Smart Data Management | Big Data Beratung

Vorsprung durch Wissen

Daten sind der Rohstoff der Zukunft, denn sie enthalten wertvolle Informationen, die sich nicht zwangsläufig auf den ersten Blick erschließen. In der großen Fülle aus Produkt-, Kunden- oder sonstiger, oft unstrukturierter Daten verschwimmen die zugrundeliegenden Muster sehr leicht in der schieren Masse. Mit den richtigen Auswertungsmechanismen lassen sich diese jedoch zu Tage fördern und gezielt einsetzen, um einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Die ist die Zielsetzung unserer Leistungen in den Bereichen Smart Data Management und Big Data Beratung. 



Smart Data Management – Chancen nutzen mit syracom
Smart Data Management – erfolgreiche Projekte mit syracom

Die Suche nach der Stecknadel im Heuhaufen

Big Data Projekte gleichen in vielerlei Hinsicht der berühmten Suche nach der Stecknadel im Heuhaufen. Nur dass hier oftmals noch gar nicht klar ist, was die Stecknadel ist. Vom Heuhaufen mal ganz zu schweigen.

Wüssten Sie etwa auf Anhieb, welche Informationen in all Ihren Daten stecken? Wo sie die Suche danach beginnen könnten und mit welchen analytischen Methoden? Eben diese Fragen gilt es zu klären, wenn man ein Big Data Projekt angehen will – eine Beratung lohnt sich auch für Sie!

 

Ihr Nutzen

Gemeinsam ergründen wir mit Ihnen, welche Informationen für Sie wichtig sein könnten und wo wir diese finden. Unsere Experten verfügen über das erforderliche Know-how für eine umfassende und zeiteffiziente Big Data Beratung: Neben langjährigen Branchen-Kenntnissen bringen wir analytisches Können und die Erfahrung aus der Zusammenarbeit mit einem führenden Forschungsinstitut in Sachen Big Data und Smart Data Management mit.

Wir finden Ihre "Stecknadel" – und Sie nutzen den gewonnenen Vorsprung für Ihr Unternehmen.

Big Data – Beratung durch syracom
  • Big Data Projektstart
  • Big Data Projektdaten
  • Big Data und Smart Data - Methoden und Modelle

Wie starte ich ein Big Data Projekt? Aktuelle Studien belegen: Der überwiegende Anteil von Unternehmen hält ein Big Data Projekt in der Zukunft für denkbar. Dennoch sind viele Unternehmen zögerlich, wenn es um das Aufsetzen eines konkreten Projektes geht. Grund für's Zögern sind angenommene Umsetzungsbarrieren und Hindernisse, von denen viele ausgehen. Wir helfen Ihnen in vier Schritten, Ihr Big Data Projekt aufzusetzen.Mehr dazuweniger

Schritt 1: Workshop – Was kann Big Data und was nicht?

Wir führen mit Ihren Mitarbeitern einen initialen Workshop durch, der Big Data grundlegend erläutert. Wir entwickeln erste Szenarien aus Ihrem Umfeld und schaffen durch unsere Beratung die Grundlage für ein erfolgreiches Big Data Projekt. 

Schritt 2: Analyse der Daten und Informationsflüsse

Wir sichten und analysieren Ihren Datenbestand auf potenzielle Muster und selektieren die erforderlichen Datenquellen. Wir prüfen, ob externe Datenquellen hinzu gezogen werden müssen. Wir berücksichtigen hierbei besonders die Belange des Datenschutzes. 

Schritt 3: Proof-of-Concept 

In einem Proof-of-Concept erstellen wir ein Modell eines konkreten Szenarios und zeigen damit auf, wie eine Big Data Beratung oder auch Smart Data Management in Ihrem Umfeld Mehrwert - und damit Wettbewerbsvorteile - schaffen. Die Umsetzungsbarrieren und Hindernisse sind beseitigt. Sie haben jetzt alle Informationen um seriös entscheiden zu können, wie Ihr Big Data Projekt aussieht.

Schritt 4: Durchführung

Aufbauend auf einer geeigneten Infrastruktur führen wir Ihr Big Data Projekt durch. Ihre Mitarbeiter werden im Rahmen des Projektes weiter ausgebildet, um auch künftig neue Szenarien zu erkennen und selbständig aus Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. 

Mit diesen vier Schritten sind Sie in der Lage, Big Data in Ihrem Unternehmen zu leben.

Welche Daten sind für mein Big Data Projekt relevant? Datenquellen mit wertvollen Informationen. In jedem Unternehmen ist eine Vielzahl an Daten verfügbar. In diesen Daten stecken oftmals wertvolle Informationen in Form von Mustern, die vorhanden, aber nicht unmittelbar sichtbar und erkennbar sind. Hier ist eine professionelle Big Data Beratung entscheidend. Insbesondere in Kombination mit "öffentlichen Daten" bspw. aus Foren, Netzwerken, Communities oder anderen Quellen ergeben sich Kombinationen und Muster, welche wertvolle neue Informationen ergeben.Mehr dazuweniger

Relevante Datenquellen können sein:

  • Datenbanken
    Klassische Datenbanken enthalten sogenannte strukturierte Daten des Unternehmens, z.B. Daten über Produkte, Kunden oder Transaktionen.
  • Zeitenreihendaten
    Die Veränderung von Werten über die Zeit hinweg. Dies kann hilfreich sein, wenn man Prognosen in die Zukunft erstellen möchte.
  • Bilder und unstrukturierte Texte
    Faxe, eingescannte Dokumente, Meldungen aus Nachrichtenagenturen, Briefe, Emails, Pressemitteilungen, Supportanfragen u.v.m.
  • Maschinen-Daten
    Viele Maschinen – das können Autos, Geräte, Sensoren und auch Computersysteme in den verschiedensten Einsatzbereichen sein – generieren Daten, die Muster enthalten können.
  • Soziale Netzwerke
    Die sozialen Netzwerke, aber auch Foren, Boards, Communities oder ähnliche Medien enthalten Daten, die – richtig ausgewertet – wertvolle Zusammenhänge und damit kostbare Informationen liefern können.
  • Das Internet im weitesten Sinne
    Grundsätzliche können alle Daten, die das Internet liefern kann, wertvolle Informationen enthalten, wie z.B. Geo-Daten, Wetter-Daten.

Welche analytische Methoden und Modelle gibt es? Methoden und Modelle, um Muster in Daten zu erkennen. Data Mining verwandelt Ihre Daten in nutzbare Informationen. Wir unterstützen Sie mit unserer Beratung bei der Auswahl geeigneter Big Data Methoden und dem Management Ihrer Smart Data – Smart Data Management.mehr dazuweniger

  • Auffällige Muster finden
    Clustering-Methoden durchsuchen Datenbestände und gruppieren ähnliche Einträge zu sogenannten Clustern. Sie finden Muster und Zusammenhänge aus denen Data Scientists schnell wertvolle Einsichten gewinnen können.
  • Zusammenhänge erkennen
    Graph-Mining-Methoden werten Beziehungen zwischen Daten aus. Dadurch werden Muster gefunden, die bei isolierter Betrachtung einzelner Elemente verborgen bleiben.
  • Vorhersagen treffen
    Prädiktive Methoden treffen Vorhersagen auf Basis der Eingangsdaten. Sie unterstützen bei Routineaufgaben durch sinnvolle Vorschläge und geben Hinweise auf Chancen und Risiken. Automatische Lernverfahren verbessern dabei kontinuierlich die Modelle.
  • Nachvollziehbarkeit
    Getroffene Vorhersagen und Analysen sollen nachvollziehbar sein. Entsprechende Methoden und Visualisierungstools machen die verwendeten Modelle transparent.

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Joachim Kolbe

Leiter Themenbereich Smart Data Management

Fon: 06122 9176 0