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Mit Data Science wertvolle Informationen erkennen

Extrahieren Sie mit Data Science versteckte, wertvolle Informationen aus großen Datenmengen, um so künftig datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Jetzt Kontakt aufnehmen
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Artificial Intelligence (AI) – aber nur mit SpurhalteassistentDie Transparenz und Nachvollziehbarkeit von AI ist die größte Herausforderung für die Nutzung von AI. Lesen Sie unseren Blogbeitrag zum Thema AI.Blogbeitrag lesen

Was ist Data Science?

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt. Es verspricht aus Daten beliebiger Struktur – also nicht nur numerischen Werten wie beispielsweise Messwerten und Kennzahlen, die oft als „strukturiert“ bezeichnet werden, sondern auch Texten, Bildern, Videos und sogar Geräuschen („unstrukturierte Daten“) – versteckte, wertvolle Informationen zu extrahieren. 

  • Versteckt, da sich diese Informationen nur sehr schwer / langwierig bzw. aufgrund der beschränkten Fähigkeit des menschlichen Gehirns nicht durch bloßes Betrachten zeigen.
  • Wertvoll, da sich möglicherweise Informationen  verstecken, deren  Kenntnis  aber  auch einen  Mehrwert  stiften bzw. sich daraus ein Handeln ableiten ließe, um einen gewünschten Effekt zu erreichen.

Erfahren Sie alles zu den Vorteilen bei der Nutzung, aus welchen unterschiedlichen Disziplinen sich Data Science zusammensetzt und welche Faktoren dabei eine Rolle spielen. Gemeinsam finden wir mit Data Science den optimalen Weg, wie sie wertvolle Informationen in Ihren Daten finden können. Wir beraten Sie gerne.


4 Gründe für die Nutzung von Data Science

Profitieren Sie von den Vorteilen bei der Nutzung von Data Science:

Datenpotenzial erkennen

Jedes Unternehmen verfügt über Unmengen an Daten. Durch Data Science und die umgebenden Prozesse wird das Potenzial an Erkenntnissen aus diesen Daten sichtbar.

Data-Driven Enterprise

Verknüpfung der Unternehmensdaten, automatische analytische Verarbeitung – gestützt durch Künstliche Intelligenz – ermöglicht das „Data-Driven Enterprise“.

Verlässlichkeit & Transparenz

In jedem Data Science Projekt werden Datenqualität und Datenherkunft sichtbar – die Voraussetzung für nachvollziehbare, transparente Entscheidungen.

Neue Geschäftsmodelle

Die konsequente Nutzung aller Daten des Unternehmens ermöglicht nicht nur Verbesserung bestehender Prozesse, sondern schafft die Basis kompletter neuer Geschäftsmodelle.

Disziplinen von Data Science

Hier lernen Sie die unterschiedlichen Disziplinen kennen, nach denen die notwendigen Daten aus den Vorsystemen extrahiert und für den analytischen Anwendungsfall vorbereitet wurden:

Grafik zu den Disziplinen von Data Science

Künstliche Intelligenz

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) bzw. „Artificial Intelligence“ (AI) wird heute gern als Überbegriff für Systeme genutzt, die das menschliche Denken nachbilden bzw. simulieren. Dabei spielen Technologien wie maschinelles Lernen (ML) oder Deep Learning mit speziellen Algorithmen eine besondere Rolle.

Im Zusammenhang von Data Science wird KI oft genannt, wenn für bestimmte Anwendungsfälle Systeme für die Entscheidungsunterstützung entwickelt werden. Wie auf dem linken Schaubild ersichtlich, erstreckt sich Data Science nicht ausschließlich auf die Erstellung der KI, sondern vielmehr auf die Kombination aus KI, Informatik und Fachwissen. Informatik umfasst dabei u.a. die Beschaffung der Daten und diese mit dem notwendigen Fachwissen („Domain Knowledge“) in ein für die KI notwendiges Format zu bringen.

Machine Learning

Bei Machine Learning werden „Erfahrungen“, d.h. bereits bekannte Ergebnisse, strukturiert aufbereitet und ein System lernt die Zusammenhänge zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen.

Anhand eines Testdatensets mit ebenfalls bekannten Ergebnissen wird das Lernergebnis (= das erkannte mathematische Modell) überprüft und ggfls. nachgeschärft. Anschließend kann das Modell auf unbekannte Daten angewendet werden und ein Ergebnis mit einer gewissen Güte vorhersagen.

Deep Learning

Deep Learning ist eine Unterdisziplin des Machine Learnings, in der neuronale Netze zum Einsatz kommen. Dabei werden meist große Datenmengen verarbeitet, ohne dass der Mensch beim eigentlichen Lernen noch eingreift(vgl. auch Supervised vs. Unsupervised Learning).

Neurale Netze ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach: Sie treffen Entscheidungen, hinterfragen diese und lernen ggfls. erneut. Große neuronale Netze benötigen enorme Rechenleistung, die gern durch GPUs bereitgestellt werden, weil diese intern in der Lage sind, Matrizenberechnungen sehr schnell durchzuführen. Deep Learning wird oft zur automatischen Bild- oder Spracherkennung eingesetzt.

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Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. MLOps beschreibt die Integration in den Geschäftsprozess, um den vollen Mehrwert jedes Algorithmus zu nutzen.

Mehr zu MLOps

Faktoren, die bei Data Science eine Rolle spielen:

  • Vorrat an Daten

    Die zur Verfügung stehende Datenmenge ist enorm gewachsen. In der Produktion senden Sensoren tausende Messwerte pro Sekunde, in der Logistik lassen sich Güter per GPS verfolgen, beim Surfen im Netz hinterlassen potenzielle Käufer bewusst oder unbewusst Spuren, die auf ihr Einkaufsverhalten schließen lassen. 

  • Verfügbarkeit leistungsfähiger Rechenkapazität

    Nie war es einfacher und günstiger, den Datenvorrat mit mathematischen Methoden zu verarbeiten. Durch Leistung nach Bedarf (u. a. in der Cloud) lassen sich Kapazitäten auch kurzfristig steigern, sodass in Summe viele Anwendungsfälle schneller wirtschaftlich werden. Dazu kommen neue, parallel arbeitende Rechnerarchitekturen (u. a. GPUs), welche durch eine native Verarbeitung mathematischer Modelle ungeahnte Kombinationen und Muster erkennen können. 

  • Neue mathematische Methoden

    Durch neue Versionen bekannter Methoden (siehe parallele Verarbeitung und GPU), neue Methoden, die durch die vorherrschende „Sharing-Economy“ schnell weltweit geteilt werden oder durch Methoden der Künstlichen Intelligenz oder des Machine Learning lassen sich heute Lösungen sehr viel einfacher modellieren und lösen. 

  • Qualität und Nachvollziehbarkeit der Daten

    Und trotz bzw. wegen der überragenden Möglichkeiten gilt auch für Data Science, dass die Vorbereitung der Daten aus unterschiedlichen Quellen zeitaufwendig und fehleranfällig ist. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Qualität und Nachvollziehbarkeit der Daten, um Erkenntnisse zu untermauern bzw. auch nachträglich begründen zu können. 


Unsere Leistungen zu Data Science:

Aus der Kombination von Anforderungen und Herausforderungen ergibt sich eine Entscheidungsmatrix für den Einsatz von Data Science, KI oder ML im Unternehmen. Wir finden gemeinsam den richtigen Weg zur optimalen Nutzung der Informationen.

Expertise

Mit unseren Experten decken wir alle notwendigen Qualifikationen für erfolgreiche Data Science Projekte ab. Sei es die Anbindung von Datenquellen, die Aufbereitung, Beurteilung, Modellierung, Quantifizierung oder die Operationalisierung.

Workshops

Gemeinsam erkennen wir Data Science-Potenziale und diskutieren die für Ihr Unternehmen wertvollen Ansätze und deren Machbarkeit. Anschließend bestimmen wir die dafür beste Technologie, um dann die gewonnenen Erkenntnisse für Ihre Geschäftsprozesse zu nutzen.

Für jedes Projekt den richtigen Hersteller

Unsere Experten setzen bei der Umsetzung von Data Science-Projekten auf unterschiedliche Open Source-Werkzeuge wie beispielsweise R, Python, Jupyter, aber auch auf kommerzielle Werkzeuge und Lösungen aus dem Hause IBM und Microsoft.

Logo MicrosoftLogo Microsoft

IBM

IBM bietet seinen Kunden unter der Brand „Watson“ ein umfangreiches Portfolio an Lösungen und Services. IBM unterscheidet in Lösungen, die die Entwicklung und den Betrieb von KI Lösungen umfassend unterstützt, vordefinierte KI-Anwendungen für die Analyse von großen Datenmengen, KI-APIs zur Einbettung in Anwendungen und fertige, KI-unterstützte Branchenlösungen. Mit dem „Cloud Pak for Data“ stellt IBM eine technische Plattform für den Betrieb der o. g. Lösungen bereit, ergänzt um Datenintegration, Data Governance, Datenbanken und Analysewerkzeugen.

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Microsoft

Microsoft hat vor allem in seiner Azure Plattform in den letzten Jahren massiv in AI investiert und bietet ein robustes, umfangreiches Framework für die Entwicklung von AI-Lösungen in vielen Bereichen. Fertige Dienste, spezielle Infrastruktur und Tools stellen umfangreiche Funktionen bereit und erleichtern die Bereitstellung von AI-Anwendungen massiv.

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Nehmen Sie jetzt Kontakt zu uns auf!

Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch und zeigen Ihnen, wie Sie von Data Science profitieren können. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten und wir melden uns dann schnellstmöglich bei Ihnen.

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Wir verwenden die von Ihnen an uns gesendeten Angaben nur, um auf Ihren Wunsch hin mit Ihnen Kontakt im Zusammenhang mit Ihrer Anfrage aufzunehmen. Alle weiteren Informationen können Sie unseren Datenschutzhinweisen entnehmen.

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Dashboards & Reports zur Visualisierung von Informationen

Die Disziplin der Business Intelligence stellt die notwenigen Mittel für den Zugriff auf Daten bereit. Darüber haben sich diverse Methoden herausgebildet, mit denen Informationen durch verschiedene Technologien an den Endnutzer transportiert werden.

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Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

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Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data

Für die optimale Lösung – unter besonderer Berücksichtigung der fachlichen Anforderungen – kombinieren wir unterschiedliche Funktionalitäten.

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Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit

Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen Entscheidungen.

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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten – indem Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema bringen.

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Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. Viele Unternehmen befinden sich mitten in einer Phase der fachlichen Beurteilung der Algorithmen und technischer Erprobung der entsprechenden Technologien.

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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung

Nachdem über Dashboards und Reports die Daten aufbereitet und visualisiert wurden, gilt es nun die gewonnenen Daten entsprechend zu nutzen. Digitale Planung, Forecasting und Optimierung umschreibt alle Fähigkeiten einer IT-gestützten Lösung im Unternehmen, um Anwender in der digitalen Analyse und Planung zu unterstützen.

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IBM Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.

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Artificial Intelligence (AI) mit Spurhalteassistent im Griff

Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von AI ist die größte Herausforderung für die Nutzung von AI. Im Zusammenhang mit fairer Beurteilung von Menschen oder menschlichem Verhalten sowieso. Im Zusammenhang mit anderen Daten würden wir konsequenterweise in absehbarer Zeit komplett den Durchblick über Zusammenhänge in den Daten verlieren, wenn wir der AI allein das Feld überließen.

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Jira Service Management von Atlassian

Ermöglichen Sie Developern, Operatorn sowie weiteren Teams verschiedener Abteilungen die Zusammenarbeit und verbessern Sie deren Reaktionsgeschwindigkeit im Service Management. Reagieren Sie so schnell auf Vorfälle, Anfragen sowie Änderungen und bieten Sie Ihren Kunden ein optimiertes Serviceerlebnis.

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IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Aufgabenstellungen beispielsweise aus dem Bereich Data Science und Data Mining über eine grafische Benutzeroberfläche modelliert und ausgeführt werden können.

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Confluence von Atlassian

Aufgaben erstellen, organisieren und gemeinsam daran arbeiten – alles an einem einzigen Ort. Confluence ist ein Arbeitsbereich für Teams und Organisationen, in dem Sie Ihre Dokumentation hinterlegen sowie Wissen gemeinsam entwickeln und mit anderen teilen können. Dynamische Seiten bieten Ihrem Team einen Ort zum Erstellen, Erfassen und Zusammenarbeiten rund um Projekte oder zur Ideenentwicklung.

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Incident Kommunikationsmanagement

Statuspage ermöglicht, den Status einzelner systemrelevanter Komponenten im Überblick zu behalten sowie eine Historie vergangener Incidents. Unsere selbstgeschaffene Lösung ermöglicht Ihnen zudem, verschiedene Monitoring Tools anzuschließen und diese in bestimmten Zyklen abzufragen. Der Komponentenausfall erzeugt automatisch eine E-Mail an Ihr Ticketsystem.

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IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine integrierte Lösung für die Implementierung einer Data Science Landschaft. Sie hilft Unternehmen, den Prozess von der explorativen Analyse bis zur Implementierung und Operationalisierung der Analyseprozesse zu strukturieren und zu vereinfachen.

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FinOps Consulting

Wir beraten Sie sowohl kommerziell als auch technisch, wie Sie Transparenz über Ihre Cloud Kosten erhalten und wie Sie diese nachhaltig senken.

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FinOps – Was ist das?

Laut der FinOps Foundation handelt es sich bei FinOps um eine Disziplin des Cloud Kostenmanagements und eine kulturelle Praxis, um maximalen Nutzen aus den anfallenden Cloud-Kosten zu ziehen – unter Kombination von Finanz-, Tech- und Businessexperten.

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CIAM als wertvolle Unterstützung im digitalen Vertrieb

Die eigenen Angebote müssen für Kunden und Interessenten einfach zugänglich sein, was schon bei der Registrierung des Kunden oder des Partners beginnt. Wie kann deren Identitätsverwaltung vereinfacht und sicher gestaltet werden? Welche sicheren Möglichkeiten der Verwaltung und Nutzung bieten sich?

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Anwendungsmöglichkeiten

Lernen Sie Möglichkeiten kennen, die Atlassian Produkte in Ihren Unternehmensalltag zu integrieren und Ihre Prozesse so effizienter zu gestalten.

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FinOps Microsoft – Microsoft Cloud Kostenoptimierung

TIMETOACT bietet sowohl Lizenzmanagement- und Complianceberatung im Bereich Microsoft, als auch technische Beratung (z. B. zur Nutzung von Azure Services) an.

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Flexibel mit der Atlassian Cloud

Atlassian Cloud gibt auch kleinen Teams die Möglichkeit, die Produktwelt von Atlassian zu nutzen. Es ermöglicht Ihnen eine flexible Anpassung der Userzahlen. Weiterhin können Sie bei Cloud Produkten aus drei kostenpflichtigen Varianten wählen. So passen Sie Ihr Atlassian Produkt immer Ihren individuellen Anforderungen an. Die mehrfach zertifizierten Atlassian Cloud Lösungen werden bei Amazon Web Services Inc. gehostet.

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Enterprise Content Management (ECM) Beratung

Mit unserer Enterprise Content Management (ECM) Beratung helfen wir, sämtliche Daten, Informationen und Dokumente in einer Plattform kontextbezogen abzulegen, zu archivieren und zu verwalten.

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GreenOps: Der Weg zu Transparenz und Effizienz in der Cloud

Die zweite Welle der Digitalisierung hat viele Unternehmen längst erreicht. Angesichts der steigenden Nutzung von Cloud-Diensten und des zunehmenden Energieverbrauchs, werden die Themen Nachhaltigkeit und Effizienz in der IT-Branche immer drängender. Eine innovative Lösung, die Kosten und Umweltbelastung für die Cloud reduziert, ist GreenOps.

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Person gießt eine junge grüne Pflanze, Wassertropfen fallen von den Fingerspitzen, symbolisch für nachhaltige Praktiken, ähnlich denen der Envizi ESG Suite für Umweltmanagement.
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Mit Nachhaltigkeit zu mehr Bewusstsein und Verantwortung

Immer mehr Unternehmen erkennen die Bedeutung von Nachhaltigkeit und setzen sich aktiv mit diesem Thema auseinander. Doch wie gehen Firmen generell mit Nachhaltigkeit um? Welches Potenzial gibt es, um ressourcenschonend zu handeln?

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Webcast

Atlassian Roundtable: Level Up your Service Management!

In unserem Roundtable haben wir dieses Mal Speaker von yasson dabei: Gemeinsam wollen wir Ihnen zeigen, wie Sie Microsoft O365 in Ihr Service Management integrieren und es so auf das nächste Level bringen. Microsoft 365 for Jira erlaubt Ihnen die verschiedensten Anwendungen wie Outlook, Microsoft Teams und viele weitere Anwendungen in Jira Software und Jira Service Management nahtlos zu integrieren.

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CSRD mit grüner Technologie umsetzen

Green IT hilft Unternehmen, ökologische Verantwortung zu übernehmen, ESG-Compliance zu wahren und Kosten zu senken. Sie bildet die Basis für umweltfreundlichere Geschäftsmodelle und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit langfristig.

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Event

TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020

Unsere Experten zeigen auf dem IBM Data & AI Forum, wie sich Erkenntnisse aus Data Science für die Planung nutzen und so Kapazitäten optimal auschöpfen und auf Finanzkennzahlen ableiten lassen.

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IBM Cloud Pak for Data

Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

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IBM Planning Analytics mit Watson

IBM Planning Analytics mit Watsons ermöglicht die Automatisierung von Planungs-, Budgetierungs-, Vorhersage- und Analyseprozessen mithilfe von IBM TM1.

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IBM Cognos Analytics 11

IBM Cognos Analytics ist eine zentrale Plattform zur Bereitstellung dispositiver Informationen im Unternehmen. Mit den Reporting- und Analysefunktionen von IBM Cognos können die relevanten Informationen unternehmensweit aufbereitet und genutzt werden.

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IBM Db2

Die Datenbank IBM Db2 ist neben dem klassischen Einsatz im operativen Bereich seit vielen Jahren auch als führende Data Warehouse Datenbank im Markt etabliert.

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IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

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IBM Cloud Pak for Application

Mit dem IBM Cloud Pak for Application existiert ein solides Fundament, um „Cloud-Native“ Applikationen zu entwickeln, zu deployen und zu modernisieren. Da agiles Arbeiten für einen schnelleren Release-Zyklus unerlässlich ist, kommen unter anderem vorgefertigte DevOps Prozesse zum Einsatz.

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IBM Cloud Pak for Automation

Bei der Automatisierung manueller Schritte auf einer einheitlichen Plattform mit standardisierten Schnittstellen hilft Ihnen das „IBM Cloud Pak for Automation“. Mit dem Cloud-Pak for Business Automation lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Dokuments oder Vorgangs im Unternehmen abbilden.

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Atlassian Roundtable: Aufstieg in die Atlassian Cloud!

In unserem Atlassian Roundtable zeigen wir Ihnen den Weg in die Cloud – vom IST-Zustand bis hin zum Arbeiten in der Cloud. Wir stellen unseren Kunden die verschiedenen Cloud Pläne vor (Free, Standard, Premium, Enterprise) und zeigen Ihnen dabei die Gemeinsamkeiten und Unterschiede.

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Enterprise Service Management

Unsere Enterprise Service Management Solution bietet Ihnen eine Möglichkeit das Service Management über ein einfach bedienbares Service Portal für alle Beteiligten zugänglich zu machen. Sie können in diesem Portal Ihre Prozesse nach definierten Verfahren abbilden und an weitere Systeme anbinden. Zusätzlich entlasten Sie die Prozessbeteiligten durch Automatisierung.

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IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

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Bamboo, Bitbucket, Sourcetree

Continuous Integration und eine Continuous Delivery Pipeline mit Bamboo, Bitbucket und Sourcetree. Wir können Sie mit unserer jahrelangen Erfahrung als Anwender sowie als Solution Partner von Atlassian Produkten in vielen Bereichen helfen.

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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

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IT Asset Management – Kosten und Risiken nachhaltig senken

Wir helfen Kunden, die Transparenz zu genutzten IT Assets zu erhöhen, Einsparpotenziale für Hard- und Software zu identifizieren und gleichzeitig Compliance Risiken zu vermeiden.

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IT-Controlling – Ermittlung und Verrechnung von IT-Kosten

Wir helfen die Abläufe im IT Controlling effizient und effektiv zu gestalten und geeignete Verfahren zur internen Verrechnung von IT-Kosten einzuführen.

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Individuelle & professionelle Beratung für Ihre Datenbanken

Flexible, sichere und schnell arbeitende Datenbanksysteme bilden als zentraler Bestandteil der Unternehmenssoftware die stabile Grundlage Ihrer täglichen Arbeit. Profitieren Sie jetzt von unserer ganzheitlichen Datenbank-Beratung!

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IBM Cloud Pak for Data System

Mit dem Cloud Pak for Data System (CP4DS) stellt IBM die optimale Hardware für die Nutzung aller Funktionen des Cloud Pak for Data branchenweit bereit und setzt damit die Reihe der fertig konfigurierten Systeme („Appliance“ bzw. „Hyperconverged System“) fort.

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Mix aus IASP & ILMT Betreuung für optimales Lizenzmanagement

Zur Minimierung des finanziellen Risikos und des personellen Zeitaufwandes greift die UTA auf eine proaktive Verwaltung des Lizenzbestandes (IASP) durch die TIMETOACT zurück. So werden künftig nicht nur IBM Lizenzaudits vermieden, sondern TIMETOACT sorgt im Rahmen des Lizenzmanagements für eine compliance-konforme Nutzung des ILMTs.

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Cloud Migration | Atlassian

Wir konnten in den vergangenen Jahren infolge einer Vielzahl von Migrationen best practices erarbeiten. Diese bilden das Fundament unserer Standards, Templates, Skripte sowie Checklisten und helfen Ihnen, sicher in die Cloud zu gelangen.

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vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein

Die TIMETOACT GROUP unterstützt den Verband der Ersatzkassen e. V. bei der Umstellung einer Systemumgebung auf neueste IBM-Technologie.

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Projektmanagement standardisieren und optimieren | Atlassian

Mit festgelegten Standardtemplates können Sie Ihr Projektmanagement ganz einfach optimieren und mit BigPicture den Überblick über den Stand Ihres Projektes, Abhängigkeiten zwischen den Aufgaben sowie die Planung und Auslasung Ihres Teams behalten.

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IT Demand Management Teaser
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IT Demand Management: IT-Bedarf erkennen und Kosten sparen

Wir helfen, Ihnen den effektiven IT-Bedarf zu ermitteln, z. B. für Arbeitsplätze mit Microsoft Office 365. Sparen Sie Geld, indem Sie nur kaufen, was Sie wirklich benötigen.

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IBM Watson® Knowledge Catalog

Heute ist „IGC“ eine eigene Lösung zur Katalogisierung und Metadatenverwaltung im Unternehmen und damit die Basis aller Anstrengungen eines Unternehmens zur Einhaltung von Regularien und Vorschriften bzw. zur Dokumentation der analytischen Assets.

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Data Vault als Modellierungsansatz von Data Warehouse

Data Vault ist eine Modellierungstechnik, die insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Sie bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine vollständige Historierung der Daten und erlaubt eine Parallelisierung der Datenadeprozesse. Data Vault unterstützt ohne die Komplexität des Data Warehouses im Laufe der Zeit wesentlich zu erhöhen.

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IBM DataStage

Der IBM DataStage ist eine zentrale Plattform für unternehmensweite Informationsintegration. Mit IBM Information Server können Geschäftsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen extrahiert, konsolidiert und zusammengeführt werden.

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Enterprise Architecture Management Consulting

Wir unterstützen Sie dabei, IT- und Geschäftsziele zusammenzubringen – auf Grundlage pragmatischer Ansätze und Industriestandards

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IT-Security – Schutz vor Cyberangriffen

IT-Security gewinnt mehr und mehr an Bedeutung. Wir helfen Organisationen bei der Einführung angemessener und wirksamer Sicherheitsstrukturen, -prozesse und -kontrollen.

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Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.

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Talend Data Integration

Talend Data Integration bietet eine hochskalierbare Architektur für nahezu jede Anwendung und jede Datenquelle – mit gut 900 Konnektoren von der Cloud Lösung wie Salesforce über klassische On-Premises Systeme.

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Talend Data Fabric

Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.

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Talend Application Integration / ESB

Mit Talend Application Integration erschaffen Sie eine serviceorientierte Architektur und verbinden, vermitteln & verwalten Ihre Services und APIs in Echtzeit.

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IT Vendor Management: IT-Anbieter auswählen und managen

Wir helfen Ihnen, die passenden IT-Anbieter, -Dienstleistungen und -Produkte zu finden – und sie optimal zu managen, um den größten Nutzen zu erzielen

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Anwendungen mit Application Modernization optimieren

Application Modernization (deutsch: Anwendungsmodernisierung) konzentriert sich darauf, bestehende Applikationen zu modernisieren. Der Schlüssel zum Erfolg bei der Anwendungsmodernisierung liegt letztendlich in der Strategie und der Auswahl von Projekten.