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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
car engine
Erfolgsgeschichten

Indus­tri­als  - Data as a Ser­vice – BI & Big Data CC

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Über das Projekt

Indus­tri­als

synvert hat eine Open-Source-Lösung für einen deut­schen Auto­mo­bil­her­stel­ler ent­wi­ckelt, um Daten aus über 10.000 Quel­len für jede Anfrage ver­füg­bar zu machen, wobei der Schwer­punkt auf Daten­ver­füg­bar­keit, Ver­ständ­nis der Geschäfts­pro­zesse, tech­ni­schem Meta­da­ten­ver­ständ­nis und Dezen­tra­li­sie­rung liegt.

Aus­gangs­lage

Der Kunde, ein deut­scher Auto­mo­bil­her­stel­ler, hatte viele ver­schie­dene Daten­quel­len aus ver­schie­de­nen Abtei­lun­gen und Stand­or­ten (10.000+).

Die Vision war es, eine Methode zu ent­wi­ckeln, durch die diese Daten zu jeder Anfrage zur Ver­fü­gung gestellt wer­den könn­ten, wobei die fol­gen­den Punkte berück­sich­tigt wer­den sollten:

  • Ver­füg­bar­keit der Daten
  • Ver­ständ­nis der Daten im betriebs­wirt­schaft­li­chen Kontext
  • tech­ni­sches Meta­da­ten­ver­ständ­nis/-ver­füg­bar­keit
  • Dezen­tra­li­sie­rung

Das Ziel war es, eine hoch­wer­tige Lösung des „Data As a Service“-Konzepts zu schaf­fen und die nächs­ten Schritte zur Errei­chung der unten­ste­hen­den Mis­sion zu definieren.

Die Archi­tek­tur

Das gesamte Design ist unter Ver­wen­dung von Apa­che-Pro­jek­ten/­Tech­no­lo­gien ent­wi­ckelt worden.

  • Moni­to­ring: Ela­s­tic­se­arch, Solr, Zab­bix, Nagios, Sensu.
  • Daten­ka­ta­log: Ela­s­tic­se­arch,  Neo4j, Ori­entDB, MarkLogic.
  • Cache: Apa­che Ignite, Mem­cached, Gem­Fire, Hazelcast.
  • Deploy­ment Manage­ment: Kuber­netes, Docker, Apa­che Mesos.
  • Daten­ser­vices: API, JDBC, RESTful, JBoss, Spring.
  • Fede­ra­tion: Ora­cle Big Data SQL.
  • Mes­sa­ging:  Kafka, IBM MQ, RabbitMQ.
  • Sicher­heit: Hash­i­corp Vault, Cus­tom made

synvert Vor­teile

Der Kunde hat seine Vision ver­wirk­licht, um schnel­lere, bes­sere und opti­mierte Vor­her­sa­gen für alle daten­be­zo­ge­nen Pro­dukte zu erhalten.

Der manu­elle Auf­wand zur Erstel­lung daten­be­zo­ge­ner Pro­dukte wurde laut Schät­zun­gen um 50 % redu­ziert. Dies wurde dadurch erreicht, dass nütz­li­che Daten durch das Abon­nie­ren von „Data as a Ser­vice“ leicht zugäng­lich gemacht wurden.

Ser­vices von synvert

synvert hat eine Lösung mit Open-Source-Soft­ware ent­wi­ckelt, durch die die rele­van­ten Daten bei jeder Anfrage zur Ver­fü­gung gestellt wer­den kön­nen, wobei die fol­gen­den Punkte berück­sich­tigt werden:

  • Ver­füg­bar­keit der Daten
  • Ver­ständ­nis der Daten im betriebs­wirt­schaft­li­chen Kontext
  • Tech­ni­sches Meta­da­ten­ver­ständ­nis/-ver­füg­bar­keit
  • Dezen­tra­li­sie­rung
Kategorien
Alle
Tech
Banking
Communications, Media & Telecom
Consumer Goods & Retail
Energy & Resources
Health & Life Science
Industrials
Insurance
Public Sector

Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche

Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank

Erken­nung von Anoma­lien bei Retail Verkaufsprovisionen

Ein­rich­tung einer zuver­läs­si­gen und leis­tungs­star­ken Plattform

Wahr­schein­lich­keits­vor­her­sage für die Kundenabwanderung

Früh­erken­nung von mecha­ni­schen Defekten

NLP im Automobilbereich

Ope­ra­tio­nal Data Lake

Real-Time Mar­ke­ting

Auto­ma­ti­sierte Klas­si­fi­zie­rung von Autos nach ihrem Modell

Die­sel­tech Programm

Zen­tra­les Data Warehouse

Data as a Ser­vice – BI & Big Data CC

Ope­ra­tive Arbeit/Unterstützung im Bereich Data Warehousing

Ero­si­ons­de­tek­tion mit Com­pu­ter Vision

Ent­wick­lung und Auf­bau einer voll­au­to­ma­ti­schen MLOps-Plattform

Migra­tion einer AWS-Daten­platt­form zu Google Cloud

Vor­her­sage und Zuwei­sungs­op­ti­mie­rung für sta­tio­näre Kanäle

Design und Ent­wick­lung einer Google Cloud-basier­ten Datenplattform

Auf­bau eines echt­zeit­na­hen Empfehlungssystems

Zen­tra­ler Data Lake

Fun­da­mente für das Stammdatenmanagement

Ablö­sung einer kom­ple­xen IBM Data­s­tage Struktur

Smart Data Catalog

Auf­bau einer kon­zern­wei­ten BI-Plattform

Imple­men­tie­rung von Realtime-Datenstrecken

Auf­bau und Wei­ter­ent­wick­lung eines DWH

Eta­blie­rung eines neuen Vertriebsreporting

Auf­bau einer ERP-Datendrehscheibe

Cloud Self Ser­vice-BI zur daten­ge­trie­ben Unternehmensführung

Quell­da­ten­mi­gra­tion mit Auto­ma­ti­sie­rung der Quelldatenanbindung

Ver­ein­heit­li­chung von Auswertungsprozessen

Ablö­sung einer Softwareeigenentwicklung

CRM Ana­ly­tics und Leadmanagement

Ent­wick­lung ver­schie­de­ner ML Use Cases mit AWS

Unter­neh­mens­weite Datenintegration

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