Big Data

Seitdem die Analytiker von Gartner Big Data mit Big Analytics verknüpft haben, lernen Unternehmen jeder Couleur, darin ein neues Feld für Innovation, Wettbewerb und Produktivität zu sehen, wie es ein Bericht von McKinsey zusammenfasst. Allein für den öffentlichen Sektor wurde ein Kostensenkungspotenzial von 15 bis 20% geschätzt.

Datenanalyse, Wachstumsmotor

Seitdem die Analytiker von Gartner Big Data mit Big Analytics verknüpft haben, lernen Unternehmen jeder Couleur, darin ein neues Feld für Innovation, Wettbewerb und Produktivität zu sehen, wie es ein Bericht von McKinsey zusammenfasst. Allein für den öffentlichen Sektor wurde ein Kostensenkungspotenzial von 15 bis 20% geschätzt.

Nach einer Studie von Transparency Market Reasearch machen Gesundheits-, Bank- und Finanzwesen und der öffentliche Sektor 2012 mehr als 55% des Big Data-Marktes aus. Ein Weltmarkt, der nach dem IDC (Index des Konsumgefälles) auf ungefähr 27,7 Milliarden Dollar im Jahr 2012 geschätzt wird und sich gegen 2016 verdoppeln dürfte, wobei ca. 12% auf spezialisierte Software und 80% auf Dienstleistungen entfallen.

Das auf der Kompetenz von mehr als 150 Wissenschaftlern und spezialisierten Analytikern beruhende Big Data-Angebot von Sogeti High Tech reagiert auf die Bedürfnisse der Unternehmen für Analysen, Optimierung und Innovation.

Erweiterung der Simulation

Von Datenerfassung, Speicherung, Suchanfragen und Data Mining bis zur Analyse und Darstellung der Ergebnisse stellt die Beherrschung des Simulationsverfahrens und der konzeptionellen Komplexität einen beträchtlichen Startvorteil dar.

In Erweiterung des Simulationsaspekts, aber auch davon unabhängig, wendet sich das Big Data-Angebot von Sogeti High Tech mit den folgenden Dienstleistungen an Unternehmen aller Branchen :

  • Consulting, insbesondere mit der Durchführung von Workshops auf der Grundlage mit dem Ziel, die möglichen Auswirkungen eines Projekts, seine Natur, seinen Umfang, seine Organisation und die dabei verwendeten Ressourcen zu erfassen.
  • Entwicklung von analytischen Modellen in den folgenden Kontexten :
    • Analyse von heterogenen Daten
    • Informationsanalyse in Echtzeit (Streaming, Datenpakete, Belastungsspitzen)
    • Analyse sehr großer Volumen von strukturierten, relationalen Daten (in der Größenordnung von Petabit)
    • Ad-hoc-Analyse im Rahmen eines Forschungs- und Versuchsprojektes
    • Verstärkung einer Datenstruktur, um eine einheitliche Grundlage für wiederholte Anwendungen zu schaffen
    • Entwicklung von Beschreibungs- und Diagnosemodellen sowie von vorausschauenden und präskriptiven Modellen
  • Projektdurchführung, die den Einsatz von Big Data-Systemen, von Infrastruktur bis zu maßgeschneiderten Modellen der Datenanalyse und am Ende der Kette vorausschauende oder prospektive Modelle umfasst, die auf eine Problematik reagieren. Mit den Phasen :
    • Sammlung
    • Organisation, Speicherung
    • Entwicklung der vorausschauenden Modelle
    • Maßnahmenvorschläge
    • Validierung des ROI (Return on Investment) und des Wissenstransfers

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Kontakte
  • Joahannes Schwanzer
    Johannes Schwanzer
    Head of Sales & Business Development (North of Germany)
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    Carlos Ribeiro Simoes
    Business Development & Marketing
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