Es gibt viel Diskussion über das Potenzial von Datenanalysen, maschinellem Lernen und Deep Learning. Und obwohl diese Diskussionen – und zahlreiche PowerPoints – den Eindruck erwecken, das wären brandheiße Themen, sind die landläufigen Ansätze zur Datenauswertung tatsächlich immer noch lauwarm.
Anstatt auf die Datenanalyse-Welle aufzuspringen steht umlautfür echte, moderne End-to-End-Analysen und tiefgreifende Erkenntnisse über Zusammenhänge zwischen den Daten, die herkömmliche Methoden nicht liefern können.
Weltweit sammeln wir mit unserem Crowdsourcing jeden Tag mehr als 5 Milliarden Datenpunkte von unseren eigenen Softwareanwendungen. Wir helfen unseren Kunden mithilfe von Algorithmen, Verbindungen zwischen den Daten zu erkennen. Die Algorithmen produzieren die nötige Business Intelligence, um Dinge wie urbane Mobilitäts- und Smart-City-Konzepte zu optimieren, Konnektivität und Benutzererlebnisse zu verbessern und echten Mehrwert zu schaffen.
Methodisch weichen wir in vielen Punkten vom Standard ab. Wir empfehlen keine Lösungen, bevor wir einen Probelauf durchgeführt und einen Machbarkeitsnachweis (Proof of Concept) erbracht haben. Zusätzlich können wir weitere Erkenntnisse gewinnen, indem wir die Tools und Systeme unserer Kunden, die mit unseren eigenen interagieren, agnostisch einsetzen.
Alles in allem verbinden wir branchen- und produktspezifisches Know-how mit unseren Software- und Datenanalysekompetenzen. Unser interdisziplinärer Ansatz verspricht schnelle und effiziente Leistungen, konzentrierte Informationen, spezifische technische Beratung und erhebliche Kosten- und Zeitersparnis.
