AI Use Cases

GenAI Accelerator

Künst­li­che Intel­li­genz als Inno­va­tor in den IT-Operations


AIOps (Arti­fi­cial Intel­li­gence for IT Ope­ra­ti­ons) kom­bi­niert künst­li­che Intel­li­genz, Machine Lear­ning und Daten­ana­ly­tik, um Echt­zeit-Ein­bli­cke und auto­ma­ti­sierte Aktio­nen in der IT-Umge­bung zu ermög­li­chen. Dies resul­tiert in pro­ak­ti­ver Feh­ler­be­he­bung, ver­bes­ser­tem Res­sour­cen­ma­nage­ment und opti­mier­ter Betriebsleistung. 

Beschrei­bung


AIOps (Arti­fi­cial Intel­li­gence for IT Ope­ra­ti­ons) kom­bi­niert künst­li­che Intel­li­genz, Machine Lear­ning und Daten­ana­ly­tik, um Echt­zeit-Ein­bli­cke und auto­ma­ti­sierte Aktio­nen in der IT-Umge­bung zu ermög­li­chen. Dies resul­tiert in pro­ak­ti­ver Feh­ler­be­he­bung, ver­bes­ser­tem Res­sour­cen­ma­nage­ment und opti­mier­ter Betriebsleistung. 

Lösun­gen

Trans­for­ma­tion der IT-Land­schaft durch AIOps und Machine Lear­ning




Gute Machine Lear­ning und KI-Modelle zu ent­wi­ckeln ist eine Her­aus­for­de­rung, die Erfah­rung, Wis­sen und tech­ni­sches Know-How erfor­dert. Als füh­ren­des Data-Ana­ly­tics-Bera­tungs­un­ter­neh­men beglei­ten wir unsere Kunde mit Begeis­te­rung in die Welt von AIOps (Arti­fi­cial Intel­li­gence for IT Ope­ra­ti­ons), eine Welt, in der IT-Ope­ra­tio­nen durch künst­li­che Intel­li­genz und maschi­nel­les Ler­nen trans­for­miert wer­den. Unsere Experten sind Ihr Beglei­ter auf die­ser Reise, von der ers­ten Bera­tung bis zur voll­stän­di­gen Umset­zung Ihrer AIOps-Pro­jekte. Mit einer rei­chen Erfah­rung aus zahl­rei­chen erfolg­reich umge­setz­ten Kun­den­pro­jek­ten in diver­sen Bran­chen, bie­ten wir Ihnen mehr als nur eine Bera­tung – wir bie­ten eine Part­ner­schaft. Dabei sind wir Experten der “klas­si­chen” KI, sowie auch Gene­ra­tive AI und der Inte­gra­tion in ent­spre­chende MLOPs-Kon­zepte. Mit AIOps opti­mie­ren wir Ihre IT-Ope­ra­tio­nen, auto­ma­ti­sie­ren Rou­ti­ne­pro­zesse und ermög­li­chen eine pro­ak­tive Pro­blem­lö­sung, um die Effi­zi­enz und Reak­ti­ons­fä­hig­keit Ihrer IT-Infrastruktur zu steigern. 

Kom­po­nen­ten

Ver­bes­se­rung von
IT-Betriebs­ab­läu­fen


AI Ops und die Ent­wick­lung von Machine Lear­ning Model­len umfas­sen ver­schie­dene Kom­po­nen­ten, die gemein­sam dazu bei­tra­gen, die Effi­zi­enz und Leis­tung der IT-Betriebs­ab­läufe zu ver­bes­sern und im Geschäfts­all­tag eine große Band­breite von Auf­ga­ben ver­ein­fa­chen und auto­ma­ti­sie­ren. Zu den Schlüs­sel­kom­po­nen­ten gehören:


Effi­zi­enz & Auto­ma­ti­sie­rung – AI Ops ermög­licht Effi­zi­enz und Auto­ma­ti­sie­rung, redu­ziert manu­elle Ein­griffe und beschleu­nigt die Reak­tion auf IT-Betriebs­pro­bleme. Ver­bes­serte Res­sour­cen­nut­zung und Kos­ten­ma­nage­ment opti­mie­ren IT-Operationen.

Künst­li­che Intel­li­genz – KI spielt eine ent­schei­dende Rolle in AI Ops, indem sie Daten ana­ly­siert, Mus­ter erkennt, Pro­zesse auto­ma­ti­siert und Echt­zeit-Erkennt­nisse lie­fert, um die Effi­zi­enz und Reak­ti­ons­fä­hig­keit bei IT-Betriebs­pro­ble­men zu steigern.

Echt­zeit-Ein­bli­cke – Nut­zen Sie Echt­zeit-Ein­bli­cke in Ihrer IT-Umge­bung, um stets infor­mierte Ent­schei­dun­gen tref­fen zu kön­nen, indem Sie den aktu­el­len Sta­tus und Ver­än­de­run­gen in Echt­zeit ver­fol­gen und bewerten.

Text­ana­lyse und NLP – Klas­si­fi­ka­tion und Rou­ting von Ein­gangs­do­ku­men­ten, Fest­le­gung prio­ri­sier­ter Bear­bei­tung, Beschwer­de­pro­gno­sen, Social Media Monitoring.

Anoma­lie-Erken­nung – vor­beu­gende War­tung von Maschi­nen, Betrugserkennung.

Klas­si­fi­ka­ti­ons­al­go­rith­men – Empfehlungssysteme/Next Best Offer, Risi­ko­ab­schät­zung, Marktanalysen.

Vor­teile

Unsere größ­ten Vor­teile


Jedes Unter­neh­men ist ein­zig­ar­tig, wir bie­ten maß­ge­schnei­derte AIOps-Lösun­gen, die auf Ihre spe­zi­fi­schen Anfor­de­run­gen und Ziele zuge­schnit­ten sind. synvert unter­stützt bei der Durch­füh­rung von kom­ple­xen Daten­ana­ly­sen, der Ent­wick­lung von Pro­gnose- oder Klas­si­fi­ka­ti­ons­al­go­rith­men, kom­ple­xer KI-Modelle und vie­len ande­ren Themen. 



Big Data Analytics


Wir nut­zen fort­schritt­li­che Ana­ly­se­tech­ni­ken, um die gesam­mel­ten Daten zu ana­ly­sie­ren und Mus­ter zu erken­nen. Das hilft dabei, wert­volle Ein­bli­cke zu gewin­nen und die Ursa­chen von Pro­ble­men zu iden­ti­fi­zie­ren, um pro­ak­tive Lösun­gen zu ermöglichen. 


Auto­ma­ti­sie­rung


Die Auto­ma­ti­sie­rungs­kom­po­nente ermög­licht die auto­ma­ti­sche Aus­füh­rung von Aktio­nen basie­rend auf den Erkennt­nis­sen, die aus den Daten gewon­nen wur­den. Dies kann die Selbst­hei­lung von Sys­te­men, das auto­ma­ti­sche Ska­lie­ren von Res­sour­cen oder die Wei­ter­lei­tung von Pro­ble­men an das ent­spre­chende Per­so­nal umfassen. 


Echt­zeit-Moni­to­ring und Alarmierung


Echt­zeit-Moni­to­ring und Alar­mie­rung sor­gen für eine kon­ti­nu­ier­li­che Über­wa­chung der IT-Umge­bung. Bei Abwei­chun­gen von den Norm­wer­ten oder auf­tre­ten­den Pro­ble­men wer­den sofort Alarme aus­ge­löst, um schnell reagie­ren zu können


Modell­ent­wick­lung


Die Ent­wick­lung eines leis­tungs­fä­hi­gen Machine Lear­ning-Modells ist eine Kom­bi­na­tion aus Wis­sen­schaft, Erfah­rung und Intui­tion (und sorg­fäl­tig auf­be­rei­te­ten Daten). Hier kön­nen Sie von unse­rer viel­fäl­ti­gen Erfah­rung pro­fi­tie­ren. Viele Use Cases haben wir so oder ähn­lich bereits ein­mal imple­men­tiert und kön­nen so die viel­ver­spre­chends­ten Algo­rith­men und Modelle gezielt aus­wäh­len und implementieren.


ML Ope­ra­ti­ons (MLOps)


Der Erfolg eines Machine Lear­ning-Pro­jekts hängt nicht nur von der Ent­wick­lung leis­tungs­fä­hi­ger Modelle ab, son­dern auch von deren zuver­läs­si­ger Bereit­stel­lung, Über­wa­chung und kon­ti­nu­ier­li­cher Ver­bes­se­rung. MLOps kom­bi­niert Prin­zi­pien aus Machine Lear­ning und DevOps, um Modelle effi­zi­ent und ska­lier­bar in Pro­duk­tion zu brin­gen. Wir unter­stüt­zen Sie dabei, robuste Pipe­lines auf­zu­bauen, Moni­to­ring zu eta­blie­ren und Modelle regel­mä­ßig zu aktua­li­sie­ren, um den lang­fris­ti­gen Wert Ihrer Machine Lear­ning-Sys­teme sicherzustellen. 


Erfolgs­mes­sung und Optimierung


Die kon­ti­nu­ier­li­che Bewer­tung und Opti­mie­rung von Machine Lear­ning-Model­len ist ent­schei­dend für deren nach­hal­tige Leis­tungs­fä­hig­keit. Mit geeig­ne­ten Metri­ken und Feed­back-Sys­te­men hel­fen wir Ihnen, die Qua­li­tät Ihrer Modelle zu mes­sen, Eng­pässe zu iden­ti­fi­zie­ren und ziel­ge­rich­tete Ver­bes­se­run­gen vor­zu­neh­men. Von der Vali­die­rung bis zur A/B‑­Test­ing-Stra­te­gie unter­stüt­zen wir Sie dabei, den größt­mög­li­chen Nut­zen aus Ihren Machine Lear­ning-Lösun­gen zu ziehen. 

Tech­no­lo­gien

Unsere Werk­zeuge




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