MCTS meets LLMs: Enabling Complex Reasoning and Strategic Planning
Data & AI
Wenn Unternehmen die Vorteile der Digitalen Transformation für sich nutzen möchten, müssen sie ihre immer größer werdenden Datenbestände sinnvoll bewirtschaften und auswerten.
Wir helfen unseren Kunden, aus Daten wirtschaftlichen Nutzen zu generieren. Dazu integrieren wir heterogene Datenquellen in klassische Data-Warehouse-Strukturen und multidimensionale Analysemodelle, entwerfen und implementieren Big-Data-Plattformen und Realtime-Szenarien und verwenden innovative Suchtechnologien. Als Spezialist lösen wir auch unter Zeitdruck anspruchsvolle Aufgaben in den Bereichen Data Management und Analytics, für die oftmals in den Unternehmen keine eigenen Fachleute verfügbar sind.
Case Studies
dm-drogerie markt: Entwicklung eines vollautomatisierten Data Centers für den Online-Shop
Wenn eine große Marke wie dm strategisch ins Onlinegeschäft einsteigt, weckt das hohe Erwartungen. Deshalb hat das IT-Tochterunternehmen FILIADATA, das seit 1988 für alle IT-Systeme von dm verantwortlich ist, bereits 2013 ein Projekt angestoßen, das die Voraussetzung für den zuverlässigen und ausfallsicheren IT-Betrieb von dm.de schaffen sollte: den Aufbau einer großen vollautomatisierten Linux-Infrastruktur im Rechenzentrum, auf der anspruchsvolle Web-Dienste wie der Onlineshop betrieben werden.
CASE STUDY LESENProSiebenSat.1: Entwicklung einer Big-Data- und Data-Science-Lösung
inovex hat für die ProSiebenSat.1 AG ein Data-Science-Projekt auf der Grundlage eines Hadoop-Clusters umgesetzt, das den Einfluss von TV-Werbung auf ein beworbene E-Commerce-Unternehmen misst.
CASE STUDY LESENREWE digital: Demand Forecasting für den REWE-Lieferservice
Im Rahmen des aktuellen Projektes wurde die Absatzprognose (Demand Forecasting) für den REWE-Lieferservice neu entwickelt. Die Implementierung der Lösung sollte mit Hilfe von Big-Data-Technologien eine einfache Skalierbarkeit ermöglichen.
CASE STUDY LESENspotsize: Besseres Schuhkauf-Erlebnis durch Größenfindung mit AI
spotsize hat eine Augmented-Reality-Lösung entwickelt, die in Online-Shops das Schuhkauf-Erlebnis verfügbar macht, das Kund:innen aus stationären Geschäften kennen. Mithilfe von Machine Learning vermisst das Programm per Smartphone-Kamera die Füße der Kund:innen und bestimmt auf dieser Basis entsprechende Schuhgrößen. Spotsize suchte einen Partner für die Umsetzung der ML-Komponenten der App und hat diesen mit inovex gefunden.
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