse Anwendungen: Chatbots, Smart Cities, Transport, Dokumentenmanagement, optische Zeichenerkennung (OCR), kollektive Intelligenz, Crowdsourcing, Social-Media-Datenanalyse, Sentiment-Analyse, Investitionen, Wohlbefinden, Wasserwirtschaft, Suche und Datenschutz. Unsere Data-Science-Umgebungen und MLOps-Plattformen bieten Unternehmen dabei effiziente Tools zur Beschleunigung und Vereinfachung ihrer ML-Workflows. Das umfasst Datensammlung, Modelltraining, Modellbereitstellung und integrierte Plattformen für Datenwissenschaftler, um ML-Modelle effektiv zu entwickeln und umzusetzen.

Seit 2005 nutzen wir Bare-Metal-Clusters für skalierbare Datenanalysen. Hierbei haben wir unsere Fähigkeiten kontinuierlich erweitert und wertvolle Erfahrungen im Datenmanagement und der Datenwissenschaft in privaten und öffentlichen Clouds gesammelt. Dabei sind wir allmählich zu cloud-nativen Technologien übergegangen. Unsere Data-Science-Lösungen stellen wir in der Cloud, lokal und in der Hybrid-Cloud bereit – für ausbalancierte Data-Science-Umgebungen und moderne Technologien in vernetzten Clouds.

Unsere Teams setzen auf mobile Endgeräte, um die Abhängigkeit von Cloud-Services zu verringern und Kosten zu senken. Beschleunigen Sie Ihr Wachstum mit Lösungen, die datengesteuerte Entscheidungen in einer Cloud mit mobilen Endgeräten unterstützen und Produkte nutzen, die sensible Daten verarbeiten. Wir entwickeln effiziente Algorithmen zur Optimierung Ihrer Datenverarbeitung, Kommunikation und Speicherung in einer ressourcenbeschränkten Umgebung. Unsere Teams berücksichtigen bei der Gestaltung und Implementierung sicherer Systeme zur Verarbeitung sensibler Daten die Vorgaben des Datenschutzes, indem sie die Anonymisierung, Verschlüsselung, Sicherung, Übertragung und Speicherung von Daten berücksichtigen. Durch die Nutzung besonderer Lernmethoden sind wir in der Lage, sichere Analysen für mobile Geräte zu erstellen, um daraus für Sie Erkenntnisse zu gewinnen, damit Sie fundierte Entscheidungen treffen können – ohne dabei die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.

Data Science-Lösungen in Kombination mit hochgradig leistungsfähigen, autonomen und agilen Entwicklungsteams – damit schaffen wir revolutionäre Produkte, die Ihrem Unternehmen helfen, innovativer zu werden und die Time-to-Market zu beschleunigen. Unsere Data-Science-Dienstleistungen sind häufig Teil von Digitalisierungsprojekten, die neue Architekturen einführen, Monolith-Produkte in Microservices aufteilen, Systeme in die Cloud migrieren und Echtzeit-Datenpipelines aufbauen. Durch die Verarbeitung von Daten und Business Intelligence können unsere Teams Ihnen also helfen, deutlich mehr und besser mit Ihren Daten zu arbeiten

Durch die Auswahl der richtigen Tools und bewährten Lösungen kann Ihr Unternehmen Technologien wie NLP, NoSQL, ML/AI, Hybrid Cloud und Cloud-Native nutzen, um Innovationen voranzutreiben, Kundenbedürfnisse zu verstehen und kreative Lösungen zu entwickeln. Wir greifen dabei auf unsere Erfahrungen aus vielen Big Data- und Data Science-Projekten zurück, um dezentralisierte Systeme zu gestalten und die Ressourcennutzung für die Datenverarbeitung zu optimieren. Unsere Expertise in der Integration verschiedener Komponenten einer verteilten Cloud einschließlich Speicher, Datenbanken und Service-Ebenen, hilft Ihnen dabei, diese Ressourcen effektiv zu konfigurieren und zu nutzen. Es ist genau dieses Verständnis der Datenvarianten rund um Ihre Entscheidungsfindung, die die Rentabilität Ihres Unternehmens und damit den langfristigen Erfolg Ihres Unternehmens ausmachen werden.

Mit einem umfassenden Angebot an datengetriebenen Lösungen steigern Sie die Effizienz und Produktivität Ihres Unternehmens. Wenn Sie beispielsweise Datenarchitekturen wie Data Lakes und Data Lakehouses etablieren, können Sie eine sichere und datenschutzkonforme Umgebung schaffen. Sie sollten auch einen Datenkatalog einrichten, der die Datenverwaltung und -verfolgung ermöglicht. Entwickeln Sie dabei automatisierte Datenpipelines, um ETL/ELT-Prozesse zu optimieren und nahtlos in bestehende Datenquellen zu integrieren. Wir ermöglichen Ihnen die Implementierung von Self-Service Business Intelligence, indem wir benutzerfreundliche Tools, Strategien und Erkenntnisse bereitstellen, die einen einfachen Zugriff und die Analyse von Daten ermöglichen. So können Sie und Ihr Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die operative Schlagkraft steigern und den Wert ihrer Daten maximieren. Unsere Lösungen automatisieren die Datenverarbeitung, sparen Ihrem Unternehmen Zeit, Geld und wertvolle Ressourcen und ermöglichen eine schnelle Bereitstellung von ML-Modellen.