data & ai
Data & AI konzentriert sich auf die Schaffung einer robusten, skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur, die den Grundstein für intelligente Unternehmensentscheidungen legt. Von maßgeschneiderten Cloud Data Plattformen bis zu effizientem Datenmigrationsmanagement, alles ist darauf ausgerichtet, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Ein spezielles Augenmerk liegt auf der Data Architecture, die nicht nur Datensicherheit, sondern auch agile Datenmodelle umfasst. Ebenso wird der Nutzen von Self-Service BI für die Organisationsentwicklung hervorgehoben. Im Bereich Künstliche Intelligenz geht es um die Integration von technischen und fachlichen Modellen, die den Einsatz von AI in verschiedenen Unternehmensbereichen ermöglichen. Die Anforderungen von Analytics, traditioneller und generativer AI bestimmen Architektur und Lifecycle Management der jetzigen und zukünftigen Datenlandschaften.
Cloud Data Platforms
- Data Platform / Data Lake / Lakehouse: Maßgeschneiderte Datenorganisationskonzepte und logische Datenarchitekturen.
- Technische Konzepte und fachliche Modelle: Aufbau von Data-oriented Cloud-Plattformen, inklusive Best Practices.
- Effizienter Aufbau unternehmensweiter Datenarchitekturen unter Nutzung führender Cloud-Lösungen wie Snowflake, Databricks oder Azure.
Cloud Data Migration
- Modellierung, Automation, Lifecycle Management: Strukturen für die Datenerhaltung und -transformation, zugeschnitten auf deine Prozessketten.
Data Architecture
- Data Platform / Data Lake / Lakehouse: Eine Architektur für Performance und Datensicherheit.
- Modellierung, Automation, Lifecycle Management: Modellierungen als ein Element der Datenarchitektur.
Self-Service BI
- Self-Service BI Konzepte und Prozesse: Erwartungsmanagement, Nutzungskonzepte und Organisationsentwicklung.
Artificial Intelligence
- Technische Konzepte und fachliche Modelle: Einbeziehung von AI-Aspekten könnte hier relevant sein, auch wenn es nicht explizit erwähnt ist.
- Generative AI: Verbesserung der Digital Experience, Datenarchitektur für die Unterstützung von AI, Anbindung führender LLMs (OpenAI, Llama usw.)
Model Development
- Datenanalyse & Vorverarbeitung: Einsatz moderner Algorithmen zur Datenaufbereitung und -analyse als Grundlage für robuste Modelle.
- Modellentwicklung: Anwendung von Machine Learning und statistischen Methoden für präzise Vorhersagen und Erkenntnisse.
- Automatisierte Workflows: Integration von Pipelines für kontinuierliche Modellverbesserung und schnelle Implementierung.
- Lifecycle Management: Überwachung der Modellperformance und automatisierte Updates zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit.
- Skalierbare Architekturen: Einsatz von Cloud- und On-Premise-Lösungen für maximale Flexibilität und Skalierbarkeit.
