Data-Driven Culture
Viele Unternehmen sammeln große Mengen an Daten, die jedoch wenig Wert für das Unternehmen darstellen. Grund dafür ist, dass die Flut an Daten ungenutzt und unorganisiert in Datensilos verweilt. Data-Driven Culture bedeutet, Entscheidungen auf bestehenden, aufgearbeiteten und analysierten Daten zu stützen. Zusätzlich stärkt es und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Um auf Kunden, Markt, Lieferanten und andere Stakeholder zu reagieren, müssen Unternehmen zunehmend schnellere Entscheidungen treffen. Falsche oder zu langsame Entscheidungen können den Misserfolg des Unternehmens bedeuten.
Proventa als Data-Enabler unterstützt Sie Ihre schnell wachsenden und undurchschaubaren Big-Data-Landschaft durch die Auswahl der richtigen Tools und deren Integration zu beherrschen.
Kontaktieren Sie uns gerne direkt, wenn Sie Fragen zu Ihrer persönlichen Problemstellung haben.
Diego Calvo de Nó
COO & Big Data Experte
Treffen Sie Entscheidungen aufgrund Ihrer Daten!
Nutzen Sie dafür das entsprechende Wissen von Datenexpertinnen und -experten und verwenden Sie bewährte Tools, die Ihnen den Umgang mit den Daten erleichtern. Ihre Daten ebnen den Weg in die Digitalisierung Ihres Unternehmens und unterstützen weitere Prozesse zum Aufbau Ihrer digitalen Zukunft.
Ich berate Sie gerne in allen Fragen zu Big Data und helfe Ihnen, dass für Sie geeignete Modell zur Nutzung aller Vorteile zu finden.
Big Data Tools
Data Science bedeutet die Analyse von Daten mit Maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI)
Erfolgreiche Unternehmen sind Unternehmen, die auf die Speicherung und Nutzung ihrer Daten setzen. Gespeichert werden kann dabei alles, das einen digitalen Fußabdruck hinterlässt. Data Analysis oder Big Data sind keine Fremdwörter mehr für die Unternehmen, denn der Bereich zur Datenverarbeitung hat sich über die letzten Jahre stark verändert. Maschinelles Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) haben dafür den Weg geebnet und neue Möglichkeiten für Datenspezialisten eröffnet. Dabei werden die Daten von Algorithmen verarbeitet, die sich eigenständig weiterentwickeln und verbessern. Einsatzgebiete für diese Technologien bieten sich vor allem in Routineaufgaben, die ohne Eingriff der Mitarbeiter erledigt werden können.