Intercambio de datos en el sector de la aviación

por Patrick | 28/08/2023

Intercambio de datos en el sector de la aviación

Experto: Michael Scharpf

Sector: Transporte y logística

Sector: Producción

Optimización de la integración de datos en el sector de la aviación mediante estrategias innovadoras de intercambio de datos y previsiones precisas de la demanda mediante aprendizaje automático.

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

El complejo panorama de la integración de datos

En el pasado, nuestros clientes nos han planteado un reto que muchas empresas conocen bien: a pesar de la abundancia de datos que encierran el potencial de innovaciones empresariales revolucionarias, éstas siguen siendo Los datos suelen estar en silos aislados. Esta situación no sólo dificulta la disponibilidad y accesibilidad de los datos en toda la organización, sino que, en última instancia, impide una valiosa innovación empresarial.

A esto se añade el hecho de que el Intercambio de datos es una cuestión delicada. Esto se debe principalmente a la falta de responsabilidad. Cuando se hace un mal uso de los datos, ningún área quiere asumir la responsabilidad. La falta de una estrategia coherente de intercambio de datos en un marco de gobernanza de datos ha impedido el uso seguro e interfuncional de los datos.

Intercambio de datos seguro y sin fisuras mediante estrategias innovadoras

A partir de las necesidades identificadas, desarrollamos una solución a medida que cumplía los requisitos clave de nuestro cliente. En primer lugar, creamos un entorno seguro para permitir el intercambio de datos más libre posible en el marco de una Estrategia de intercambio de datos permitir. Un elemento clave de nuestra estrategia fue la Creación de un modelo de clasificación de datos. Este modelo constituyó la base para garantizar el acceso legal y proporcionó a los departamentos implicados una comprensión clara de las estructuras de datos.

También introdujimos un acuerdo de intercambio de datos que documentaba claramente las responsabilidades. Esto garantizó la fiabilidad del intercambio de datos.

Transformación del panorama de los datos para futuras innovaciones

Las soluciones que aportamos no sólo permitieron valor añadido inmediatopero también allanó el camino para futuras innovaciones empresariales. Como resultado de nuestra colaboración, creamos una hoja de ruta para la transición en el intercambio de datos con el fin de cerrar la brecha existente entre el intercambio de datos actual y la visión del intercambio de datos como una "norma".

Una vez definidas las primeras medidas para aplicar la estrategia de intercambio de datos, habilitamos a nuestro cliente, optimizar los procesos empresariales y maximizar las oportunidades de negocio.

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

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Michael Scharpf

Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

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

por Patrick | 14/08/2023

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.

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Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

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Diseño de una plataforma de análisis de datos en la nube

por Patrick | 21/07/2023

Diseño de una plataforma de análisis de datos en la nube

Experto: Michael Scharpf

Sector: Energía

Área: Marketing y Ventas

Maximice la eficiencia operativa y reduzca los costes con nuestra plataforma personalizada de análisis de datos en la nube que unifica a la perfección infraestructuras de datos complejas.

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

[Desafío]

Nuestro cliente, una empresa muy ramificada con varias unidades organizativas autónomas, se enfrentaba a un importante reto de infraestructura informática y de datos. Cada unidad gestionaba su propia infraestructura informática y de datos, lo que hacía extremadamente compleja la consolidación y el uso de todos los datos de la empresa. Nuestro objetivo era desarrollar una plataforma unificada que permitiera esta integración de datos sin comprometer la autonomía de las unidades individuales. Además, la plataforma debía cubrir tanto las operaciones de desarrollo como las de producción, lo que suponía otro reto en términos de escalabilidad y flexibilidad.

[Solución]

Con nuestro enfoque en el uso de tecnologías en la nube y nuestro profundo conocimiento de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, estábamos bien equipados para afrontar este reto. Comenzamos el proceso con una exhaustiva recopilación de requisitos para la plataforma en colaboración con todas las unidades organizativas. Esto fue fundamental para comprender las necesidades específicas de cada unidad y desarrollar una solución adaptada a sus requisitos individuales.

En la siguiente fase, probamos los escenarios más importantes en las tecnologías posibles para asegurarnos de que nuestra solución cumplía los requisitos del cliente. Optamos por un diseño modular basado en tecnologías en la nube como AWS y Azure para que la plataforma fuera flexible y adaptable.

El acceso a los datos se realizó tanto a través de un lago de datos central como directamente a través de los sistemas fuente de las distintas unidades organizativas. De este modo se garantizó el mantenimiento de la autonomía de las unidades, al tiempo que se estableció una plataforma central de análisis de datos basada en la nube.

[Resultado]

El resultado final fue una plataforma de análisis de datos en la nube altamente flexible, eficiente y adaptable, diseñada sobre la base de Collibra y una pila Azure/AWS cada una. Esta solución personalizada permitió a todas las unidades organizativas del cliente trabajar de forma fluida y eficiente con datos de toda la empresa sin adaptar su infraestructura informática existente.

La plataforma se caracterizaba por su gran adaptabilidad, que daba a las unidades organizativas la máxima flexibilidad en el uso de los datos. Al mismo tiempo, el uso de tecnologías en la nube garantizó que los costes generales se mantuvieran bajos. Esta es una ventaja clave cuando se trata de optimizar la eficiencia empresarial.

Otra ventaja significativa fue la cobertura integral de todos los casos habituales de uso de datos. Independientemente del tipo de evaluación o análisis de datos requerido por las distintas unidades, nuestra solución fue capaz de satisfacer estos requisitos.

En resumen, hemos desarrollado una plataforma de análisis de datos en la nube potente, rentable y flexible que permite al cliente centralizar y optimizar sus decisiones basadas en datos, preservando al mismo tiempo la autonomía y las necesidades individuales de cada unidad organizativa.

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Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

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Concepto de malla de datos para una empresa industrial

por Patrick | 06/07/2023

Concepto de malla de datos para una empresa industrial

Experto: Michael Scharpf

Sector: Consumo y venta al por menor

Área: Marketing y Ventas

Descubra cómo ayudamos a una empresa industrial líder a revolucionar su arquitectura de datos y a utilizar valiosos datos de IoT para tomar decisiones empresariales estratégicas con el innovador concepto Data Mesh.

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

[Desafío]

Nuestro cliente, un fabricante internacional de motosierras y equipos forestales y de jardinería, se enfrentaba a un reto importante. La empresa quería revisar su arquitectura de análisis para aprovechar al máximo los valiosos datos de los gemelos digitales y los dispositivos IoT. Este es un aspecto clave en la economía moderna impulsada por los datos, ya que dicha información proporciona información valiosa sobre el rendimiento de los productos y el uso de los clientes. Para el cliente era importante contar con un enfoque pragmático y orientado a objetivos que cubriera todos los aspectos de una arquitectura moderna. El reto consistía en evitar que el lago de datos previsto se convirtiera en un pantano de datos, un problema habitual cuando los datos se desorganizan y resultan inaccesibles.

[Solución]

Como proveedor de soluciones de análisis de datos e inteligencia artificial, afrontamos el reto con un plan concreto. Comenzamos con la recopilación de requisitos y realizamos un exhaustivo estudio preliminar para comprender las necesidades específicas del cliente. A partir de ahí, desarrollamos un concepto de malla de datos. Una malla de datos desplaza el escalado de la arquitectura de datos de equipos centralizados a equipos orientados a dominios, lo que proporciona una solución escalable para big data. Este concepto también incluía la gobernanza de datos y el control de permisos, dos factores críticos para mantener la calidad de los datos al tiempo que se garantiza un acceso seguro a los mismos. A continuación pasamos a la fase de implementación y empezamos a construir las instancias de dominio individuales. Implementamos sucesivamente los casos de uso definidos para demostrar el rendimiento de nuestra solución.

[Resultado]

El resultado fue convincente. El enfoque Data Mesh reconoce que sólo los Data Lakes tienen la escalabilidad necesaria para satisfacer las necesidades analíticas actuales, y nuestro cliente dispone ahora de un marco de gestión de datos para su primer caso de uso de IoT. Nuestra estructura de propiedad "ascendente" con normas claras de gobernanza de datos permitió a la empresa aprovechar plenamente el valor de sus datos. También proporcionamos una hoja de ruta para la implementación posterior, incluida la definición de casos de uso piloto adicionales. De este modo, nuestro cliente pudo seguir desarrollando su estrategia basada en datos, apoyándose en nuestra experiencia en el concepto de malla de datos.

Este proyecto pone de relieve nuestra experiencia en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y muestra cómo podemos ayudar a las empresas a hacer realidad sus ambiciones basadas en datos. Nuestra visión integral de los problemas empresariales y nuestra comprensión de los retos de nuestros clientes nos permiten ofrecer soluciones a medida que han demostrado su eficacia en la práctica. Si busca un socio con experiencia que le ayude en sus proyectos de análisis de datos e IA

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Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

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Evaluación de la madurez de MLOps en la industria química

por Patrick | 07/06/2023

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.

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