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Neue Erkenntnisse aus Ihren unstrukturierten Daten gewinnen

Wir helfen Ihnen, unstrukturierte Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen Sie Ihren Umsatz und Ihr Kundenerlebnis verbessern und somit Ihren Geschäftserfolg steigern können.

Bei unstrukturierten Daten handelt es sich um alle Daten, die sich nicht ohne Weiteres in eine relationale Datenbank oder Tabellenkalkulation einordnen lassen und die nicht einfach analysierbar und durchsuchbar sind. Sie machen mehr als 80 Prozent aller Unternehmensdaten aus und ihr Anteil wächst jährlich um 55–65 Prozent.

In Anbetracht dieser Zahlen bieten unstrukturierte Daten weitgehende Möglichkeiten, um Einblicke in Ihr Unternehmen, Ihren Kundenstamm und Ihre Wertschöpfungskette zu gewinnen. Diese Einblicke können Ihnen wiederum zu einem größeren Geschäftserfolg verhelfen. Sie benötigen sowohl die richtigen Datenverwaltungs- und Analysetechnologien als auch die richtigen Kenntnisse und IT-Prozesse, um Ihre unstrukturierten Daten zu organisieren, parsen, suchen und zu analysieren.

Mit Rackspace Technology™ haben Sie Zugriff auf eine unabhängige Expertise im Bereich Multicloud-Datenverwaltung. So können Sie das Potenzial und den Wert Ihrer unstrukturierten Daten vorantreiben. Wir ordnen Ihre unstrukturierten Daten in den richtigen Data Lake ein und verwenden die passenden Analyseinstrumente. Dadurch helfen wir Ihnen, neue Erkenntnisse zu nutzen, um neue Einnahmequellen zu erschließen, ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen und die Geschäftsabwicklung und -agilität zu verbessern. Gleichzeitig wird der Schutz Ihrer Daten gewährleistet.

*Quelle: Datamation, „Structured vs Unstructured Data“ (Strukturierte und unstrukturierte Daten im Vergleich)

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Anwendungsfälle

Organisieren Sie Ihre unstrukturierten Daten, um ihr ganzes Potenzial auszuschöpfen.

  • Erfassen Sie Daten aus getrennten Quellen und machen Sie sie leicht durchsuchbar. Verbessern Sie im gleichen Zuge die Forschungs-, Analyse- und Berichterstellungs-Kapazitäten Ihres Unternehmens.
  • Integrieren Sie Daten aus einer Vielzahl nicht-relationaler Datenquellen, einschließlich Social Media, Videoinhalten, Grafiken, Textdateien, Textnachrichten, Satellitenbildern, Überwachungsdaten, Daten, die von Sensoren oder anderen IoT-Geräten generiert wurden, Protokolldaten und wissenschaftlichen Daten.
  • Nutzen Sie künstliche Intelligenz, Analyse-Tools, Business-Rule-Engines und intelligente Event-Verarbeitung, um umsetzbare Unternehmenserkenntnisse zu gewinnen.
person pointing at the codes

Gewinnen Sie eine ganz neue Dimension von Erkenntnissen darüber, wie Ihre Kunden Ihr Unternehmen, Ihre Produkte und Ihre Services wahrnehmen.

  • Entwickeln Sie ein Verständnis für die Ergebnisse von Marketingkampagnen, für die Echtzeit-Stimmung zu Ihrem Unternehmen, Ihren Mitarbeitern, Produkten oder Services, und erkennen Sie Online-Chancen und -Bedrohungen.
  • Erhalten Sie detaillierte, nuancierte Analysen im Kontext, die weit über die einfache Suche, die nur allgemeine Informationen, z. B. wie oft Beiträge den Unternehmensnamen nach einer Ankündigung erwähnen, hinausgehen.
  • Sehen Sie das von Ihnen gelieferte Kundenerlebnis mit den Augen Ihrer Kunden.
two people talking and pointing at the computer

Ergreifen Sie präventive und proaktive Maßnahmen gegen die Nichteinhaltung von Compliance-Vorschriften und Betrug.

  • Mithilfe von KI- und Machine-Learning-Tools können Sie Ihre unstrukturierte Daten einsetzen, um Betrug sowie die Nichteinhaltung von Compliance-Vorschriften im Zusammenhang mit Mobiltelefonen, Versicherungsansprüchen, Steuererklärungen, Kreditkartentransaktionen, öffentlichen Aufträgen und mehr aufzudecken.
  • Nehmen Sie effektive Tests, Ermittlungen, Validierungen und Behebungen von Fehlern vor, und überwachen Sie Ihre Kontrollsysteme auf mögliche betrügerische Aktivitäten oder Aktivitäten, die zur Nichteinhaltung von Compliance-Vorschriften führen.
  • Wenden Sie verschiedene Methoden zur Datenanalyse von unstrukturierten und strukturierten Daten an, wie z. B. Data Lakes, Data Mining, Data Matching, Regressionsanalysen, Clustering-Analysen und Gap-Analysen.
person working on the computer
Aramex logo
„In unserem Data Lake haben wir jetzt etwa 10,2 TB Daten, die die Grundlage für fünf bis sechs Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der Cloud bilden. Dadurch werden täglich über 450.000 Vorhersagen generiert – wobei jede einzelne innerhalb von nur 1,1125 Millisekunden getroffen wird. Mithilfe dieser maschinellen Lernmodelle werden noch mehr Prozesse automatisiert, wodurch Effizienzsteigerungen erzielt werden, die uns helfen, Leistung und Kosten zu optimieren.“
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