Cloud-Technologien bieten Data Scientists eine ideale Umgebung, um explorativ Daten zu verarbeiten und neue Machine-Learning-Modelle zu entwickeln.
Daher helfen wir unseren Kunden bei der Planung von Cloud-Projekten, beim anschließenden Onboarding sowie bei der Umsetzung und dem Betrieb von Data-Science-Projekten in der Cloud.
Ein Cloud-Setup kann viele sonst langwierige Prozesse streamlinen. Um Data Science für die Praxis anwendbar zu machen, ist es nötig, Modelle, die normalerweise unter „Laborbedingungen“ entstehen, in die Produktion umzusetzen. Durch die konsequente Verwendung des Paradigmas „Infrastructure as Code (IaC) können reproduzierbar Systemlandschaften geschaffen werden. So können Data Scientists neue Modelle in Testumgebungen gestalten, die sich bereits an der Praxis orientieren und leichter umsetzbar sind.
Platform-as-a-Service-Angebote der Cloud-Anbieter ermöglichen eine schnellere Entwicklung neuer Algorithmen. Sie bieten nicht nur die benötigten Mittel zur Umsetzung, sondern auch genügend Rechenressourcen. Individuelle Modelle können dagegen noch besser auf den Einzelfall zugeschnitten werden und sind meist besser als der Standard.
Gemeinsam mit inovex haben wir im Cloud-Workshop und bei der Vorbereitung des Proof of Concept (PoC) die Potenziale unserer Maschinendaten erschlossen. Ziel war die Ablösung manueller Excel-Analysen durch automatisierte KI. Nach Konzeption der sicheren Landing Zone auf STACKIT ermöglichte die technische Umsetzung via Kubernetes eine schnelle, agile Inbetriebnahme des PoC ohne interne Code-Anpassungen. Dank der partnerschaftlichen Zusammenarbeit haben wir nun ein hervorragendes, souveränes Fundament gelegt.
Angebote zur Umsetzung von Data Science in der Cloud gibt es viele. Die wenigsten davon sind wirklich nachhaltig. Wir verhelfen unseren Kunden zu Lösungen, die langfristig Bestand haben.
Wenn der Weg in die Cloud feststeht und das Projekt startet, müssen einige Kunden noch „Cloud-ready“ gemacht werden. Der Aufwand und die Aufgaben dafür können sich je nach Anspruch und Unternehmensorganisation erheblich unterscheiden. Wir beraten daher gerne von Anfang an bei der Organisation und Strukturierung der Cloud-Systeme und führen ein individuelles Cloud-Onboarding durch. So können nachhaltige Produkte entstehen, die nachfolgende Entwicklungsschritte langfristig transparent machen und Continuous Integration/Deployment (CI/CD) ermöglichen.
Viele Unternehmen verfügen bereits über Data-Science-Expertise im eigenen Haus. Um ihnen die Arbeit in der Cloud so einfach wie möglich zu machen, übernehmen wir die Implementierung des Cloud Setups und entwickeln gemeinsam mit ihnen einen Data-Science-Selfservice-Baukasten. Ein gemeinsam entwickeltes Framework stellt sicher, dass sie sich voll auf ihre Arbeit konzentrieren können, ohne sich aktiv mit dem Code beschäftigen zu müssen.
Jede Lösung bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Wir bieten Data-Science-Lösungen in der Cloud, die auf die Bedürfnisse und Wünsche unserer Kunden zugeschnitten sind.
Große Anbieter wie Google, Amazon oder Microsoft Azure bieten Produkte, die ein einfaches Setup bieten und schnellere Ergebnisse begünstigen. Häufig sind diese Vorteile jedoch mit einer entscheidenden Einschränkung verbunden: Vendor Lock-ins verhindern eine reibungslose Übertragung von einem System in das andere.
Wir sind in der Lage, eine Cloud-Infrastruktur aufzusetzen, die unabhängig von einzelnen Cloud-Providern arbeitet, und beraten Sie gerne dabei, welche Lösung am besten zu Ihren Bedürfnissen passt.
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