Desarrollo de una compleja visualización de datos para la matriculación de vehículos

Desarrollo de una compleja visualización de datos para la matriculación de vehículos

Desarrollo de una compleja visualización de datos para la matriculación de vehículos

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Área: Marketing y Ventas

Transformamos el caos de datos en ideas claras: nuestra innovadora visualización de datos arroja luz sobre la oscuridad del proceso de matriculación de vehículos.

Nuestros estudios de casos sobre IA y ciencia de datos:
Experiencia de más de 1.600 proyectos de clientes

Requisitos de datos complejos y problemas de calidad

La transparencia Presentación de todo el proceso de certificación resultó ser uno de los retos centrales para nosotros. Las empresas del ámbito del análisis de datos y la inteligencia artificial necesitan una presentación clara de toda la información relevante, visualizada tanto temáticamente como en función de los grupos de usuarios específicos. Los complejos y cambiantes requisitos empresariales dificultaban esta tarea. A esto se sumaba la Mala calidad de los datos de los sistemas de origenque es un baja aceptación por parte de los usuarios una circunstancia que muchos de nuestros clientes nuevos y existentes conocen y quieren evitar.

Tecnología innovadora y facilidad de uso

Para hacer frente a este reto, desarrollamos un almacén central de datos que se abastecía de datos procedentes de sistemas informáticos operativos, incluidas plataformas como Azure y Databricks. Mediante una compleja visualización de datos, una aplicación de "análisis guiado" para Diferentes grupos de usuarios y requisitos desarrollado. Esta oferta garantiza que todos los departamentos, independientemente de su tamaño, se beneficien óptimamente de nuestras soluciones.

Uno de nuestros principales objetivos era Realización de pruebas de usabilidad y aceptación de usuariostanto automatizadas como manuales. Estas pruebas garantizaron que la aplicación no sólo fuera funcional, sino también intuitiva y fácil de usar. Para que nuestro cliente tuviera siempre bajo control sus procesos internos, los documentamos y consolidamos de forma estructurada. Una Monitor de calidad de datos para controlar constantemente la integridad y calidad de los datos. Por último, creamos vídeos de formación para introducir a los nuevos usuarios en el sistema de forma rápida y eficaz.

Visualización de datos complejos para una transparencia óptima

Gracias a nuestra experiencia, hemos podido crear una "Aplicación de Análisis Guiado", que puede utilizarse para crear análisis individuales. Panorama de cada grupo de usuarios ofertas y al mismo tiempo en un conjunto central de datos en una única herramienta basada. Esta herramienta proporciona visibilidad interfuncional del estado de todos los proyectos de certificación en todas las series, mercados y disciplinas, y permite una gestión y comunicación activas de plazos y recursos. De este modo, las empresas no sólo obtienen información sobre sus datos, sino que también controlan la forma en que los utilizan y comparten, una ventaja inestimable en el actual mundo empresarial basado en los datos.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Su experto

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Michael Scharpf

Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

Plataforma de datos para casos de uso de una empresa de logística

Plataforma de datos para casos de uso de una empresa de logística

Plataforma de datos para casos de uso de una empresa de logística

Experto: Michael Scharpf

Sector: Compras y cadena de suministro

Sector: Transporte y logística

Descubra cómo ayudamos a una empresa de logística global a dominar entornos de datos heterogéneos, garantizar la seguridad y tomar decisiones innovadoras basadas en datos, todo ello en una única y potente plataforma de datos.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Nuestro cliente, un grupo internacional del sector logístico, se enfrentaba a un enorme reto: conectar unos 30 sistemas fuente heterogéneos a una nueva plataforma de datos. Estos sistemas, que proporcionaban datos cruciales para el departamento de compras, estaban mal documentados y, por tanto, eran difíciles de manejar. Además, esta plataforma de datos de nuevo desarrollo debía proporcionarse en la nube para que fuera accesible a un gran número de usuarios en todo el mundo. Pero no todos los usuarios debían poder ver todos los datos, una capa adicional de complejidad que complicaba aún más el proyecto.

[Solución]

Con nuestros profundos conocimientos y experiencia en análisis de datos e inteligencia artificial, desarrollamos una solución a medida. En primer lugar, utilizamos Apache Nifi para extraer datos de los distintos sistemas fuente y cargarlos en un bucket de S3. Apache Nifi es una potente herramienta de procesamiento e integración de datos que resultaba ideal para este proyecto por su gran flexibilidad y escalabilidad.

Para procesar consultas complejas, utilizamos Amazon Redshift, un almacén de datos que procesa consultas complejas de forma rápida y fiable, lo que mejoró significativamente el rendimiento y la velocidad de nuestra plataforma de datos.

Al mismo tiempo, reconocimos la necesidad de implantar una gestión eficaz de los metadatos. Para ello, utilizamos una herramienta central de catálogo de datos que nos ayudó a tener un mejor control y visión de conjunto de los activos de datos.

Igualmente importante fue la implantación de un concepto de autorización bien pensado. Con un control de autorización personalizado, nos aseguramos de que cada usuario sólo pudiera acceder a los datos relevantes para su actividad. Esto nos permitió impedir eficazmente el acceso a datos no deseados y garantizar la seguridad de los datos en la plataforma.

[Resultado]

El resultado fue una plataforma de datos para logística de última generación, segura y fácil de usar, que satisfacía plenamente los requisitos de nuestro cliente. El departamento de compras disponía ahora de acceso centralizado a todos los datos relevantes para el análisis y la inteligencia empresarial. La plataforma también podía ser utilizada por personas y equipos ajenos a su propia unidad organizativa, lo que mejoró notablemente la colaboración y el flujo de información.

Al implantar esta solución, nuestro cliente pudo mejorar su toma de decisiones basada en datos y optimizar sus procesos empresariales. Esta historia de éxito muestra cómo nuestro conocimiento exhaustivo de la analítica de datos, la IA y los procesos empresariales puede ayudar a superar incluso los retos más complejos. Confirma nuestra posición como socio de confianza para las empresas que buscan soluciones eficaces de análisis de datos e IA.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Taller de MLOps para una empresa de logística

Taller de MLOps para una empresa de logística

Taller de MLOps para una empresa de logística

Experto: Michael Scharpf

Sector: Transporte y logística

Área: Compras y cadena de suministro

Optimice su producción de ML y establezca nuevos estándares en el sector de la logística con nuestro taller MLOps personalizado para su empresa.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

En un panorama digital en constante evolución, las soluciones basadas en datos son cruciales para que las empresas sigan siendo competitivas. Una gran empresa alemana de transportes reconoció la necesidad de explotar su potencial en análisis de datos e inteligencia artificial. Ya tenían varios casos de uso de ML en fase de prototipo, pero carecían de las herramientas y los procesos adecuados para implantarlos con éxito en la producción. Para hacer frente a este reto, organizamos un taller de MLOps.

[Solución]

Nuestro taller de MLOps tenía como objetivo crear un entendimiento común de MLOps y apoyar el futuro desarrollo de casos de uso. Analizamos en profundidad los retos del aprendizaje automático en producción y desarrollamos enfoques de solución. En el taller, presentamos a los participantes un marco integral que incluye tanto herramientas como procesos para estandarizar el aprendizaje automático en producción.

Al principio, presentamos una definición clara de MLOps y explicamos en qué se diferencia de DevOps y DataOps. Hablamos de las distintas funciones y tareas y mostramos cómo deben estructurarse los equipos en una gran organización para trabajar juntos de forma eficaz.

Un aspecto importante fue la creación de una arquitectura objetivo que cubriera todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Describimos las herramientas necesarias para la implementación y mostramos cómo realizar mejoras incrementales para alcanzar el estado objetivo. Al hacerlo, pusimos de relieve aspectos empresariales e hicimos hincapié en la importancia de empezar pronto y aplicar soluciones sencillas.

Además, presentamos a los participantes el ML Canvas como marco para estructurar sus proyectos de aprendizaje automático. Nos sumergimos en cada paso del ciclo de vida del ML, empezando por la exploración de datos y terminando con la monitorización de modelos. Enseñamos las mejores prácticas y técnicas para que todo el proceso sea eficiente y produzca resultados de alta calidad.

[Resultado]

Tras completar el taller de MLOps, los participantes estaban bien equipados para implantar con éxito el aprendizaje automático en la producción. Conocían a fondo los retos y los enfoques de solución de MLOps y disponían de un marco para implementar casos de uso de ML de forma estandarizada.

Ahora, la empresa de transportes podía asentar sus casos de uso de ML sobre una base sólida y aprovechar al máximo las decisiones basadas en datos. Al implantar MLOps, pudieron aumentar la eficiencia, reducir los errores y mejorar la escalabilidad de sus aplicaciones de ML. Pudieron poner sus modelos en producción más rápidamente y acortar el tiempo de comercialización de nuevas funciones. Esto les permitió obtener una ventaja competitiva y deleitar a sus clientes con soluciones innovadoras.

Además, el taller de MLOps permitió mejorar la colaboración dentro de la empresa. Al comprender claramente las funciones y tareas relacionadas con el ML en producción, los equipos pudieron colaborar de forma más eficaz y mejorar la comunicación. Esto condujo a una integración más fluida de las tecnologías de ML en los procesos empresariales existentes y permitió una colaboración fluida entre los científicos de datos, los desarrolladores y el equipo de operaciones.

Durante el taller, también señalamos la perspectiva a largo plazo de la implantación de MLOps. Hicimos hincapié en la importancia de la mejora continua y formulamos recomendaciones sobre cómo la empresa puede seguir optimizando la solución desarrollada. Esto incluye la revisión periódica de los procesos, la evaluación de nuevas herramientas y tecnologías, y la adaptación de la estructura organizativa para seguir el ritmo de los cambiantes requisitos del ciclo de vida del ML.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Evaluación de la madurez de MLOps en la industria química

Evaluación de la madurez de MLOps en la industria química

Evaluación de la madurez de MLOps en la industria química

Experto: Michael Scharpf

Sector: Otros

Sector: Producción

Aumente la madurez de sus MLOps en la industria química con nuestra Evaluación de Madurez de MLOps personalizada.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Evaluar las capacidades actuales de MLOps y crear una hoja de ruta para una infraestructura madura basada en los requisitos del cliente y las mejores prácticas en una empresa química alemana.

Nuestra empresa tuvo la emocionante oportunidad de llevar a cabo una evaluación de las capacidades actuales de MLOps en una renombrada empresa química alemana. La empresa ya había desarrollado varios productos basados en aprendizaje automático en diferentes pilas tecnológicas y en distintos entornos. Sin embargo, debido a un cambio de enfoque hacia las tareas de mantenimiento, se vieron obligados a dejar de desarrollar nuevos productos. El objetivo era crear una hoja de ruta para introducir una plataforma MLOps completa que cubriera las mejores prácticas de implementación y satisficiera las necesidades de la empresa.

[Solución]

Realización de entrevistas y talleres con desarrolladores, usuarios finales y otras partes interesadas para analizar las necesidades y los retos que plantea la actual infraestructura de MLOps.

Nuestro equipo realizó extensas entrevistas y talleres con las partes interesadas para comprender las necesidades y los retos asociados a la actual infraestructura de MLOps. Esto nos permitió definir un conjunto de directrices para construir una plataforma MLOps que tenga en cuenta las necesidades de los usuarios finales, la normativa empresarial y las mejores prácticas del sector.

También realizamos un análisis detallado de plataformas SaaS, proveedores de nube y soluciones de código abierto. Se tuvieron en cuenta más de 50 criterios para hacer una recomendación fundamentada. Esta recomendación constituyó la base del diseño de la arquitectura objetivo, que abarca todo el ciclo de vida del aprendizaje automático y ofrece un enfoque paso a paso para una rápida implantación operativa.

[Resultado]

Proporciona instrucciones para configurar las pruebas, la supervisión, el registro, la gestión de usuarios y los distintos entornos.

La cooperación con la empresa química alemana dio lugar a un resultado impresionante. Pudimos presentar a la empresa una hoja de ruta completa que hizo posible construir una infraestructura MLOps madura. Esto incluía instrucciones claras sobre cómo configurar las pruebas, la supervisión, el registro, la gestión de usuarios y los distintos entornos.

Gracias a nuestros exhaustivos análisis y recomendaciones, la empresa obtuvo una visión clara de las opciones disponibles y pudo tomar decisiones con conocimiento de causa. La arquitectura de objetivos y el enfoque paso a paso permitieron a la empresa avanzar en la implantación de forma eficiente y selectiva.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Formación en análisis de datos para una compañía de seguros

Formación en análisis de datos para una compañía de seguros

Formación en análisis de datos para una compañía de seguros

En el marco de una WBT bilingüe, se impartirán a todos los empleados conocimientos básicos en el ámbito del análisis de datos.

Formación de unos 20.000 empleados en dos idiomas

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Los módulos de la WBT pueden realizarse independientemente unos de otros y son reutilizables

Los empleados tienen una comprensión básica de la analítica de datos y se esfuerzan por profundizar sus conocimientos a lo largo del plan de estudios

Desafío

Una reaseguradora global quiere introducir a todos los empleados en el tema de la analítica de datos en el sector de los reaseguros y contribuir así a la transformación digital. El nivel de conocimientos y experiencia práctica de los empleados en el ámbito de los datos es muy heterogéneo.

Solución

Se diseña un plan de estudios personalizado para el análisis de datos con sus correspondientes fases de desarrollo. Una formación basada en la web (WBT) sirve de curso básico para familiarizar al mayor número posible de empleados con el análisis de datos como tema y contextualizarlo con su trabajo diario. Los ejemplos relacionados con la industria y las interacciones variadas durante la transferencia de conocimientos maximizan la transferencia didáctica en línea. Los temas se dividen en 10 módulos flexibles.

Resultado

Una formación en línea de 90 minutos sobre el análisis de datos en el sector de seguros y reaseguros ofrece contenidos de análisis de datos fáciles de entender en un contexto general y en relación con su trabajo diario. Los futuros elementos de formación del plan de estudios se basarán en la formación básica en línea.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

Nuestros casos prácticos

- Obtenga información aún más detallada sobre los proyectos de nuestros clientes -

Cocina inteligente con Thermomix

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Estudio de caso AI en Munich Re

Operaciones de datos en Munich Re

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Conocimientos de datos e IA

Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA

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