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big data science.

Daten sind ein Kernasset jedes modernen Unternehmens. Egal ob es sich um große Datenmengen aus IoT-Anwendungen oder um "small data" handelt. Wichtig ist die richtige Strategie, um das eigene Business mittels gezielter Analysen voranzutreiben. Die Anwendung von Data Science Methoden hilft das eigene Geschäftsmodell voranzubringen. Big Data und Cloud Technologien sind das Rückgrat der Data Science Methoden, um Analysen zu ermöglichen und eine Integration in den Business-Prozess zu schaffen. 

big data & cloud.

Wie man den Unterschied zwischen Big Data und der Cloud definiert ist einfach. Im ersten Fall sind die 5 V's entscheidend, im Zweiten geht es darum sich von dem eigenen Serverraum und Rechenzentrum zumindest teilweise zu verabschieden. Der Gewinn: deutlich mehr Agilität in der Datennutzung. Big Data Anwendungen sind in Cloud Szenarien ebenfalls einfacher umsetzbar. Als Five1 empfehlen wir unseren Kunden die Cloud Lösungen von Amazon Web Services. In verschiedenen Projekten konnten wir für unsere Kunden diverse Szenarien umsetzen - immer mit dem Ziel der Kundenzufriedenheit.

data science.

Als Mensch können wir gleichzeitig 7 Dinge wahrnehmen. Algorithmen dagegen haben diese Limitierung nicht. Egal ob die Erkennung von Mustern oder ein digitaler Forecast; mit den richtigen Analysemethoden ist es möglich, vorwärtsgerichtete Entscheidungen zu treffen und einen hohen Automatisierungsgrad zu erreichen. Sie erhalten wichtige Impulse, um nicht unstrukturiert Tools anzuschaffen. Die Methodik steht dabei immer vor der Toolfrage. Zusammen mit unseren Kunden konzipieren wir einen individuellen Business-Case, dessen Ergebnis Data Science Lösungen sind, die optimal zu den Anforderungen passen. 

manufacturing.

Im Bereich Data Science haben wir einen Schwerpunkt auf die verarbeitende Industrie gelegt. Hier ist bspw. Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung ein besonders vielversprechender Use-Case. Daten zum Status einer Anlage wie Leistung, Temperatur, Umdrehungen und Auslastung können zur Auswertung an eine Cloud-Plattform wie Amazon Web Services übertragen werden. Nutzung, Verschleiß und Materialzustand können so aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, Fehlermuster und qualitativ minderwertige Komponenten erkannt werden. Auch der Service kann so rechtzeitig reagieren und einen kostspieligen Ausfall der Maschine proaktiv verhindern, indem er beispielsweise ein neues Ersatzteil einbaut oder die Wartungsarbeiten vorzieht. 

Fachbeiträge