HORNBACH: Aufbau einer Analytics Platform

inovex hat für Hornbach eine Plattform zur Analyse von Kundenbewertungen aufgebaut. Eine der Motivationen für das Projekt war der Wunsch von HORNBACH, Reviews auf Social Platforms wie Google Maps analysieren zu können. Damit sind die Bewertungen gemeint, die ein Kunde nach seinem Besuch im Baumarkt abgeben kann – in welchem Baumarkt der Kunde war, wie das Kauferlebnis wahrgenommen wurde etc. Ziel ist es, auf anonymisierter Basis die Stimmung der Kunden beim Einkauf in den Märkten zu erkennen und die Ergebnisse grafisch ansprechend zu visualisieren, um daraus Verbesserungspotenziale beim Verkauf abzuleiten.

Agile Data Science für die Supply-Chain-Optimierung von REWE digital

inovex hat im Bereich der Supply-Chain-Optimierung mit der REWE-IT-Tochter REWE Digital intensiv zusammengearbeitet. Bei REWE Digital werden alle strategischen Online-Aktivitäten der REWE Group gebündelt. Ziel ist es, der führende Anbieter von Online-Lösungen in allen für REWE relevanten Einkaufsmärkten und Lieferlagern zu werden. Ziel ist das Fulfillment: Verlängerte Supply Chain gegenüber dem Einzelhandel.

Best of Both Worlds: Aufbau einer hybriden BI-Architektur mit Big-Data-Komponenten für dmTECH

Die IT-Tochter von dm-drogerie markt fokussiert sich mit mehr als 800 Mitarbeitern auf die Digitalisierung des Handels. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von innovativen Lösungen: für den Online-Shop, Kunden- und Mitarbeiter-Apps sowie für die IT in den dm-Märkten, den Verteilzentren und der Zentrale. inovex hat dmTech dabei unterstützt, die Möglichkeiten einer bestehenden Data-Warehouse-Lösung mit Big-Data-Technologien zu erweitern.

inovex Blog

Jonas Laake | 19.11.2020

Modelling the Time-of-Arrival Using Distributions

Estimating the time-of-arrival is a common Problem in many Scenarios. This post will show a Distribution-based approach that enables us to get more information about our time-of-arrival and how we could use this information for decision making in the logistics related industry. [...]

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Robin Baumann| 13.11.2020

Deep Learning for Mobile Devices with TensorFlow Lite: Concepts and Architectures

This first post tackles some of the theoretical background of on-device machine learning, including quantization and state-of-the-art model architectures for TensorFlow Lite. [...]

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Björn Fischer | 05.11.2020

Grafana Annotations with Prometheus (a Deep Dive)

Grafana is often used in conjunction with Prometheus to visualize time series and compose dashboards for monitoring purposes. In this blog article, I will dive deep into the specifics of Grafana annotations for data that does not fit into time series graphs – and how to use them with Prometheus as a data source. [...]