ONE DATA

Wie wir mit ONE DATA das Data-Science-Tempo radikal erhöhen

..schneller sind Data-Science-Prozesse mithilfe von ONE DATA.

Die flexible Plattform

Nur wenige Unternehmen nutzen ihre Daten umfassend genug, um neue Werte zu schaffen. Es scheitert an Datenqualität und -transparenz sowie der Akzeptanz der Lösung bei den End-Usern. Das ändern wir mit ONE DATA: Auf der Data-Product-Plattform entsteht ein ganzheitlicher Data Science-Prozess inklusive Machine Learning Operations (MLOps). Use Cases werden dadurch viel schneller industrialisiert.

Data Products / AI

DataOps

Data Engineering Services

Sie haben die komplette Data Pipeline per Catalogue, Cartography und Co. im Griff.

Model / ServiceOps

Model Engineering and Development Services

Training, Wartung und Steuerung von Modellen erfolgen stark vereinfacht.

ApplicationOps

Application Engineering Services

Endanwender können auf der Plattform direkt mit „ihrer“ Applikation loslegen.

Security (Authentication and Authorization), Personally Identifiable Information (PII) Governance, Analytics Governance and Explainability, Privacy-Preserving Compute

API Management, GitOps, Service Press

Mit ONE DATA führen wir Data Science zum Erfolg: vom Daten-Engineering über die Entwicklung von Modellen bis zur Bereitstellung von Applikationen für User. Alles erfolgt auf einer ganzheitlichen Data-Product-Plattform, gelingt um bis zu 50 Prozent schneller und lässt sich einfacher skalieren. Sie benötigen weniger Manpower und die Datenqualität steigt. Am Ende steht ein fertiges Datenprodukt mit messbarem Mehrwert für Ihr Unternehmen.

Mit ONE DATA:
In 3 Schritten zum Data-Science-Erfolg

Daten-Engineering (DataOps):
Die beste Datenqualität garantieren

data ops
data ops

DataOps

Die beste Datenqualität garantieren

  • Überprüft: Ständig auf der Suche nach Fehlern? Hier nicht: Daten aus verschiedenen Quellen lassen sich bereits beim Importieren per Data Catalogue überprüfen sowie ihre Struktur und Qualität mithilfe einer umfassenden Data Cartography sicherstellen.
  • Transparent: Datensätze in Unternehmen stammen oft aus intransparenten Quellen. Trotzdem müssen Sie fehlerfrei verknüpft und laufend überprüft werden. Bei ONE LOGIC erfolgt der Prozess automatisiert, transparent und zentral auf einer Plattform.
  • Kooperativ: ONE DATA beendet das Stückwerk im Data-Science-Prozess. Hier arbeitet das gesamte Data-Science-Team auf einer Plattform. Daten-Architekten, Software-Entwickler, Tester usw. kooperieren nahtlos miteinander.

Modellentwicklung (ModelOps):
Den Use Case komplett vor- und aufbereiten

model ops
model ops

ModelOps

Den Use Case komplett vor- und aufbereiten

  • Stabil: Viele traditionelle Modelle sind nicht qualitätsgesichert und ihre Datenbasis ist instabil. Bei ONE DATA wird die Qualität und Veränderung der Modelle zentral überwacht und automatisch ausgewertet.
  • Zentral: Das dezentrale Erstellen von Modellen – von mehreren Beteiligten auf unterschiedlichen Plattformen – erschwert Anschlussprozesse und verhindert das „Go Live“. Bei ONE DATA arbeiten alle in einem zentralen „Lab“. Training, Wartung und Skalierung von AI-Modellen sind stark vereinfacht.
  • Schnell: Fangen Sie nicht immer wieder von vorne an: Qualitätsgesicherte Modelle werden in der Plattform gespeichert und kommen bei vergleichbaren Anwendungsfällen adaptiert zum Einsatz. Auf dieser Basis lassen sich Datenprodukte rasant umsetzen und skalieren.

Frontend-Applikationen (ApplicationOps):
Die direkte Industrialisierung im Fokus

application ops
app ops

ApplicationOps

Die direkte Industrialisierung im Fokus

  • Integriert: Jede Applikation komplett neu entwickeln? Das kostet Zeit und Geld. Für den Aufbau von Frontends und Applikationen steht hier eine integrierte Entwicklungsumgebung zur Verfügung.
  • Einfach: Oft nehmen Benutzer eine Data-Science-Lösung nicht an, weil sie schwierig zu handhaben ist. ONE DATA ist einfach zu bedienen und richtet sich nicht nur an Spezialisten. Benutzer können komplexe Anwendungen wie Prozessanalysen oder Simulationen sogar selbst erstellen.
  • Gesichert: Die fertigen Anwendungen werden einfach live geschaltet – und viele technologische Hürden im traditionellen Data-Science-Prozess entfallen. Die Benutzerverwaltung stellt anschließend sicher, dass immer die „Richtigen“ auf das fertige Datenprodukt zugreifen.
ONE DATA Whitepaper Mobile

Jetzt die Infobroschüre “ONE DATA -Facts and Figures-“ kostenfrei herunterladen!

Nur wenige Unternehmen nutzen ihre Daten umfassend genug, um neue Werte zu schaffen. Die Infobroschüre “ONE DATA -Facts and Figures-“ zeigt Ihnen übersichtlich, wie Sie mithilfe der Data-Product-Plattform ONE DATA einen rasanten Data-Science-Prozess etablieren und Ihre Datenprodukte zum Erfolg führen!

  • Machen Sie den Weg frei für mehr Produktivität und Effizienz
  • Skalieren Sie schnell und einfach auf einer ganzheitlichen Plattform
  • Messen Sie den Erfolg präzise
  • Erschaffen Sie schnell einsatzbereite Datenprodukte mit Mehrwert
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Datenprodukte bei ONE LOGIC:
3 Fragen – 3 Antworten

Was zeichnet die Datenprodukte von ONE LOGIC aus?

Wir verstehen unter diesem Begriff End-To-End-Lösungen, die im Unternehmen neue Werte schaffen. Sie bestehen aus perfekt aufbereiteten Daten, Modellen zu Verarbeitung dieser Daten und fertigen Anwendungen für den End-User. Diesen Dreiklang stellen wir mit ONE DATA sicher. So entstehen neue Geschäftswerte. Damit ist unsere Definition übrigens viel weitgehender als bei anderen.

Wie stellt man sicher, dass man die richtigen Anwendungen findet?

Zunächst kommt es natürlich auf den Bedarf des Unternehmens an. Was will man optimieren oder wo soll neues Wissen generiert werden? An diesen Fragen orientieren wir uns. Im Übrigen setzen wir auf einen stufenweisen Ansatz, bei dem wir uns komplexe Prozesse vornehmen – zum Beispiel in der Fertigung, Auftragsplanung oder Supply Chain –, die dazugehörigen Daten bewerten und sukzessive Domänen dazu aufbauen. Sie geben die Struktur für erfolgreiche Datenprodukte vor.

Lässt sich der Erfolg von Datenprodukten messen?

Nutzungshäufigkeit, Datenqualität und Stabilität sind klassische Erfolgskriterien von Datenservices. Für Datenprodukte – also vollständige End-to-End-Anwendungen – messen wir aber auch klassische Business-KPIs, die sich mit dem Einsatz unserer Lösungen verbessern.


ONE LOGIC Insights
Hätten Sie es gewusst?

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Wie steht es um die Data Science in Unternehmen?

In unserem Quiz können Sie Ihre Einschätzung prüfen – und erfahren, wie Sie Data Science als reibungslosen Prozess organisieren.

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