Big Data, Machine Learning und Deep Learning Projekte

große Daten

Beispiele für Projekte, die das NetDevices-Team mit Big-Data-Lösungen durchgeführt hat

Unsere Big-Data-Lösungen: Datenanalyse zur Optimierung Ihrer Entscheidungsstrategie

Haben Sie Daten und wollen Sie daraus einen geschäftlichen Nutzen ziehen? 

Einer der Geeks des Teams beschloss, sich anzuschauen, was man damit machen könnte, und was noch wichtiger ist, wie man die Daten in Wert setzt.

Daraufhin haben wir uns neuen Märkten geöffnet und das Projekt Data4Risk war geboren. Heute sind wir es, Big Data, Machine Learning und Deep Learning Projekte keine Geheimnisse mehr für uns haben. Es ist Zeit, Ihre Daten zu nutzen!

große Daten

Big Data, Machine Learning und Deep Learning, wir ziehen Bilanz

Bevor wir erklären, wie man ein gutes Datenmanagement erreicht, lassen Sie uns die Grundprinzipien der Datenwissenschaft besprechen. 

Große Daten

Im globalen Maßstab, 2,5 Billionen Bytes an Daten werden jeden Tag produziert. Dazu gehören Nachrichten, Videos, Dokumente, Wetterinformationen, Geolokalisierungsinformationen usw. 

Die Datenmassen sind imposant und herkömmliche Tools (wie SQL-Server-basierte Business-Intelligence-Plattformen) sind nicht in der Lage, Daten mit einem solchen Volumen zu verarbeiten. So ist Big Data entstanden. Dieses Konzept wird definiert durch die drei V's : 

  • Volumen: Dies ist die Menge der gespeicherten Daten.
  • Vielfalt: Dies bezieht sich auf die verschiedenen Informationsquellen (unstrukturierte Daten, Open Source, ...)
  • Velocity: Das ist die Geschwindigkeit, mit der Big Data diese Daten sammelt, erstellt und weitergibt. 

 

Aufgrund ihrer Bedeutung umfassen Big-Data-Architekturen eine Reihe von Konzepten. Zu nennen sind hier Datalake, Data Warehouse, Data-Mining, Datenvisualisierung. Das Ziel ist es, eine große Menge an Informationen zu verarbeiten. Sei es für die Erfassung, Suche, Freigabe, Speicherung, erweiterte Analyse oder Präsentation. 

 

Ursprünglich wurde die Big-Data-Architektur vor allem von Tech-Unternehmen und Web-Giganten (wie Facebook, Yahoo oder Google) genutzt, die die verschiedenen Computeralgorithmen perfekt beherrschen. Aber heutzutage produzieren alle Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe und ihrem Tätigkeitsbereich, massive Daten. Deshalb ist es notwendig, sie auszunutzen! Dies ist, wenn NetDevices einzugreifen. Dank unseres Teams von Data Scientists und Datenanalysten helfen wir Ihnen, Ihre Daten zu sammeln und für die Umsetzung Ihrer Geschäftsstrategie zu nutzen. 

 

Maschinelles Lernen 

Als logische Folge von Big Data nutzt Machine Learning die gesammelten Daten. Dazu verwendet es diekünstliche Intelligenz. Durch Selbstlernen ist es möglich, Wiederholungen und kausale Zusammenhänge zu erkennen und damit prädiktive Analyse. 

Im Gegensatz zu traditionellen Werkzeugen ist Machine Learning in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, auch die komplexesten (Vielfalt der Quellen, fehlende Strukturierung, ...). 

Durch die Kombination von Machine Learning und Big Data helfen wir Unternehmen dabei Verbraucherbedürfnisse verstehen und antizipieren.

Tiefes Lernen

Wie Machine Learning ist auch Deep Learning ein Werkzeug zur Datenanalyse von künstlicher Intelligenz. Es geht darum, die gesammelten Informationen zu nutzen, um ein Problem zu lösen und neue Lösungen anzubieten. 

Deep Learning kann mit "tiefes Lernen" übersetzt werden. Es ist daher ein fortschrittlicheres System für die Datenanalyse. In der Tat basiert es auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. 

Tatsächlich lernt die Maschine, genau wie der Mensch, in mehreren Stufen von selbst. Zum Beispiel das Erkennen von Buchstaben, bevor ein Wort identifiziert wird, dann ein Satz, usw. Nach und nach macht Deep Learning die Aufgaben dank der im Vorfeld gesammelten Erfahrungen komplexer. 

Für die Durchführung dieser verschiedenen Projekte ist es unerlässlich, die entsprechenden Big-Data-Lösungen einzusetzen. Unter den am häufigsten verwendeten Frameworks finden wir Hadoop (gesponsert von Apache), Spark, Flink oder Samza. 

 

Warum Big Data nutzen?

Dank der Beherrschung neuer Technologien und Big Data ist NetDevices in der Lage, Unternehmen dabei zu helfen, die Verwertung von Daten zu optimieren und damit eine durchdachte Entscheidungsfindung zu erleichtern. Beachten Sie, dass die Speicherung von Daten und deren statistische Auswertung für alle Arten von Umgebungen gilt. 

Hier sind einige Einsatzmöglichkeiten von Datenmanagement-Tools: 

 

Möchten Sie verschiedene Aufträge für Ihr Uber-ähnliches Unternehmen vorhersagen? Dabei müssen mehrere Parameter berücksichtigt werden: Wetter, Zeiten, Orte, geplante und ungeplante Ereignisse, etc. Durch die Zusammenstellung dieser verschiedenen Elemente können Sie mithilfe von Big Data und maschinellem Lernen die Tage und Zeiten mit hoher Besucherzahl vorhersehen. Dank dieser prädiktiven Analyse ist es einfacher, Ihre internen Teams zu organisieren und Ihren Benutzern einen qualitativ hochwertigen Service zu bieten. 

 

Sie wollen ein neues Produkt auf den Markt bringen? Indem Sie das Verhalten Ihrer Konsumenten analysieren, ist es einfacher, Produkte zu entwickeln, die deren Bedürfnisse perfekt erfüllen. Hierfür stehen Ihnen mehrere Ressourcen zur Verfügung: soziale Netzwerke, Kommentare auf Ihrer Website oder Ihrem Marktplatz, Kundenfeedback, Cloud, .... Diese verschiedenen Datenquellen können analysiert werden, um die Stärken und Schwächen Ihrer aktuellen Produkte zu identifizieren. Das Ziel ist es, die bestehenden Anlagen zu optimieren, um die neue Produktion zu starten und von einem nicht zu vernachlässigenden Wettbewerbsvorteil zu profitieren. 

 

Sie wollen die Produktivität Ihrer internen Teams steigern? Auch hier steht Ihnen eine Vielzahl von Informationen zur Verfügung, um Ihre Mitarbeiter zu fördern. Zum Beispiel Kundenretouren, Verspätungen, Krankmeldungen, Leistungskennzahlen usw. In diesem Zusammenhang können Sie durch eine bessere Visualisierung der Daten die Arbeit Ihrer Mitarbeiter verbessern. 

 

Wollen Sie das Kundenerlebnis verbessern? Genau wie bei der Einführung eines neuen Produkts müssen Sie externe Daten zur Kundenzufriedenheit sammeln (soziale Netzwerke, Website, Google Analytics, Kommentare, Zufriedenheitsumfragen, kommerzielles Feedback usw.). Dank einer Big-Data-Lösung verfügen Sie über eine Visualisierung und ein Kundenwissen, das es Ihnen ermöglicht, die Erwartungen Ihrer Interessenten zu erfüllen. 

 

Was auch immer Ihr Ziel ist, alle dank Big Data gesammelten Daten stellen hocheffektive Analysetools dar, die Ihnen helfen, gute Entscheidungen für Ihre Geschäftsstrategie zu treffen. 

 

Sie sind also bereit, das volle Potenzial Ihrer Daten zu nutzen? Alles, was Sie tun müssen, ist kontaktieren Sie Ihre Digitalagentur NetDevices um alle Ihre Datenbanken auszunutzen.