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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
weißes auto vor einem pool
Erfolgsgeschichten

Auto­mo­tive  - Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank

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Über das Projekt

Indus­tri­als

Unter­stüt­zung eines füh­ren­den Auto­mo­bil­un­ter­neh­mens bei der Umset­zung von län­der­über­grei­fen­den Online-Fahr­zeug­ver­kaufs­stra­te­gien in 22 Ländern.

Ziele und Herausforderungen

Bereit­stel­lung von Updates für die Online-Shops und einer ska­lier­ba­ren Infrastruktur zur Unter­stüt­zung zukünf­ti­ger Erweiterungen.

  • Redu­zie­rung der Zeit, die benö­tigt wird, um Fahr­zeug­da­ten zu ver­ar­bei­ten und zu verbessern.
  • Stei­ge­rung der Effi­zi­enz durch Ver­kür­zung der Zeit, die erfor­der­lich ist, um Fahr­zeuge abzu­ru­fen und zu fil­tern, durch die Imple­men­tie­rung von Volltext-Suchfunktionen.
  • Gewähr­leis­tung der Ska­lier­bar­keit des Sys­tems bei wach­sen­dem Daten­vo­lu­men. Sicher­stel­lung einer zuver­läs­si­gen Infrastruktur und Auf­recht­erhal­tung einer hohen Serviceverfügbarkeit.

Der Kunde ver­traute auf Engi­nee­ring-Exper­tise, um seine Online-Ver­kaufs­ziele zu erreichen.

Ser­vices von synvert

Das Engi­nee­ring-Team erfasste die Her­aus­for­de­run­gen und arbei­tete pro­ak­tiv daran, opti­male Lösun­gen zu iden­ti­fi­zie­ren, wobei der Sta­tus des Pro­jekts berück­sich­tigt wurde.

  • Ska­lier­bare und hoch­ver­füg­bare Infrastruktur. Nut­zung von Such­ma­schi­nen­funk­tio­nen zur Beschleu­ni­gung der Antwortzeiten.
  • Über­prü­fung der Imple­men­tie­rung von Extract, Trans­for­ma­tion und Load (ETL)-Prozessen, um die Häu­fig­keit der Fahr­zeu­g­up­dates in den Online-Ver­kaufs­platt­for­men zu erhöhen.
  • Opti­mie­rung der Über­wa­chung und Beob­acht­bar­keit, um bes­sere Ein­bli­cke in den aktu­el­len Zustand des Sys­tems und sei­ner Archi­tek­tur zu bieten.

Lie­fe­rung / Abschluss

synvert ver­stand die Haupt­pro­bleme, mit denen der Kunde kon­fron­tiert war, und stellte pro­ak­tiv Daten, Metri­ken und mög­li­che Lösun­gen zur Ver­fü­gung, um bei der Errei­chung der Ziele zu helfen.

  • Sicher­stel­lung der War­tung einer sta­bi­len Infrastruktur zur Unter­stüt­zung des Betriebs aller not­wen­di­gen Dienste.
  • Bereit­stel­lung zuver­läs­si­ger Metri­ken bezüg­lich der poten­zi­el­len Ska­lier­bar­keit der Anwendungen.
  • Als zuver­läs­si­ger Part­ner dem Kun­den hel­fen, das Ziel zu errei­chen, bis Ende 2025 einen Online-Ver­kaufs­an­teil von 25% zu erreichen.
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Public Sector

Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche

Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank

DevX-Impact bei einem HR-Tech-Unternehmen

Inter­na­tio­nale Expan­sion eines füh­ren­den E‑Com­merce-Unter­neh­mens

Beschleu­ni­gung der Cloud-nati­ven Ent­wick­lung in der Automobilindustrie

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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