Schöpfen Sie den Wert unstrukturierter Daten
Die gute Nachricht ist, dass Unternehmen heutzutage eine Menge Daten von verbundenen Geräten, Apps, Transaktionen und anderen Quellen speichern – Videos, Audio, Text und Bilder.
Die schlechte Nachricht ist, dass die meisten dieser Daten wahrscheinlich unangetastet in mehreren isolierten Repositorien liegen, was die Fähigkeit der Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, erheblich einschränkt. Da sie kaum oder gar keinen Einblick in wichtige Erkenntnisse wie Markttrends, Kundenbedürfnisse/-verhalten, Geschäftsabläufe und Risiken haben, sind sie gegenüber Konkurrenten, die ihre Datennutzung verbessert haben, im Nachteil.
Big Data-Lösungen helfen Ihnen, diese Einschränkungen zu überwinden und bringen modernste Technologien in Reichweite, um neue Wettbewerbsvorteile und Innovationen aufzubauen.
Als eines der führenden Daten- und Analyseberatungsunternehmen ist Trianz darauf spezialisiert, Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten in Entscheidungen umzuwandeln, indem es verborgene Muster und neue Zusammenhänge identifiziert und Markttrends aufdeckt.
So arbeiten wir, um Ihnen Big Data zugänglich zu machen
Wir verfügen über einen achtstufigen Prozess, der sich über fünf Phasen erstreckt, um in Echtzeit Erkenntnisse aus den Rohinformationen zu gewinnen, die täglich durch Organisationen fließen.
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Big Data Analytics-Prozess
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Unsere Beratungsexperten und Datenwissenschaftler für Big Data Analytics verwenden bewährte Frameworks, Technologien, Tools und Prozesse, um Ihre Organisation in ein datengesteuertes Unternehmen zu verwandeln.
Von der Entdeckung bis zu fortgeschrittener Analytik und Datenwissenschaft
Bewertung und Roadmap für die Entwicklung einer Big Data-Strategie
Entwerfen und Ausführen von Proof of Concept (POCs) mit Big Data Analytics-Laboren
Unterstützen Sie die Produktbewertung und Entscheidungsfindung
Produktion und Management von Pilotenprojekten
Meistern Sie die „drei Vs“, um den vollen Wert von Big Data auszuschöpfen: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt
- Systemdesign durch Big Data-Architekten
- Installation und Konfiguration von Cloudera, Hortonworks und anderen Hadoop-Distributionen
- Datenverarbeitung mit Hive, Sqoop, Pig und Spark
- Entwicklung mit Java, Python und Scala
- Integration mit Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure Cloud-Umgebungen
- NoSQL-Verarbeitung mit MongoDB, HBase
- Relationale Analyse mit Redshift, Vertica, Teradata
- Analytics mit Spark, R, Python
- Visualisierung und Analyse mit Tableau, Datameer, Qlikview und anderen
