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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
data flow represented by 0 and 1
Erfolgsgeschichten

Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom  - Ent­wick­lung und Auf­bau einer voll­au­to­ma­ti­schen MLOps-Plattform

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Über das Projekt

Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Die Imple­men­tie­rung einer voll­au­to­ma­ti­schen MLOps-Platt­form redu­zierte den Zeit- und Arbeits­auf­wand für die Data-Sci­ence-Teams erheb­lich und ermög­lichte eine drei­mal schnel­lere Bereit­stel­lung neuer und bestehen­der ML-Modelle.

Aus­gangs­lage

Die Machine-Lear­ning-Modelle des Kun­den muss­ten manu­ell trai­niert, auf Hyper­pa­ra­me­ter getu­ned, gehos­tet und bereit­ge­stellt wer­den, und die Nach­ver­fol­gung der Expe­ri­mente erfolgte manu­ell. Dies ver­ur­sachte den Data-Sci­ence-Teams bei jeder Modell­än­de­rung oder jedem neuen Anwen­dungs­fall für ML erheb­li­chen Zeit- und Arbeitsaufwand.

Die Archi­tek­tur

Die Archi­tek­tur ist in AWS umge­setzt. Hier­bei wer­den Tech­no­lo­gien wie Apa­che Air­flow, Apa­che Spark, Ama­zon Glue, Ama­zon Aurora & Ama­zon­S­a­ge­Ma­ker, Ter­ra­form, Git­Hub, Fas­tAPI, Splunk Obser­va­bi­lity und Mlf­low verwendet.

synvert Vor­teile

Infol­ge­des­sen fal­len keine Kos­ten für den „Umzug in die Pro­duk­tion“ an, da alle Arbeits­ab­läufe der Data Sci­en­tists in der Pro­duk­ti­ons­um­ge­bung lau­fen und ein spe­zi­el­les IAM-Berech­ti­gungs­mo­dell ver­wen­den. Neue ML-Modelle wer­den in einem auto­no­men Work­flow von den Data Sci­en­tists ent­wi­ckelt und dank der ML-Platt­form drei­mal schnel­ler als bis­her live in der Pro­duk­tion ein­ge­setzt, ein­schließ­lich auto­ma­ti­sier­tem Modell­trai­ning, Expe­ri­ment-Track­ing, Modell-Hos­ting und Serving.

Ser­vices von synvert

Das synvert-Team hat eine ML-Platt­form imple­men­tiert, die voll­stän­dig auto­ma­ti­siert, test­bar, beob­acht­bar und gut doku­men­tiert ist. Synvert hat ein Bau­stein­prin­zip ent­wi­ckelt, das durch dekla­ra­tive RESTful-Ser­vices und ver­wal­tete Kom­po­nen­ten unter­stützt wird, die zusam­men den Bedarf an DevOps- oder Engi­nee­ring-Unter­stüt­zung mini­mie­ren und eine schnelle Bereit­stel­lung neuer und bestehen­der Modelle gewährleisten.

Sowohl bestehende als auch neue ML-Anwen­dungs­fälle arbei­ten in einer hoch­ver­füg­ba­ren und sta­bi­len Umge­bung, dank erheb­li­cher Inves­ti­tio­nen in Teststrategien.

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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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