big data

Wenn in allen führenden Unternehmen heute von Big Data die Rede ist, steckt dahinter mehr als nur eine Welle. Unternehmen aller Größen beschäftigen sich damit, wie sie riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen mit hoher Geschwindigkeit extrahieren und analysieren können.

Big Data schafft Wettbewerbsvorteile


Fundierte Entscheidungen in kürzester Zeit treffen zu können, wird immer mehr zu einem wichtigen Erfolgsfaktor. Die Basis dafür bildet eine bedarfsgerechte Auswertung von Daten. Klassische Data-Warehouse-Systeme sind jedoch derzeit nicht in der Lage, eine Echtzeitauswertung von unstrukturierten Datentypen wie Bildern oder Texten durchzuführen.

Wer große Datenmengen schnell auswertet, kann effizienter werden und sich vom Wettbewerb abheben. Ziel ist es, neue Erkenntnisse zu generieren und dadurch beispielsweise Risiken zu minimieren und den Profit zu steigern. Fundierte, datengestützte Entscheidungen haben ebenfalls einen positiven Effekt auf Kundenbeziehungen und Produktivität.

Dank Big Data ist es inzwischen möglich, eine Vielzahl von Datenquellen zu nutzen und sie mit rasanter Geschwindigkeit zu verarbeiten. Dadurch verbessert sich die Informationsgrundlage, Muster können erkannt und in den unterschiedlichsten Bereichen Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.

Mit dem richtigen Partner haben Sie Big Data im Griff


Stehen auch Sie vor der Aufgabe, bei den immer umfangreicheren Analysen Oberwasser in der Datenflut zu behalten? Mit über 15 Jahren Erfahrung im Bereich Business Intelligence bietet PROCON IT maßgeschneiderte Lösungen und Beratungsleistungen im Bereich Big Data.

Unsere Leistungen

  • Definition der durch Big Data zu beantwortenden Fragestellungen
  • Analyse der Ist-Struktur und von potenziellen Datenquellen
  • Bestimmung der geeigneten Technologien
  • Administration von Big-Data-Clustern
  • Anbindung von Datenquellen
  • Analyse und Datenvisualisierung
  • Implementierung intelligenter Machine-Learning-Modelle

Ihr Nutzen:

 

  • Optimierte Geschäftsprozesse
  • Fundierten Entscheidungsgrundlagen
  • Minimierung von Risiken
  • Erhöhung der Kundenzufriedenheit und damit der Kundenbindung

Technologien:

 

  • Apache-Hadoop-Ökosystem, daraus unter anderem Hive, HBase, Spark
  • Visualisierungstechnologien, wie Splunk, QlikView oder Tableau
  • SQL- und NoSQL-Datenbanken
  • Data Warehousing
  • Statistical Modellling/Machine Learning