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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
telecommunications antenna
Erfolgsgeschichten

Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom  - Erken­nung von Anoma­lien bei Retail Verkaufsprovisionen

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Über das Projekt

Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

Ein Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­un­ter­neh­men hatte mit unre­gel­mä­ßi­gen Ver­kaufs­zah­len zu kämp­fen, die manu­ell über­prüft wer­den muss­ten. synvert ent­wi­ckelte eine Ora­cle-basierte Archi­tek­tur und trai­nierte ein Machine-Lear­ning-Modell, um diese Anoma­lien zu erken­nen und zu visua­li­sie­ren, was Zeit sparte und die Genau­ig­keit der Umsatz­er­fas­sung verbesserte.

Aus­gangs­lage

Der Kunde stellte fest, dass die gemel­de­ten Ver­kaufs­zah­len gele­gent­lich Anoma­lien aufwiesen.

Daher war es not­wen­dig, manu­ell zu über­prü­fen, wie viele Ver­käufe getä­tigt wur­den und ob es Unre­gel­mä­ßig­kei­ten in den ursprüng­li­chen Zah­len gab.

Die Archi­tek­tur

Die Archi­tek­tur ist in Ora­cle umge­setzt und es wer­den Tech­no­lo­gien wie Pyspark, Sklearn, Pan­das und Tableau verwendet.

synvert Vor­teile

Durch den Weg­fall manu­el­ler Feh­ler­prü­fun­gen konnte Zeit ein­ge­spart und eine prä­zi­sere Umsatz­ana­lyse erreicht werden.

Ser­vices von synvert

synvert trai­nierte ein Machine-Lear­ning-Modell, um sol­che Anoma­lien zu erken­nen. Diese wur­den den Nut­zern in einem Dash­board visualisiert.

Kategorien
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Communications, Media & Telecom
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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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