Als internationales, dynamisches und leistungsstarkes Dienstleistungsunternehmen unterstützen wir unsere Kunden bei der Realisierung von IT- Projekten mit Technologien der nächsten Generation.
Unsere Dienstleistungen reichen von kleinen Daten- Wissenschaft- Anwendungen bis hin zu unternehmensweiten, skalierbaren Ende –zu- Ende- Lösungen. Wir bieten fachliche und generalistische Datenberatung, Anwendungsfall- Analyse maßgeschneiderte Softwareprodukte, Konzeption, Implementierung, Test, Produktion und Einsatz von Lösungen. Der Standard-Informationskreislauf umfasst Datenmigration, Datensee- Formation, Data Warehousing Technologie und ETL, Analytik und die Implementierung von maschinellem Lernen für Prädiktive Analytik.
Kostenschätzung und Tuning mit maximiertem ROI
Skalierbare Migration von mehreren Datenquellen auf Ihren Cloud Data Lake (Datensee)
Dynamische Cloud-Migration mit standardmäßiger Anwendungsfall - basierter Architektur
ETL- Pipelines sichern eine zuverlässige Datenmigration aus bestehenden Datenquellen
Wir führen unsere Kunden effektiv durch die risikoreiche und kostspielige Reise der Enterprise Data Hub-Implementierung. Jede Phase dieser Reise erfordert unterschiedliche Technologien, Fähigkeiten und Spezialisten.
Qimia ist Ihr zuverlässiger Technologiepartner mit fundiertem Fachwissen, der Ihr Projekt zu großem Erfolg führt.
Das große Daten-Service-Modell von Qimia ist darauf ausgelegt, in jeder Phase eines Projekts die Expertise und die Lösungen zu liefern, die für die Maximierung Ihres ROI erforderlich sind.
Qimia Unternehmensdaten NetzknotenStandard Big Data Plattform:
Standard Hadoop Cluster und Cloud Data Lake Bereitstellung.
Hadoop Data Netzknoten: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Hive, HBase, Zeppelin.
Cloud Data Lake (Datensee): Azure, AWS und GCP Infrastruktur basierter Datensee.
Big- Data BeratungsleistungenBewährte Praktiken: Wir haben einen tiefen Überblick und verstehen die Details, die mit der Bereitstellung großer Datenplattformen verbunden sind. Wir helfen Ihnen bei der Definition Ihrer Strategie und beraten Sie bei der Konzeption von Lösungen auf der Grundlage Ihrer Geschäftsfälle. Unsere Experten entwerfen die Architektur und helfen bei der Etablierung der Prozesse, die für die erfolgreiche Implementierung dieser benötigt werden.
Qimia Daten- Netzknoten BetriebsdienstQimia's Daten- Netzknoten Betriebsdienst ist ein Abonnementdienst, der die Unternehmensdatendrehscheibe des Kunden durch unser Team von Experten-Ingenieuren verwaltet. Überwachung und Berichterstattung, Überprüfung der Architektur vor Ort, Fehlerbehebung und Störungsmanagement, Kapazitätsplanung, Multi- Tenant (Mehrparteien)- und Zugriffsmanagement.
Standard-DatenlösungenDatenverarbeitungslösungen und Standardimplementierungen von der Stange für Standard- Anwendungsfälle. Serienreife, getestete und verifizierte Streaming- und ETL- Pipelines sichern eine zuverlässige Datenmigration aus bestehenden Datenquellen (Datenbanken).
Mit jahrzehntelanger Erfahrung erhalten Sie eine innovative, kreative und effiziente Umsetzung.
5 Weltweite
Niederlassungen
Ãœber 15 Jahre Projekterfahrung
Zertifizierte Scrum
Master
300+ Unternehmen Partner
Cloudera, Hadoop, AWS, Azure Partner
Kein Outsourcing an Freiberufler oder Subunternehmer
80+ festangestellte Dateningenieure und Datenwissenschaftler
Interne Schulung & Zertifizierung der Mitarbeiter
Realisierung einer Vielzahl von kundenspezifischen Softwarelösungen
Maschinenintelligenz, Big Data & AI Beratungsunternehmen
Datentechnik
Industrie: Beratung
Thema: AWS Cloud Data Lake Entwicklung; Cloud Big Data Engineering
Beschreibung: Developing and maintaining data lakes on AWS. Data migration from RDBMS and file sources, loading data into S3, Redshift, and RDS.
Design und Entwicklung von großen Daten- Batch Lösungen mit AWS Data Pipeline und AWS Glue und EMR. Entwicklung eines großen Data Warehouse mit Redshift und Redshift Spectrum.
DevOps
Industrie: Beratung
Thema: Cloud Data Lake DevOps; AWS DevOps
Beschreibung: Bereitstellung und Einsatz großer Datenlösungen auf AWS. Operationalisierung von Cloud-Datenlösungen, Implementierung der Infrastruktur als Code (IaC), unter Verwendung von CloudFormation- Vorlagen für das Ressourcenmanagement. Bereitstellung und Bereitstellung von Redshift- Cluster- und RDS-Instanzen auf Abruf mit Hilfe von CloudFormation. Entwicklung, Verwaltung und Bereitstellung von Docker-Images und Containern.
Datentechnik
Industrie: Beratung
Thema: Azure Cloud Data LakeEntwicklung; Azure Big Data Technik
Beschreibung: Entwicklung eines Datensees auf Microsoft Azure. Datenmigration aus RDBMS und Dateiquellen, Laden der Daten in Azure Blob- Speicher und Azure SQL. Design und Entwicklung von großen Datenbatch- Lösungen unter Verwendung von Datenfabrik und Datenbanken. Massive Data Warehouse Entwicklung mit Azure SQL Data Warehouse.
DevOps
Industrie: Beratung
Thema: Cloud- Daten See DevOps; Azure DevOps
Beschreibung: Bereitstellung und Bereitstellung von Data Factory und Datenbanken. Operationalisierung von Cloud-Datenlösungen und Infrastruktur als Code (IaC) Implementierung unter Verwendung von ARM- Vorlagen und Azure Python SDK für das Ressourcenmanagement. Azure SQL Data Warehouse Bereitstellung und Bereitstellung. CI/CD-Implementierung mit Azure DevOps- Tools. Entwicklung, Verwaltung und Bereitstellung von Docker-Images und Containern.
NLP Projekt
Industrie: AI/Automatisierung
Thema: Implementierung eines überwachten Algorithmus für maschinelles Lernen zur automatischen Extraktion von Schlüsselwörtern.
Beschreibung: Implementierung eines automatisierten Kontext-Markierer für eine automatisierte KI-Lösung im B2B-Marketing. Textklassifikationsmodelle werden in Python unter Verwendung von Python Text Mining, NLP und anderen ML- und Datenanalysebibliotheken (Python Data Science und ML-Stack) implementiert. Text Mining, Datenverarbeitung und Funktionsentwicklung eines massiven Datensatzes in Spark.
Empfehlung Vorhersagemodell
Industrie: Beratung
Thema: Cloud Data Lake DevOps; AWS DevOps
Beschreibung: Benutzerdaten werden in ML-Trainingsmodellen für die Erstellung von Benutzerprofilen, Empfehlungen und Vorhersagen erwendet. RNN- und CNN-Modelle werden zur Anreicherung von Benutzerprofilen entwickelt und trainiert. Klassifizierung GBM (Gradient Boosting Machine) für extrahierte und erlernte Funktionen. Implementierung eines Workflows für das Data Engineering und Implementierung eines kontinuierlichen Modelltrainings in Airflow.
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