Technologie für Business-Lösungen.
Cloud Governance
Der Begriff umfasst die Aspekte Sicherheit, Kosten, Zuverlässigkeit, Betrieb und Leistungsmanagement. Die Einführung einer Public Cloud Lösung erfordert die Implementierung und Umsetzung einer Reihe von Komponenten, Praktiken und Richtlinien, um eine ordnungsgemäße Bereitstellung und Skalierbarkeit sicherzustellen.
Data Governance
Bei Data Governance geht es um mehr als nur Kontrolle. Es geht insbesondere auch darum, das Vertrauen in Daten, Analysen und datenbasierte Entscheidungsfindung zu schaffen bzw. zu erhöhen. Data Governance unterstützt Unternehmen dabei, sich von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz hinsichtlich der Verarbeitung von Daten weiterzuentwickeln, wobei oftmals ein neues Verständnis für den Wert von Daten geschaffen wird.
Data Modernization
Unter dem Begriff Datenmodernisierung verstehen wir insbesondere die Migrationen zu Cloud-nativen Plattformen, die Entwicklung maßgeschneiderter digitaler Produkte zur Lösung von geschäftlichen Herausforderungen, die Implementierung von Data Lakes als zentrales Element der Datenstrategie, die Entwicklung dezentraler Datenarchitekturen, der Einsatz von Machine Learning im großen Maßstab…
Data
Product
Ein Datenprodukt kann als die Summe aus Daten, automatisierter Cloud-Infrastruktur und Algorithmen verstanden werden. Dabei sind unsere Datenprodukte so konzipiert, dass sie einen messbaren positiven Einfluss auf den Unternehmenswert liefern. Datenprodukte werden dabei typischerweise in die bestehenden Geschäftsprozesse integriert.
Verbesserte Verkaufsumsetzung
Verbesserte Verkaufsumsetzung
Intelligente Segmentierung und Anpassung von Kundenangeboten.
Optimierung von Marketing-Kampagnen
Optimierung von Marketing-Kampagnen
Verbesserung und Optimierung des Return on Investment in Marketing- und Attributionsmodellen.
Kundenservice-Prozessoptimierung
Kundenservice-Prozessoptimierung
Intelligente Kundensegmentierung und intelligentes Routing zum Gesprächspartner oder zum Agenten.
Optimierung und Personalisierung der Preise
Optimierung und Personalisierung der Preise
Nachfragevorhersage, Kaufbereitschaft und Preisoptimierung auf Basis interner und externer Daten.
Entitätserkennung in Videos
Entitätserkennung in Videos
Bildverarbeitungssysteme zur Erkennung von Situationen wie Eindringlingen, Gesichtserkennung, Material- oder Videotexterkennung; mit der Bereitstellung von Datenmodellen in der Cloud oder im Edge.
Erkennung von Betrug
Erkennung von Betrug
Identifikation und Erkennung von Betrugsmustern in Echtzeit oder Batch-Transaktionen.
Optimierung des Fertigungseinsatzes
Optimierung des Fertigungseinsatzes
Deskriptive Analyse der Variablen zur Identifizierung optimaler und effizienterer Bedingungen.
Erkennung von Materialfehlern
Erkennung von Materialfehlern
Erkennung von Rissen, Oxidation, Farbveränderungen oder Qualitätsverlusten in Infrastruktur, Werk und Fertigung.
Gesichtsidentifikation
Gesichtsidentifikation
Identitätsüberprüfung durch Gesichtserkennung für Autorisierungs- oder Check-in-Prozesse.
Qualitätsoptimierung in der Fertigung
Qualitätsoptimierung in der Fertigung
Erkennung von Schlüsselfaktoren im Prozess, die die Qualität beeinflussen, und Empfehlungen für Anpassungen zur Verbesserung der Qualität des Endprodukts.
IoT im Edge Computing
IoT im Edge Computing
Verarbeitung von Informationen im Edge, die aufgrund von geringen Latenzanforderungen oder Kommunikationsproblemen nicht in die Cloud hochgeladen werden können.
IoT-Sensoranalyse
IoT-Sensoranalyse
Daten- und Kennzahlenvisualisierung im industriellen Umfeld auf Sensordaten, die in Echtzeit aufgenommen, konvertiert und angereichert werden.
Operative Datenanalyse und -visualisierung
Operative Datenanalyse und -visualisierung
Berechnung und Visualisierung von Betriebskennzahlen aus Daten, die aus verschiedenen Quellen aufgenommen werden.
Web-Browsing-Analytik
Web-Browsing-Analytik
Analyse des Webverhaltens von Kunden und Website-Besuchern anhand von Daten aus Google Analytics, Adobe Analytics, etc.
360°-Überblick über die Kunden
360°-Überblick über die Kunden
Integration und Konsolidierung von Browsing-, Transaktions-, Betriebs- und Zufriedenheitsdaten in einer ganzheitlichen Sicht, die eine Segmentierung und Bewertung des Kundenportfolios ermöglicht.
They are very competent. Their workers are very professional and high-talented with lots of skill in cloud infrastructure, cloud computing and Machine Learning.
They are a very solid team with serious knowledge of data science, algorithms, model training, and model scalability. They work with a high level of best practices in the field of development.
Keepler is a very reliable and skilled provider, always understanding the client’s needs and providing the right piece of advice at the right time. Clearly, they are a key piece of the team.
They have a very qualified team of professionals that make them manage and complete projects with a very high degree of satisfaction. Their knowledge of cloud services is very powerful and they always advise the best way to make the products more efficient and easier to manage.
They provide very valuable service based on quality and knowledge. Their consultants are highly skilled and know public cloud in depth.
Impeccable professionalism and market knowledge make Keepler an ideal partner for strategic projects in our company.
Wir erstellen Ihre Datenprodukte.
Ein Datenprodukt löst einen geschäftlichen Anwendungsfall, indem es Public-Cloud-Technologie, individuell entwickelte Geschäftslogik und Daten kombiniert. Datenprodukte werden in die Geschäftsprozesse des Unternehmens integriert, optimieren die Kapazitäten zur Kundengewinnung und -bindung, reduzieren die Betriebskosten und ermöglichen eine bessere datenbasierte Entscheidungsfindung.
Keepler bietet einen Full-Stack-Analytics-Service, der auf ihren Architekturfähigkeiten in der Public Cloud, Data Engineering, Cloud und Data Governance, Data Science und Datenvisualisierung basiert. Keepler bietet Beratung und nutzt agile Methoden zur Identifizierung, Definition und Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten.
Die Verwendung von Public-Cloud-Technologien ermöglicht Keepler die Entfaltung von Komponenten und die Aufnahme von Daten, die in mehreren Datenprodukten wiederverwendet werden, wodurch die Nutzung von Daten in einer Organisation skaliert werden kann.
Durch die Anwendung der Agile Methodik helfen wir Ihnen, Ihre Produkte zu konzipieren und alle Stakeholder eines Projekts in Einklang zu bringen, um es von Anfang an erfolgreich durchzuführen.
Wir erstellen die Cloud-Umgebung unter Verwendung der besten, sichersten und flexibelsten Praktiken. Operative Landing Pages werden innerhalb eines Rahmens aufgebaut, der auf dem Well Architected Framework und der Information und Data Governance basiert.
Wir bauen und aktualisieren Data Lakes und Data Warehouses, um die deskriptive Analyse von Informationen durchzuführen. Durch die Erkundung von Daten und Visualisierungstechniken kann in kurzer Zeit ein vollständiger Überblick über die Organisation erreicht werden.
Das Hinzufügen von KI / ML in die deskriptive Analyse ermöglicht es, eine komplexere und anspruchsvollere Analyse durchzuführen. Maschinelles Lernen generiert neue Informationen, die den Datenfluss anreichern und die ML-Modelle nähren, um den Wert zu erhöhen.
Die Entwicklung des End-to-End-Projekts wird durch die Arbeitsphilosophien DevOps, SecOps, MLOps und FinOps orchestriert. Sie garantieren die kontinuierliche Lieferung von funktionaler, qualitativ hochwertiger Software, die ihre Anforderungen erfüllt und bei der Sicherheit in das Design, die Kostenkontrolle und die Möglichkeit zur Durchführung von Änderungen eingebaut ist.
Warum mit uns?
Die Notwendigkeit, Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage von Daten zu entwickeln, ist allen Tätigkeitsbereichen gemeinsam, seien es rein digitale Produkte oder physische Produkte. Bei Keepler sind wir darauf spezialisiert, den gesamten Wert aller Daten zu extrahieren.
Unsere Experten sind hochqualifiziert und verfügen über jahrelange Erfahrung in der nativen Entwicklung von Softwareprodukten auf den fortschrittlichsten Public-Cloud Plattformen: Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform.
Die Daten sind nicht statisch, sondern müssen kontinuierlich und schnell an die Bedürfnisse des Kunden angepasst werden. Bei Keepler sind wir agil in der kontinuierlichen und wechselnden Anpassung, die ein Datenprodukt erfordert, das dem Unternehmen einen realen Wert schafft.
Die Fähigkeit, Datenprodukte zu erstellen, die skalierbar sind, erfordert die Beherrschung einer Reihe von Techniken und Technologien, die als wesentlicher Teil dieser Produkte eingesetzt werden, die dann kontinuierlich wiederverwendet werden. Keepler bietet Unterstützung bei der Übernahme und Skalierung der Nutzung von Techniken und Technologien, die für die Optimierung der Nutzung der öffentlichen Cloud und der Daten in einem Unternehmen unerlässlich sind.
Die Einführung der Public Cloud im großen Maßstab erfordert die Einrichtung einer Reihe von Komponenten von Anfang an, um das spätere Management von Sicherheit, Kosten, Zuverlässigkeit, Betrieb und Leistung in großen Cloud-Implementierungen zu erleichtern.
ENTERPRISE LANDING ZONE / GRUNDLAGE
Entwurf und Einrichtung der Public-Cloud-Kontostruktur, in der die Datenprodukte gehostet werden sollen. Einrichtung von Mechanismen zur Zentralisierung von Informationen über Cloud-Nutzung und -Kosten, Sicherheit und Leistungsüberwachung. Integration mit Überwachungs- und Sicherheitstools von Drittanbietern.
BEWERTUNG UND BEST PRACTICES
Bewertung von bereits in der Cloud eingesetzter Software mit dem Ziel, Best Practices der Public Cloud anzuwenden. Validierung von Architekturen und Empfehlungen, um Sicherheit, Kosten, Zuverlässigkeit, Leistung zu verbessern, Ausgaben zu reduzieren und das Betriebsmodell zu verbessern.
AUTOMATISIERUNG
Wir definieren und implementieren Prozesse und Automatisierung, um den Software-Lebenszyklus zu optimieren (DevOps), die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle zu automatisieren (SecOps), die Kosten der Cloud zu überwachen und zu reduzieren (FinOps), die Nutzung von Machine Learning zu skalieren (MLOps) und die Bereitstellung von Cloud-Diensten zu standardisieren (Vending Machine).
DATA PLATFORM MIGRATION
Wir migrieren Anwendungsfälle von On-Premise- und Legacy-Plattformen in die Public Cloud und führen ein Re-Engineering durch, um die besten nativen Datendienste zu nutzen und Kosten und Leistung zu optimieren. Wir migrieren auch Anwendungsfälle von einer öffentlichen Cloud in eine andere, indem wir entsprechende Dienste zwischen Cloud-Plattformen nutzen und den Lock-in-Effekt der Cloud abmildern.
Daten sind der Hauptbestandteil von Datenprodukten. Daher ist es für die Erstellung von Datenprodukten erforderlich, das Geschäftsdatenmodell zu verstehen und die Datensätze mit Geschäftswert zu identifizieren, einschließlich strukturierter Daten, die in Datenbanken gespeichert sind, unstrukturierter Daten wie Dokumente, E-Mails oder Videos und halbstrukturierter Daten wie IoT-Sensordaten.
DATA ENGINEERING
Entwicklung von Datenextraktions-, -lade- und -transformationsprozessen im Batch- oder Echtzeitmodus unter Verwendung von Spark-, Python-, Scala-Technologie und Prozessen auf Basis von Microservices und Serverless Computing. Integration der Datenaufnahmen mit Data-Governance-Systemen, um die Abstammung von Informationen zu dokumentieren.
DATA LAKE OPERATIONEN
Ein operativer Data Lake erlaubt es, unabhängig von Struktur und Volumen ein Maximum an Informationen zur Verfügung zu stellen. Wir arbeiten an der Aufnahme, Integration und Konsolidierung, damit sie für Unternehmen nutzbar gemacht werden können.
VERBRAUCHER DATA LAKES
Wir konsolidieren Kundeninformationen aus verschiedenen Datenquellen zu einer einzigen, die es uns ermöglicht, ein vollständiges Bild der Realität für eine echte 360-Grad-Strategie zu erstellen.
PERSONEN DATA LAKES
Wir sammeln alle Informationen von Mitarbeitern und Partnern an einem Ort (Historie, Aktionen, Umfragen, Vorfälle usw.), um sie zu analysieren und Verbesserungen vorzuschlagen, mit dem Ziel die Loyalität zu erhöhen.
Iot DATA LAKES
Die zunehmende Menge und Komplexität der Informationen macht es schwierig, sie zu erforschen. Wir generieren ein Analyse- und Verwertungssystem, sowohl im Batch als auch in Echtzeit, und wenden ML-Modelle an, um seinen Funktionsablauf zu stärken.
SALES & MARKETING DATA LAKES
Alle Marketing-, Kunden- und Vertriebsaktionen in einem einzigen Datenspeicher, um das Verhalten zu verstehen und vorherzusagen, was den Abteilungen hilft, Kampagnen und neue Produkteinführungen zu optimieren.
TRANSAKTIONALER DATA LAKE
Data Lake-Funktionen in der Cloud ermöglichen die Speicherung und Verarbeitung großer Mengen wertvoller Informationen mit der notwendigen Agilität bei gleichbleibenden Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Informationssystemen.
Jeden Tag fallen Millionen von Daten an, die schrittweise gesammelt werden. Diese Informationen haben das Potenzial, einen geschäftlichen Wert und Entscheidungsmöglichkeiten zu bieten, wenn sie richtig genutzt werden. Bei Keepler können wir dabei helfen, reale Anwendungsfälle zu erstellen, die an die spezifischen Bedürfnisse jeder Organisation angepasst sind, basierend auf Data Lakes von Informationen, die Geschäfts- oder Innovationsanforderungen in Datenprodukte übersetzen, die Lösungen für die heutigen Bedürfnisse bieten und die in der Lage sein werden, sich weiterzuentwickeln, um zukünftige Bedürfnisse zu erfüllen.
DATA GOVERNANCE
Wir stellen Public-Cloud-Services für Data Governance bereit und integrieren sie in die Prozesse der Datenaufnahme, -transformation und -nutzung. Data Governance bietet eine zentrale Sicht auf den Lebenszyklus von Daten und liefert Informationen über deren Qualität, Sicherheitsniveau und geschäftliche Bedeutung.
CLOUD DATA WAREHOUSE
Wir entwerfen, implementieren und optimieren die Cloud-Data-Warehouse-Technologie, die die Trennung von Informationsverarbeitung und -speicherung nutzt, um die Skalierbarkeit und den Zugriff auf Informationen für eine große Anzahl von Benutzern zu gewährleisten. Wir entwerfen das Data-Warehouse-Datenmodell, um dessen Abfragefähigkeit aus verschiedenen Anwendungen zu optimieren.
SPEZIALISIERTE DATENBANKEN
Wir setzen vollständig verwaltete Datenbanktechnologien ein, die auf die Art der Nutzung und des Datenprodukts, die sie verwenden, zugeschnitten sind, egal ob es sich um relationale, dokumentorientierte, Netzwerk-, Wertschlüssel- oder Zeitseriendatenbanken handelt.
DATA APIS
Wir entwerfen Datenzugriffssysteme und Machine Learning-Modelle auf Basis von APIs durch den Einsatz von Managed API Managern und Microservices sowie Serverless Computing. Die Architekturen sind vollständig automatisch skalierbar und ihre Kosten richten sich nach der Nutzung.
DATA VISUALISIERUNG
Geschäftseinblicke können durch den Einsatz fortschrittlicher Datenvisualisierung gewonnen werden. Diagramme, Grafiken, Karten, etc. Visuelle Hilfsmittel zum Erkennen und Verstehen von Trends, Ausnahmen und Mustern in den Daten. Wir entwerfen und implementieren Dashboards in Cloud-nativen Business Intelligence-Diensten oder in lizenzierten Lösungen wie Microstrategy, Tableau und Spotfire.
Künstliche Intelligenz ermöglicht die Generierung neuer Informationen aus vorhandenen Informationen und erhöht so den Wert der Informationen eines Unternehmens. Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Prozesse eines Unternehmens erfordert die Fähigkeit, Datenmodelle in großem Umfang und auf eine Weise zu erforschen, zu modellieren, zu trainieren, zu überwachen und neu zu trainieren, dass diese reproduzierbar sind.
USE – CASE – ERMITTLUNG
Co-Creation-orientierte Dynamik, die die Erstellung eines Katalogs von Anwendungsfällen sowie die Konzeptualisierung von Datenprodukten ermöglicht, um mit dem Aufbau von Minimum Viable Products zu beginnen.
CLOUD DATA LAB
Automatisierung der Umgebungsbereitstellung für Datenwissenschaftler. Teams von Wissenschaftlern und Datenspezialisten benötigen konfigurierbare und skalierbare Umgebungen. Cloud-Umgebungen bieten Datenzugriff und Speicherfunktionen für die Nutzung durch BI-Tools und ML-Anwendungen.
DATA & RESEARCH
Der erste Schritt zur erfolgreichen Nutzung der Daten durch Künstliche Intelligenz besteht darin, sie eingehend zu untersuchen. Wir helfen Ihnen dabei, die Qualität, Vollständigkeit und Streuung zu analysieren; gleichzeitig vertiefen wir die Beziehung, um den oben genannten Geschäftshypothesen näher zu kommen.
STATISTISCHE VERFAHREN
Statistische Verfahren ermöglichen es uns, über die Visualisierung hinauszugehen und versteckte Beziehungen zwischen allen Variablen des Datensatzes und den für das Geschäft oder die Prozesse identifizierten Schlüsselindikatoren zu finden.
MACHINE-LEARNING-VERFAHREN
Die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens ermöglicht es, versteckte Muster in Informationen zu erkennen. Wir wenden diese Muster auf neue Informationen an, um automatisiert Verhaltensweisen, Werte oder Klassifizierungen abzuleiten oder vorherzusagen und so Prozesse und Kosten zu optimieren oder neue Umsätze zu generieren.
DEEP-LEARNING-VERFAHREN
Disziplin innerhalb des maschinellen Lernens, deren Techniken besonders bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Text oder Bilder/Videos nützlich sind. Seine Anwendung ermöglicht es uns, Prozesse zu rationalisieren, die zuvor manuell oder unter Aufsicht von Menschen durchgeführt wurden.
INFERENZ IN DER EDGE
Verwendung von Geräten wie Kameras und Industrieservern zur Ausführung von Modellen durch lokale Durchführung von Inferenzen ohne Hochladen von Daten in die Cloud und mit deutlich reduzierter Latenz. Geräteinstallation und Automatisierung der Modellbereitstellung auf diesen Geräten.
Ihre Karriere bei uns.
Wenn Sie sich uns anschließen möchten und es keine offene Stelle gibt, die zu Ihnen passt, hinterlassen Sie hier Ihren Lebenslauf und Sie werden für zukünftige Stellen berücksichtigt.
Unser Modell der Gehaltstransparenz ermöglicht es sowohl Kandidaten als auch Mitarbeitern, das potentielle Gehalt im Unternehmen zu erfahren.
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