Raus aus dem Datensumpf
Die Kosten für die Speicherung massiver Datenvolumen haben sich durch neue Technologien stark verringert. Viele Unternehmen haben sich daher dem Konzept des Data Lake zugewandt, obwohl die Gründe für die Speicherung massiver Datenmengen recht nebulös und oft nicht stichhaltig sind.
Allzu oft können die gespeicherten Daten ihren Zweck nicht erfüllen, sind unzureichend standardisiert oder liegen doppelt vor. Klingt das vertraut?
Ein See aus Daten kann leicht zu einem Datensumpf kippen, der ohne wirklichen Nutzen gehörige Kosten verursacht.
Machen Sie Ihre Daten fit
Stellen Sie sich eine Plattform vor, die ein praktisches Verfahren für Streaming, Analyse und Archivierung von Daten bietet und dabei Ordnung ins Chaos bringt. In einer idealen Welt würde Ihr Unternehmen Daten verarbeiten, in Echtzeit analysieren und nur speichern, was tatsächlich benötigt wird.
Mit der Cloud und künstlicher Intelligenz ist das nun möglich. Daten lassen sich durchsuchen, um zu bestimmen, welche Datensätze intrinsisch wichtig sind und gespeichert werden müssen. Sehr wahrscheinlich benötigen Sie tatsächlich nur einen Bruchteil Ihrer aktuell gespeicherten Daten.
Neues Denken, neue Methoden
Die Übernahme dieses innovativen Ansatzes erfordert neue Technologie. Ebenso benötigt werden aber eine neue, selbstbewusste Art des Denkens sowie Methoden, die nicht immer mit der althergebrachten Denkweise kompatibel sind. GFT kann Ihnen bei beiden Aspekten helfen.
Wir haben eine beispiellose praktische Erfahrung darin, smarte Datenmanagement-Lösungen zu liefern, die sowohl mit Big Data als auch mit traditionellen Unternehmensdaten zurechtkommen. Unser Ansatz ist bahnbrechend und basiert auf unseren eigenen Technologien und Methoden.
Wir können Sie bei der Entwicklung eines strategischen Ansatzes, der für Ihr Unternehmen quantifizierbare und nachhaltige Verbesserungen bringen wird, unterstützen. Unser Ziel ist es, Tools und Methoden bereitzustellen, mit denen Sie in Zukunft völlig autark handeln können.
Anwendungsfälle
Produkte
Erkennung von Mustern über Transaktionen hinweg und Empfehlung relevanter Produkte
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