数据和见解的弹性。# DataDoMore
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我们不去看他，他是实施者的助手，bereichsübergreifend是我们的新助手。
在北北地区，我们将为herkömmlichen东方提供使用案例，Punktlösungen hin zur Entwicklung benötigter Kompetenzen, um monetarisieren。这是一份完整的蓝图，Möglichkeiten datengetriebenen Wertschöpfung可视化的蓝图。这是我们的蓝图，für是forderlich的设计图。大足华美gehoren:
- Modernisierung des Unternehmenskerns，UM Die Digitale Transformation Vorzubereiten
- 实施智能系统，采用新的方法，新的信号和Verknüpfungen的bilden
- 在künstlicher智能，嗯，我的数字节奏和anpassungsfähig祖machen
IM Rahmen derModernisierungMüssenundens insights Ans Licht Gebracht Werden，在Alten Systemen Verborgen Sind，UM Ein Flexibles Netz Aus Grundlegenden Services Zu Konzipieren。Dieses基础KannAnschließend在Komponenten Zerlegt Werden，Die Dynamisch IM Jeweiligen Kontext Angeordnet Und AutualiertWerdenKönnen。Dies ErfordertHäufigieabschaltung oder Erneuerung Bsheriger Systeme，Die Im Kern des Unternehmens Stehen。所以Haben WirBeispielsweiseSkürzlichFüreine retailbank dassystemfürbitätsbewertungenauf ein neues deply gehoben，um bewertungen Potenzieller neukunden und prozess-applikationen在Echtzeit zuErmöglichen。Zur Steigerung derAgilitätHabenWir Das SystemFürKreditentsCheidungenNeu Konzipiert und Die Mainframe-Umgebung der Bank Transformier。Heute Ist die Bank在Der Lage，Bonitätsbewertungen在Weniger Als 50 MilliseKunden Zu Generieren。
我是nächsten Schritt gilt, daten - supply chain和daten - supply chain的数字供应链和资产，作为情报人员的Auswertungen zulässt和für datenbasierte的schensiidungen和datenbasierte的schensiidungen和datensiidungen的潜在客户。derarge project führen wir für verschiedenste Kunden im retail sektor durch。在本研究中，我们使用了strukturierte和unstrukturierte Daten, Reaktionen auf Promotions, SmartLabel Scans, Produktaffinitäten, Kundenpräferenzen sowie Preis- und producduktwahrnehmungen。Anschließend setzen wir Methoden des maschinellen Lernens ein, um die Empfehlungslogik für产品促销在Echtzeit zu verbessern。
Wir Impliedieren Verschiedene Modelle derKünstlichenInglialZurLösungvon业务 - 遇到Einem von ExpertenUnterstützten，Nahezu Vollautomatisierten Modus。AUF Diese Weise Lassen Sich Kontinuierliches Lernen und Stetige Vercesserungen在Vigwierte und Neue Modelle Integerenen。Unsere Kunden Aus der Finanzindustrie Sind Ein Exzellentes BeispielDafür，Wie在ErfolgübersetztWerdenKann。Wir Wenden Ai-Methoden AN，UM Anomalien在Daten und Transaktionen Zu Erkennen，Die AufVerdächtigeVorgängeHinweisen，und Machen Die Verantwortlichen Auf PotenziellBetrügerischeAktivitätenAufmerksam。Darüberhinaus analysieren wir metters，um KritischeVorfällevorherzusagenund in-time-maßnahmenzurpräventionzuveranlassen。
麻省理工学院柴头ansatzkönnenunternehmen eine dainstruktur schaffen，Die Astryanden Punkte Miteinander verbindet und zur grunlage aller zu der AlleGleichermaßenZugang Haben。Damit Sind es Nicht Laten，Die Den Duterschied Zwischen Erfolgreichen und Nicht Erfolgreichen Unternehmen Ausmachen。ES信德vielmehr死Mitarbeiter，模具冯回到名单DatenunterstütztunbekannteZusammenhängeherstellen，抵达Neue Probleme erkennen UNDLösungen献给komplexe Herausforderungen entwickeln。MöglichWird Dies Durch Kooperative Beziehungen，Von Denen Konsumenten AufVölligNeue Weise Rimise盈利赢利。
不当投资组合UMFASST FOLGENDE LEISTUNGEN：
DatenMoneTarisierung.Zur Insights-GestütztenErkennungund NutzungNeuerMöglichkeiten，UM Die Arbeitsergebnisse Im Unternehmen Zu Steigern und Bislang Unerschlossenen Bereichen ZuErmöglichen。
DatenmodernisierungZur Schaffung Einer Grenzenlosen DateNlandschaft AUF Grundlage CloudBasierter DatenPlattform-Architekturen，UM Daten Zu Skalieren und Umfangreiche Analytics-KapazitätenSicherzustelen。
分析zur Abdeckung des gesamten Spektrums an Analytics-Möglichkeiten in Unternehmen, die von Insights and Modeling is zu AI and ML reichen。
数据操作ZUM AUFBAU AutomatisierungsBasierter Skalierbarer PlattflowenFürOptimierte Datenoperationen und托管服务。
DSGVO端端框架(Beurteilen, Definieren, Verwalten and Managen)
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