Big Data Entwicklungsdienste

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Unsere Big-Data-Entwicklungsdienste

Ganz gleich, ob ein Kunde sich über die Qualität der Unternehmensdaten unsicher ist oder Hilfe bei der Migration von Big Data in die Cloud benötigt, Innowise leistet Unterstützung und bietet professionelle Datenlösungen an. Wir erstellen Data Lakes, richten ETL/ELT-Prozesse ein, entwickeln Big-Data-Anwendungen und bieten die folgenden datenbezogenen Dienstleistungen.

Beratung zu Big Data

Wir erörtern die Unternehmensziele eines Kunden und vergleichen sie mit den aktuellen Prozessen, um zu entscheiden, welche Datenlösungen am besten zu einem bestimmten Unternehmen passen. Als Ergebnis liefern wir Empfehlungen und Strategien, als führender IT-Beratungsunternehmen in unserem Bereich.

Big-Data-Analyse

Innowise analysiert Daten aus verschiedenen Quellen, um nützliche Informationen wie versteckte Muster und undefinierte Korrelationen aufzudecken, die zur Verbesserung der Prozesse genutzt werden können.

Big-Data-Management

Unsere Entwickler schaffen eine geeignete Big-Data-Infrastruktur, indem sie Data Lakes einrichten, Datenpipelines entwerfen und ETL-Prozesse anpassen, um die Daten des Kunden zu strukturieren und ihre Sicherheit zu gewährleisten.

Big-Data-Visualisierung

Wir setzen verschiedene Tools wie Dashboards, Storyboards usw. ein, um die Informationen in vertrauter und leicht verständlicher Form zu präsentieren und die Entscheidungsprozesse zu beschleunigen.

Datenqualitätsmanagement

Innowise stellt sicher, dass alle in den Datenprozess integrierten Spezialisten, Prozesse und Technologien kohärent arbeiten und die erwarteten Ergebnisse pünktlich liefern.

Big Data-Tests

Unsere Testing-Tools sorgen für Datenqualität und -genauigkeit. Wir stellen sicher, dass alle relevanten Datensysteme automatisiert und synchronisiert sind und problemlos funktionieren.

Datenmigration

Innowise bietet schnelle und reibungslose Cloud-Migration. Unsere Datenexperten richten einen Data Lake ein, um die Unternehmensdaten in kürzester Zeit und mit minimalen Kosten zu übertragen.

Data Mining

Wir nutzen maschinelles Lernen und Visualisierung, um Muster und aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu extrahieren und wertvolle Informationen zu gewinnen.

Entwicklung von Big-Data-Lösungen

Innowise richtet Data Warehouses ein, implementiert Analysedienste und entwickelt Big-Data-Anwendungen, damit die Unternehmen unserer Kunden mit maximaler Kapazität arbeiten können.

Datenintegration

Unsere Experten richten ETL/ETL-Prozesse ein, replizieren und kombinieren Daten, um eine einheitliche Sammlung von Informationen für analytische und operative Zwecke zu schaffen.

Automatisierung von Big Data

Innowise nutzt fortgeschrittene Technologien zur Verbesserung automatisierter Prozesse, die aufschlussreiche Datenwerte und -muster liefern, wodurch unsere Kunden bei ihren Geschäftsabläufen langfristig Kosten sparen.

Daten-Ingenieure engagieren

Für den Fall, dass dem internen Team eines Kunden bestimmte Big-Data-Kenntnisse fehlen, kann Innowise qualifizierte Mitarbeiter zur Verfügung stellen, die über die entsprechenden Fähigkeiten und Know-how verfügen.

Unser Know-how in der Entwicklung von Big Data-Software

Wir bieten Big-Data-Dienstleistungen für Unternehmen unterschiedlicher Größe an – von Start-ups über kleine und mittlere Unternehmen bis hin zu Großbetrieben. Innowise hat mit Kunden aus aller Welt zusammengearbeitet und Know-how in den folgenden Teilgebieten erworben:

Datentechnik

Innowise entwickelt Software zur Optimierung des Datenflusses und zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse, die die Produktivität und Leistung eines Unternehmens steigern.

Business Intelligence und Datenanalyse

Unser Team entwickelt Tools für BI und Datenanalyse, die die Datenverarbeitung revolutionieren und es Unternehmen ermöglichen, Trends vorherzusagen.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Als führendes Unternehmen für KI-SoftwareentwicklungWir entwickeln intelligente Technologien, die die Algorithmen selbst erlernen und Vorhersagen treffen, die ROI-gesteuerte Anpassungen in den Unternehmen der Kunden umsetzen.

Datenwissenschaft

Data Science trägt dazu bei, unsere Big-Data-Projekte zu verbessern und den Wert der Kundendaten zu maximieren. Wir verwenden Data Science für die Big-Data-Analyse, um die Geschäftsziele der Kunden zu erreichen.

Datenspeicher

Unser Team entwickelt fortgeschrittene Lösungen, um die Kapazität der Datenspeicherung und das Speichermanagement zu verbessern.

Datenqualität

Innowise entwickelt Tools zur Messung der Datenqualität bezüglich Genauigkeit, Auswertbarkeit und Konsistenz, um Verluste, Fehler oder Unzulänglichkeiten zu vermeiden.

Automatisierung der Datenverwaltung

Für große Datenströme ist eine effiziente Datenautomatisierung unerlässlich, um eine zügige Verarbeitung zu gewährleisten und damit eine schnellere Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Datensicherheit

Wir verwenden fortgeschrittene Tools zu Sicherheitszwecken, die für jede Dateninfrastruktur unabdingbar sind und die wertvollen Informationsbestände des Unternehmens vor Cyber-Bedrohungen schützen.

Datenvisualisierung und Datendesign

Innowise entwickelt Lösungen, um Daten so umfassend wie möglich zu veranschaulichen. Unsere Experten erstellen benutzerdefinierte Dashboards, Storyboards und Berichte.

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Unser Team wird Ihr Projekt voranbringen

Branchenspezifische Anwendungsfälle für Big-Data-Lösungen

Im Laufe der Jahre hat Innowise eine Reihe maßgeschneiderter Big-Data-Lösungen für Kunden aus über Ländern weltweit bereitgestellt, und die Nachfrage wächst weiter. Dies liegt daran, dass heute kein Branchenwachstum ohne angemessene Big-Data-Dienste vorstellbar ist. Im Folgenden listen wir die häufigsten Beispiele dafür auf, wie Big-Data-Lösungen Schlüsselindustrien transformieren.

Big-Data-Lösungen im E-Commerce ermöglichen eine tiefgreifende Analyse von Kundendaten, wie Informationen über Bestellungen und Kundenpräferenzen, und tragen zur Umsatzsteigerung bei.

Einzelhandel und eCommerce

Innowise bietet Bankensoftwarelösungen, Risikoanalysen und effektive Strategien zur Gewährleistung der Sicherheit von Finanztransaktionen und sensiblen Bankdaten. Wir haben auch Big Data genutzt, um die Entwicklung von Finanzsoftware zu verbessern.

Finanzen, Banken, Versicherungen

Big Data in der kundenspezifischen Softwareentwicklung für das Gesundheitswesen befasst sich unter anderem mit elektronischen Gesundheitsakten, Echtzeitwarnungen und medizinischer Forschung. Zu unseren Fallstudien gehört die Sicherung von Big-Data-Datenströmen für erstklassige MedTech-Anbieter.

Gesundheitswesen

In dieser Branche konzentrieren sich die Entwickler von Big Data auf personalisierte Erfahrungen, die Überwachung von Lernerfolgen und spielbasiertes eLearning. Wir haben Big Data auch genutzt, um Bildungslösungen zu verbessern.

Ausbildung

Prädiktive Analysen unterstützen Unternehmen dabei, unrentable Werbeaktionen zu vermeiden. Mithilfe von Big Data können Unternehmen die richtigen Prioritäten setzen und Geschäftskalkulationen vornehmen.

Marketing und Vertrieb

Eine korrekt ausgearbeitete Datenstrategie kann die Geschäftsziele eines Unternehmens entscheidend verändern. Unsere Entwickler extrahieren aus riesigen Datenbanken gewinnbringende analytische Erkenntnisse.

Unternehmen

Big-Data-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, die Verfügbarkeit von Artikeln im Lager zu optimieren und Lieferzeiten zu verkürzen. Eine ordnungsgemäße Bestandsverwaltung hilft, Unter- oder Überbestände zu vermeiden.

Logistik und Lieferkette

Verbesserte Analysen in Verbindung mit der Entwicklung von Big Data erleichtern die richtige Produktionsplanung und die Verbesserung der Arbeitsbedingungen. Unser Team verfügt über bemerkenswerte Fälle, in denen die Sicherheit am Arbeitsplatz durch unsere kundenspezifische Fertigungssoftwareentwicklung verbessert wurde.

Fertigung

Die Strom- und Wasserversorgung ist von entscheidender Bedeutung, daher sind vorausschauende Analysen von großer Wichtigkeit. Innowise entwickelt Big-Data-Lösungen, um den Energiebedarf und die Preise im Voraus zu berechnen.

Energie und Versorgungsunternehmen

In der Landwirtschaft werden Big-Data-Lösungen häufig eingesetzt, um den Zustand von Böden und Feldern, die Wirksamkeit bestimmter Düngemittel, den Fortschritt der Ernte und andere wichtige Indikatoren zu überwachen.

Landwirtschaft

Automobilunternehmen können durch die Nutzung von Daten von Kunden, Fahrzeugen und Fabriken die Produktqualität verbessern, Risiken verwalten und Kosten senken. Wenden Sie sich an Innowise, um eine technische Lösung zu optimieren.

Technik

Medienagenturen nutzen Big Data, um Verbraucherpräferenzen zu erkennen und auf deren Basis erfolgreiche Werbekampagnen zu erstellen und zukünftige Inhalte zu planen.

Medien und Unterhaltung

Einzelhandel und eCommerce

Big-Data-Lösungen im E-Commerce ermöglichen eine tiefgreifende Analyse von Kundendaten, wie Informationen über Bestellungen und Kundenpräferenzen, und tragen zur Umsatzsteigerung bei.

Einzelhandel und eCommerce

Finanzen, Banken, Versicherungen

Innowise bietet Risikoanalysen und effektive Strategien, um die Sicherheit von Finanztransaktionen und sensiblen Bankdaten zu gewährleisten.

Finanzen, Banken, Versicherungen

Gesundheitswesen

Big Data im Gesundheitswesen befasst sich unter anderem mit elektronischen Gesundheitsakten, Echtzeit-Warnungen und medizinischer Forschung. Zu unseren Fallstudien gehört die Sicherung von Big-Data-Datenströmen für Anbieter von Medizintechnik.

Gesundheitswesen

Ausbildung

In dieser Branche konzentrieren sich Big-Data-Entwickler auf personalisierte Erfahrungen, die Kontrolle von Lernerfolgen und spielbasiertes E-Learning. Wir haben Big-Data-Lösungen auch zur Verbesserung von Unterricht und Ausbildung eingesetzt.

Ausbildung

Marketing und Vertrieb

Prädiktive Analysen unterstützen Unternehmen dabei, unrentable Werbeaktionen zu vermeiden. Mithilfe von Big Data können Unternehmen die richtigen Prioritäten setzen und Geschäftskalkulationen vornehmen.

Marketing und Vertrieb

Unternehmen

Eine korrekt ausgearbeitete Datenstrategie kann die Geschäftsziele eines Unternehmens entscheidend verändern. Unsere Entwickler extrahieren aus riesigen Datenbanken gewinnbringende analytische Erkenntnisse.

Unternehmen

Logistik und Lieferkette

Big-Data-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, die Verfügbarkeit von Artikeln im Lager zu optimieren und Lieferzeiten zu verkürzen. Eine ordnungsgemäße Bestandsverwaltung hilft, Unter- oder Überbestände zu vermeiden.

Logistik und Lieferkette

Fertigung

Verbesserte Analytik in Kombination mit Big Data erleichtert die Produktionsplanung und verbessert die Arbeitsbedingungen. In unseren Fallstudien finden Sie bemerkenswerte Beispiele für die Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz.

Fertigung

Energie und Versorgungsunternehmen

Die Strom- und Wasserversorgung ist von entscheidender Bedeutung, daher sind vorausschauende Analysen von großer Wichtigkeit. Innowise entwickelt Big-Data-Lösungen, um den Energiebedarf und die Preise im Voraus zu berechnen.

Energie und Versorgungsunternehmen

Landwirtschaft

In der Landwirtschaft werden Big-Data-Lösungen häufig eingesetzt, um den Zustand von Böden und Feldern, die Wirksamkeit bestimmter Düngemittel, den Fortschritt der Ernte und andere wichtige Indikatoren zu überwachen.

Landwirtschaft

Technik

Automobilunternehmen können durch die Nutzung von Daten von Kunden, Fahrzeugen und Fabriken die Produktqualität verbessern, Risiken verwalten und Kosten senken. Wenden Sie sich an Innowise, um eine technische Lösung zu optimieren.

Technik

Medien und Unterhaltung

Medienagenturen nutzen Big Data, um Verbraucherpräferenzen zu erkennen und auf deren Basis erfolgreiche Werbekampagnen zu erstellen und zukünftige Inhalte zu planen.

Medien und Unterhaltung

Vorteile von Big Data

Big-Data-Dienstleistungen bieten Unternehmen zahlreiche Vorteile, wie eine verbesserte Kundenbindung, gezielte Werbekampagnen sowie eine korrekte Risikobewertung und -erkennung. Innowise hat zahlreiche Big-Data-Projekte weltweit durchgeführt, und unsere Kunden nennen die folgenden Gründe für den Einsatz von Big Data:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch die Verarbeitung von Big Data lassen sich wertvolle Erkenntnisse und Muster erkennen, die zu einer besseren Analyse und genaueren Vorhersagen beitragen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Kosteneffizienz

Die Big-Data-Analyse spart Unternehmen durch die richtige Zuweisung von Ressourcen und Zeit eine Menge Geld. Vorhersagemodelle und gewonnene Erkenntnisse verringern Risiken und Kosten.

Bessere operative Leistung

Eine korrekt aufgesetzte Datenarchitektur verbessert die Automatisierung von Routineprozessen und -aufgaben, wodurch Zeit gespart und die Effizienz gesteigert wird.

Verbesserter Kundenservice

Big Data ermöglicht es Unternehmen, Kundenwünsche und -präferenzen sowie Markttrends genau zu verfolgen, um gezielte Marketingstrategien zu entwickeln und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Verbessertes Risikomanagement

Mit prädiktiver Datenanalyse können Unternehmen Risiken wie Über- oder Unterbestände oder andere schwerwiegende Betriebsstörungen oder Unzulänglichkeiten vermeiden.

Dateneinblicke und Innovation

Wertvolle Erkenntnisse, die sich aus einer erfolgreichen Datenanalyse ergeben, können zur Entwicklung innovativer Strategien, Produkte und Technologien genutzt werden, die die Konkurrenz überflügeln.

Big Data und fortgeschrittene Technologien

Big Data lässt sich mit anderen fortgeschrittenen Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen integrieren, um in kürzester Zeit maximale Ergebnisse zu erzielen und Sicherheit, Kosteneffizienz und Genauigkeit der Abläufe zu garantieren. Unsere Experten führen Big-Data-Integrationen mit einer Vielzahl moderner Technologien durch.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen kommt zum Einsatz, um große Datenmenge effizient zu nutzen. Je mehr Daten ein maschinelles Lernsystem erhält, desto mehr lernt es, um besser zu funktionieren.

Datenwissenschaft

Die Kombination dieser Technologien führt zu großartigen Ergebnissen. Während es bei der Analyse großer Datenmengen, wertvolle Informationen zu extrahieren, konzentriert sich Data Science auf die Erstellung von Vorhersagemodellen.

Internet der Dinge

Diese beiden Technologien sind untrennbar miteinander verbunden. Während das Internet der Dinge (IoT) mit Hilfe von Sensoren Daten von physischen Objekten sammelt, verarbeitet Big Data diese Daten schnell und speichert sie effizient.

Blockchain

Diese Technologien arbeiten perfekt zusammen. Blockchain-basierte Big-Data-Lösungen sind aufgrund der Netzwerkarchitektur besonders sicher sowie wertvoll und strukturiert.

Sie wollen Big Data in Ihrem Unternehmen einführen?

Innowise ist für Sie da

Verwendete Big-Data-Technologien und -Tools

Innowise nutzt fortgeschrittene Technologien, um moderne Big-Data-Lösungen zu entwickeln.

Amazon S3
Azure Data Lake
Apache Hadoop
GCP Cloud-Speicher

Cassandra
Azure Cosmos DB
Azure Synapse Analytics
Amazon Redshift
Amazon DynamoDB

Apache Hive
Apache HBASE
Apache Nifi
MongoDB

Apache Airflow
Apache NiFi
Talend
Informatica

Zaloni
Apache ZooKeeper
Azkaban
Dremio

Apache Kafka
Apache Storm
Apache Spark
Apache Flink

Apache Druid
Apache Hadoop MapReduce
Apachengraph

Matlab
Amazon Maschinelles Lernen
Apache Spark MLib
TensorFlow
Oktave
R
Amazon SageMaker

Azure Machine Learning
Google Cloud Al Plattform
Lebenslauf öffnen
SpaCy
Keras
Apache Mahout
Gensim

Python
Java
C++

Scala
R

Big-Data-Entwickler engagieren

Es könnte schwierig sein, qualifizierte und erfahrene Big-Data-Profis zu finden, insbesondere außerhalb großer Städte. Daher könnte die Einstellung eines Remote-Big-Data-Entwicklers für ein bestimmtes Projekt eine großartige Option sein. Innowise ist seit über Jahren auf dem globalen IT-Markt tätig und hat über abgeschlossene Projekte für internationale Kunden. Unsere Mitarbeiter umfassen viele erfahrene Big-Data-Profis, von denen die meisten mittlere und höhere Positionen innehaben. Wir gehen sorgfältig mit der Unternehmensrekrutierung um und stellen sicher, dass unsere Spezialisten sowohl hervorragende Hard- als auch Soft-Skills besitzen, um weltweit effizient arbeiten zu können.

AWS-Daten-Ingenieure

Sie werden auch als Amazon-Dateningenieure bezeichnet und nutzen Amazon Web Services für verschiedene Datenaufgaben, darunter Projekte für Coca-Cola, Netflix und Volkswagen.

Azure-Daten-Ingenieure

Sie arbeiten mit der Microsoft Azure-Plattform. Unternehmen wie Asos, Bosch und PepsiCo haben mehrere Projekte mit dieser Plattform umgesetzt.

GCP-Daten-Ingenieure

Sie arbeiten mit der Google Cloud Platform und bieten Lösungen zur Datenverwaltung an. Marktriesen wie Ikea, Spotify, PayPal und Procter & Gamble beschäftigen GCP-Dateningenieure für verschiedene Projekte.

DataOps-Ingenieure

Sie arbeiten nicht mit den Daten selbst, sondern sind für die Umgebung verantwortlich, in der die Datenentwicklung stattfindet. Sie verfolgen den Datenflussprozess und nutzen dafür die zuvor genannten Plattformen (Azure, GCP, AWS).

Verfügbare Big-Data-Ingenieure

Nick M.

Senior Dateningenieur 5+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Senior Big-Data-Spezialist mit fundierten Kenntnissen in Entwurf, Erstellung, Verwaltung und geschäftlichen Nutzung großer Datenmengen auf verschiedenen Plattformen.

Apache Airflow Apache Camel Apache Hadoop Apache Hive Apache Kafka Apache NiFi

Apache Spark dbt Pyspark Python Scala

Lebenslauf anfordern

Jack S.

Senior Dateningenieur 5+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Senior Dateningenieur mit über 5 Jahren Erfahrung in der Datenverarbeitung mit vielfältigen Technologien. Schwerpunktmäßig in den Bereichen Gaming, Soziale Medien und Real Estate tätig.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Spark AWS Azure dbt

Kafka Looker Pyspark Python SingleStore

Lebenslauf anfordern

Arthur G.

Mid-Level-Dateningenieur 4+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Mid-Level-Dateningenieur mit über 4 Jahren Erfahrung in Entwurf und Entwicklung von ETL und DWH für Analyse und ML. Verfügt über Leidenschaft für die Arbeit mit großen Datenmengen.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS Azure

Java Kafka Numpy Pandas Pyspark Python SAP

Lebenslauf anfordern

Adam Y.

Senior Dateningenieur 5+ Jahre Erfahrung

Übersicht

Motivierter Profi mit Spezialisierung auf DWH/ETL, Datenbank- und Cloud-basierte Entwicklung. Hauptsächlich in den Bereichen Analyse, Finanzen und E-Commerce tätig.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Spark Azure DAX LOD

Numpy Pandas Power BI Pyspark Python Scala Tableau

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Vielen Dank für Ihre Anfrage, unser Spezialist wird sich so schnell wie möglich mit Ihnen in Verbindung setzen.

Sie benötigen für Ihr Big-Data-Projekt fehlendes Know-how?

Unsere Experten können Abhilfe schaffen

Big-Data-Entwicklungsprozess

Im Laufe der Jahre haben unsere Teams die Rahmenbedingungen für die Entwicklung von Big-Data-Projekten ausgearbeitet. Obwohl der endgültige Entwicklungsprozess stark von der Komplexität der Lösung abhängt, können folgende grundlegende Phasen beschrieben werden.

Geschäftliche und technische
Anforderungen

Unser Team bespricht mit dem Kunden Projektziele und Geschäftserwartungen und legt die Technologien fest, die zum Einsatz kommen.

Datengewinnung

Wir erfassen und sortieren die Daten, und stellen sicher, dass sie verarbeitet werden können. In diesem Stadium können wir bereits bestimmte Muster, Korrelationen und Anomalien innerhalb der Daten erkennen.

Datenverarbeitung

In diesem Schritt bereinigen wir die Daten und wandeln sie in ein geeignetes Format um. So können wir die Genauigkeit der Daten sicherstellen und die Datenanalyse optimieren.

Big Data-Analyse

In dieser Phase untersuchen wir die transformierten Daten und extrahieren wertvolle Informationen, Trends und Muster.

Kosten für die Entwicklung von Big Data-Analysen

In der Regel hängen die endgültigen Kosten eines Big-Data-Projekts von seiner Komplexität und den Gehältern der Entwickler ab, die innerhalb der verschiedenen Regionen variieren. So ist der Stundensatz von Entwicklern aus West-/Nordeuropa nach wie vor deutlich höher als der in Osteuropa.

Folgende Faktoren wirken sich auf den Preis für die Entwicklung eines Big-Data-Dienstes aus:

Projektkomplexität

Projektdauer

Teamgröße

Teamzusammensetzung

Professionalität der Entwickler*innen

Kooperationsmodell

Warum Sie Innowise für die Big-Data-Entwicklung wählen sollten

Wir sind die Veteranen des globalen IT-Marktes mit über Jahren Erfahrung und mehr als Projekten für über zufriedene Kunden. Derzeit verfügt unser Team über viele Big-Data-Profis, die anspruchsvolle Lösungen in verschiedenen Branchen weltweit geliefert haben. Unsere Big-Data-Experten optimieren die Daten eines Unternehmens und liefern wertvolle Geschäftseinblicke in kürzester Zeit und zu angemessenen Kosten. Wenn Ihr Unternehmen mit Big-Data-Problemen konfrontiert ist oder Geschäftsprozesse optimieren möchte, steht Ihnen Innowise zur Verfügung.

"Innowise unterstützt Unternehmen aller Branchen mit Big-Data-Dienstleistungen und Beratung. Unsere Daten-Ingenieure befassen sich mit der Erkennung von Kundenstimmungen, unausgewogenen Daten und der Erkennung von Verhaltensmarkern. Um das Potenzial von Big Data auszunutzen, verwenden wir fortgeschrittene Algorithmen und maschinelle Lernmodelle. Das branchenspezifische Wissen hilft uns dabei, maßgeschneiderte Lösungen zu liefern, die den Kundenanforderungen gerecht werden."

Philip Tsikhanovich

Leiter der Big Data-Abteilung bei Innowise

Was unsere Kunden sagen

Da unsere Zusammenarbeit erfolgreich ist, sind die Ressourcen von Innowise schon seit langem in unsere Projekte eingebunden. Die Zuverlässigkeit und das umfassende Fachwissen ihrer Frontend-, Backend- und QA-Ingenieur*innen sind beeindruckend.

George Fironov CEO Talmatic

Innowise ist ein idealer Partner in der Zusammenarbeit mit dem Kunden. Das Unternehmen erfüllt stets unsere Anforderungen und stellt Entwickler zur Verfügung, die den spezifischen Kommunikations- und Erfahrungsanforderungen des Kunden gerecht werden.

Polina Shuruba Partner Manager XPRT MINDS

Innowise hat in einer sehr kurzen Zeit von nur etwa 3 Wochen eine erstaunliche App von Grund auf entwickelt. Ihre langjährige Erfahrung und umfassende Erfahrung auf diesem Gebiet machen sie zu wertvollen Partnern.

Johannes Schweifer CEO CoreLedger AG

Vertrauen Sie Ihr Big-Data-Projekt Profis an

Wir erstellen Ihre effiziente Big-Data-Lösung

Fallbeispiele zu Big Data

Big Data: Antwort auf alle Ihre Fragen

Was ist Big Data?

Big Data sind große, schwer zu verwaltende Datenmengen. Sie enthalten rohe, strukturierte und unstrukturierte Dateien, die nicht immer notwendig sind. Um diese großen Datenmengen zu verarbeiten, zu strukturieren und zu analysieren, nutzen Unternehmen so genannte Big-Data-Dienste. Sie helfen dabei, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen dabei unterstützen, besser zu arbeiten und datengesteuert Entscheidungen zu treffen und Strategien zu entwickeln.

Wäre Big Data nützlich, um mein Unternehmen zu vergrößern?

Mithilfe von Big Data kann Ihr Unternehmen die Anforderungen, Interessen und Erwartungen der Kunden analysieren, um individuelle Marketingpläne zu entwickeln und den Kundenservice zu verbessern. Dadurch können Gewinne und Einnahmen eines Unternehmens erheblich gesteigert werden.

Welche Datenmenge kann als Big Data betrachtet werden?

Es gibt keine strikten Regeln dafür, welche Datenmenge als Big Data gelten kann, da die Menge der maximal verarbeitbaren Informationen mit der Zeit zunimmt. Die Daten müssen jedoch ausreichend sein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie wird Big Data für prädiktive Analysen genutzt?

Unternehmen nutzen die prädiktive Analytik, indem sie in großen Datenmengen nach nützlichen Mustern suchen, um künftige Ergebnisse vorhersagen und wertvolle Geschäftsinformationen zu erlangen. Prädiktive Analysen werden in vielen Branchen eingesetzt, da sie helfen, Fehler und Verzögerungen zu vermeiden.

Wird Big Data in Zukunft weiter wachsen?

Es wird erwartet, dass die Produktion von Big Data in Zukunft drastisch zunehmen wird. Einigen Prognosen zufolge wird die weltweite Datenmenge bis 2025 auf 175 Zettabyte anwachsen. Maschinelles Lernen wird eine rasante Entwicklung nehmen.

Was bedeuten die 5 V bei Big Data?

Die fünf Hauptmerkmale von Big Data werden als die 5 V bezeichnet: Velocity, Volume, Value, Variety und Veracity – Geschwindigkeit, Datenmenge, Wert, Vielfalt und Datenqualität. Die Kenntnis dieser Merkmale hilft bei der Entwicklung gezielter Big-Data-Strategien.

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Datentechnik

Innowise nutzt Smart-Technologien, um Datenpipelines zu entwickeln und Systeme zur Datenerfassung aufzubauen.

Datenvisualisierung

Wir präsentieren komplexe Daten in verständlicher Form und zeigen auf, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen.

Geschäftsanalytik

Unsere Teams entwickeln BI-Lösungen und ermöglichen Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen

Unser Team nutzt fortgeschrittene ML-Algorithmen, um moderne Software zu entwickeln.

Python-Entwicklung

Unsere Software-Ingenieure nutzen die Leistungsfähigkeit von Python, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.

Qualitätssicherung

Unsere QS-Ingenieure nutzen automatisierte und manuelle Testverfahren, um eine hohe Produktqualität sicherzustellen

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre projekt benötigt und unterzeichnet eine NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Nach Prüfung Ihrer Wünsche, Bedürfnisse und Erwartungen wird unser Team ein Projekt entwickeln vorschlag mit Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit und Kostenvoranschlägen.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und die Einzelheiten festzulegen.

Schließlich unterzeichnen wir einen Vertrag und beginnen sofort mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

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Kosteneffizienz

Bessere operative Leistung

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Verbessertes Risikomanagement

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GCP-Daten-Ingenieure

DataOps-Ingenieure

Verfügbare Big-Data-Ingenieure

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Kosten für die Entwicklung von Big Data-Analysen

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