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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
hologram of a world globe in front of a curved wall showing modern media content
Erfolgsgeschichten

Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom  - Ope­ra­tio­nal Data Lake

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Über das Projekt

Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom

synvert unter­stützte ein deut­sches Medi­en­un­ter­neh­men bei der Umset­zung der neuen GDPR-Vor­schrif­ten durch die Erstel­lung eines Ope­ra­tio­nal Data Lake mit Apa­che Spark, Kudu und Oozie. Dies ermög­lichte effi­zi­ente Daten­ab­fra­gen und gewähr­leis­tete den Daten­schutz durch Anony­mi­sie­rung und ein aktua­li­sier­tes Opt-In/­Opt-Out-Sys­tem.

Aus­gangs­lage

Der Kunde, ein deut­sches Medi­en­un­ter­neh­men, musste seine Abon­nen­ten an einen neuen Ser­vice anbin­den, das die neuen GDPR-Vor­schrif­ten berück­sich­tigt. Das Unter­neh­men hatte hier­bei erheb­li­che Pro­bleme mit einer Siebel-Datenbank.

Direkte Abfra­gen waren nicht mög­lich, da die Daten­bank bereits aus­ge­las­tet war.

Die Archi­tek­tur

Für den Ope­ra­tio­nal Data Lake wer­den Tech­no­lo­gien wie Apa­che Spark, eine Kudu-Daten­bank und Oozie verwendet.

synvert Vor­teile

Eine reak­tive Daten­bank ist uner­läss­lich, um betriebs­wirt­schaft­li­che Erkennt­nisse aus Daten zu gewinnen.

Mit einem Sys­tem für Abfra­gen mit nied­ri­ger Latenz kön­nen Erkennt­nisse sofort aus gro­ßen Daten­men­gen abge­ru­fen werden.

Zudem sind GDPR-Anfor­de­run­gen wie die Daten­an­ony­mi­sie­rung wich­tig, um hohe Stra­fen bei einem Audit zu vermeiden.

Ser­vices von synvert

Infor­ma­tio­nen muss­ten aus der Tabelle ent­nom­men und in eine Kudu-Daten­bank gespie­gelt wer­den, wo Abfra­gen effi­zi­ent durch­ge­führt wer­den konnten.

Dar­über hin­aus hat synvert die Daten auf­be­rei­tet und ver­schie­dene Daten­schutz­be­den­ken berücksichtigt.

Ins­be­son­dere wur­den Daten anony­mi­siert und ein Opt-In/­Opt-Out-Sys­tem aktualisiert.

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Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche

Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank

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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

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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

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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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