DataOps & MLOps Services

In unserer DataOps und MLOps kümmern wir uns um den Betrieb und die Wartung Ihrer Plattformen und Machine Learning Algorithmen. Haben Sie bereits ein Data Product erfolgreich implementiert und wollen nun sicherstellen, dass alles reibungslos funktioniert? Dann wenden Sie sich gerne an unsere Experten. Sie unterstützen Sie dabei, entsprechende Prozesse aufzusetzen und in den Unternehmensalltag zu integrieren.

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DataOps

Kunden, die uns vertrauen

Unser Leistungsangebot:

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Betriebskonzept

Mittels eines Betriebskonzepts können die Betriebsorganisation, Prozesse, Rollen & Verantwortungen, Governance inkl. Reporting und SLA (Service Level Agreements) sowie das erforderliche Toolset beschrieben werden.

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Ist-Stand Analyse

Wir analysieren die Ist-Situation und bieten Ihnen Assessment-Workshops für die Standortbestimmung und Roadmap-Definition an. Mit bewährten Standards und Methoden begleiten wir Sie bei der nachfolgenden Umsetzung.

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MLOps

Der langfristige Einsatz und die Instandhaltung eines oder mehrerer Machine Learning Modelle gelingen nur auf Basis einer leistungsfähigen Infrastruktur.
MLOps ist eine Sammlung verschiedener Methoden und Software-Werkzeuge, die eingesetzt werden, um die Herausforderungen zu meistern, die der produktive Betrieb von ML Modellen nach sich zieht.

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Servicekatalog

Mittels Servicekatalog kann der zielgerichtete und zeitnahe Aufbau eines Services sichergestellt werden. Vereinbarte Reaktions- und Lösungszeiten sowie Servicetiefen führen zu einem leistungs- und kostentransparenten Servicemodell. Durch die Integration von Offsite- bzw. Shoring-Kapazitäten ergeben sich Skalen- sowie Kostenreduktionseffekte.

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MLOps im Detail

Der Begriff MLOps setzt sich aus Machine Learning (ML) und Operations zusammen. MLOps stellt eine Weiterentwicklung der bekannten DevOps-Philosophie dar, jedoch um die 2 Dimensionen der Daten und der Machine Learning Modelle erweitert. Da sowohl Daten als auch die daraus resultierenden Modelle nicht deterministisch und ständigen Veränderungen unterworfen sind, haben sich in den letzten Jahren neue Methoden und Software–Werkzeuge herausgebildet, um den erhöhten Anforderungen gerecht zu werden.

Für Organisationen, die langfristig ML Modelle operativ betreiben und skalieren wollen, ist eine ausgereifte MLOps Strategie somit ein Muss.

DataOps im Detail

Ist das Produkt bzw. Service marktfähig, ausgerollt und produktiv genutzt, so kann es im nächsten Schritt betrieben, gewartet und weiterentwickelt werden. Im laufenden Betrieb erfolgt ein Monitoring anhand von Service Level Agreements und eine Betreuung im Rahmen des Incidentmanagements durch unsere auf Microsoft Azure-, Amazon Web Services (AWS)- und Google-zertifizierten Experten. Innerhalb des Betriebs von Plattformen stehen Cloud Service-, BigData- oder BI-Plattformen im Fokus. 

Unsere Data Engineering Experten

Dr. Christina Sievers

Senior Principal Data Scientist

Jörg Bienert

CCO

Case Study: DataOps bei Munich Re

Munich Re ist einer der weltweit führenden Rückversicherer und verfügt über eine riesige Menge an Risikoinformationen. Um dieses Wissen an einer zentralen Stelle zu sammeln und mit weiteren Daten anzureichern, entwickelte Munich Re einen Data Lake. In der Zusammenarbeit mit [at] wurden der Betrieb dieses Data Lakes professionalisiert und die Data Pipelines ausgebaut.

Mehr Informationen zu diesem Projekt finden Sie in unserer kostenlosen Case Study.

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Das sagen unsere Kunden

„Für das Kick-Off im Bereich Analytics & Information Management der HDI AG haben wir uns Alexander Thamm als Keynote Speaker gewünscht. Unkomplizierter hätte die Organisation und eine bessere Wahl von Speaker nicht sein können: ein wahres Feuerwerk über den Stand von Data (Science), Analytics und digitalen Use Cases!“

– Daniel Magritz & Paul Dittmer – HDI AG –

„Das Projekt mit der Alexander Thamm GmbH war ein voller Erfolg. Mich haben dabei vor allem das tiefe Verständnis für Prozesse und das große Fachwissen der Data Scientists beeindruckt.“

Jürgen Häglsperger | Projektleiter | BMW

„Die Zusammenarbeit mit der Alexander Thamm GmbH war sehr konstruktiv. Die Ergebnisse haben uns in der Digitalisierung unseres Geschäfts einen großen Schritt nach vorne gebracht“

Markus Lipinsky | Chief Digital Officer | MAN

„Alexander Thamm hilft uns, das Kochverhalten unserer Kunden besser zu verstehen und dadurch den Thermomix nachhaltig zu verbessern. Das reicht von einfachen deskriptiven Analysen und Häufigkeiten bis hin zu maschinellem Lernen, um unseren Kunden zum Beispiel relevante Rezepte zu empfehlen.“

Vorwerk

„Die Zusammenarbeit mit Alexander Thamm GmbH hat durch sehr effizientes und professionelles Vorgehen überzeugt und wurde von den 50 Teilnehmern super positiv bewertet.“

Stefan Jacobi | Senior Projektmanager | Porsche

„Der Use Case Workshop gemeinsam mit der Alexander Thamm GmbH hat uns sehr geholfen, das Thema datenbasiertes Motormodell anhand eines konkreten Anwendungsfalls anzugehen.“

Projektleiter | MAN

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Dann kontaktieren Sie uns!

Simon Decker

Daten & KI Projekte