Zuhause - InfoTeCo

Die Zeit der Intuition
ist vorbei

Mit InfoTeCo jetzt statt Intuition
Sie können auch datengesteuerte Entscheidungen treffen

Warum einschneiden?

Immer mehr Entscheidungen müssen in immer kürzerer Zeit getroffen werden, was die Entscheidungsträger der Unternehmen stark Pression untersetzt. In vielen wird das Bedürfnis zum Ausdruck gebracht, datengesteuert bewusst voranzukommen. Dies ist jedoch leichter gesagt als getan, um mit dem Extrahieren von Daten und dem Interpretieren von Rohdaten zu beginnen.

Heutzutage stellt sich jedoch nicht mehr die Frage, ob Unternehmen eine umfassende Datenstrategie umsetzen, sondern wann. Das Verständnis von Daten ist in der Tat kein Wettbewerbsvorteil mehr, sondern die einzige Überlebensbedingung.

Die gute Nachricht ist, dass die meisten Unternehmen bereits über eine Fülle von Informationen und Tools verfügen, die spektakuläre Ergebnisse erzielen können, sobald die richtigen Business-Intelligence-Systeme vorhanden sind. InfoTeCo hilft dabei.

Was machen wir?

Es ist leicht, sich in einem Meer von Technologien zu verlieren, obwohl es wichtig ist, Lösungen zu wählen,
die für Ihr Unternehmen geeignet sind passen ihre Strategie. Deshalb lautet unsere erste und wichtigste Frage: Was brauchen Sie?

Sie möchten Ihre Kunden Verhalten
besser verstehen?

Möchten Sie die Muster sehen, die dabei entstehen
können Sie Prognosen basierend auf machen?

Möglicherweise möchten Sie Echtzeitberichte,
auf deren Grundlage können Sie Entscheidungen treffen?

Während der Konsultationen suchen wir anstelle von Standardlösungen nach den relevanten
Technologien Lösungen, die sich auszahlen und Sie Ihren Geschäftszielen näher bringen.

Mit welchen Technologien arbeiten wir?

Design von Data Warehousing- und Business Intelligence-Systemen
mit den neuesten Technologien:

Big Data

Blockchain

Microsoft Azure

O365

künstliche Intelligenz (AI)

machine learning

IoT

Chat-Bots

Darüber hinaus bauen wir einen Big-Data-Hub auf, der uns ein viel größeres Volumen und eine viel größere Tiefe von Datensegmenten bietet.
Dies erleichtert es Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden zu interpretieren und vorherzusagen.

Referenzen

Aegon Versicherer

Das beim Versicherer einzuführende Data Warehouse wurde überprüft, geprüft und Vorschläge und Ratschläge formuliert.
Verwendete Werkzeuge
IBM DB2, IBM DataStage, Oracle DB, DataVault Methodik

Bank of China

Teilnahme an den Planungs- und Entwicklungsaufgaben des Data Warehouse, die den Pflichtberichten der Ungarische National Bank (MNB) dienen, sowie an der Erstellung der erforderlichen Berichte und der Durchführung von Supportaufgaben.
Verwendete Werkzeuge
Oracle 12 DB, Oracle PL/SQL, TOAD, PL-SQL Developer

Cetelem

Teilnahme am Entwurf des einheitlichen Data Warehouse, GAP-Analyse zweier Geschäftsbereiche, Entwicklung von Berechnungsalgorithmen für die gemeinsame Geschäftslogik des Oracle / SAS-basierten Data Warehouse.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB, SAS DB

Erste Bank

Teilnahme an der Entwicklung der ETL-Prozesse der Bank, Unterstützung beim Laden von DataMart-Layern. Unterstützung für das Laden von CRM-Datenmärkten.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB, Oracle ODI

Rat für öffentliches Beschaffungswesen

Teilnahme am lokalen Data Warehouse-Projekt. Design das ganze STAT-Modul. Von Organisation, Entwicklung, Berichterstellung bis zum Testen.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB, Oracle APEX, Oracle PL/SQL, Oracle BI Administrator, Oracle BI

K&H Versicherer

Teilnahme an der Entwicklung des Data Warehouse des Versicherers, Laden von CSV-Dateien aus Quellsystemen.
Verwendete Werkzeuge
HortonWorks, TeraData DB, Oracle DB, StoneBranch

MagNet Bank

Teilnahme an der Planung und Entwicklung von Datenmärkten für Bankberichtsdienste.
Verwendete Werkzeuge
MS SQL, SAS Casir9

MVM-Informatik

Design und Entwicklung von Datenladeprozessen aus lokalen SAP HR- und Passport-Systemen. Design zum Laden zum DataMart. Erstellen von Anweisungen und Dashboards.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB, Oracle PL/SQL, Oracle BI Administrator, Oracle BI

OTP Bank

Teilnahme an der Planung der ETL-Prozesse des ungarischen, ukrainischen und bulgarischen Transaktionsdatenlagers. Validierung von Datenmärkten. Bewertung der Geschäftsanforderungen, Entwicklung von Entwicklerspezifikationen.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB/Designer/Warehouse Builder/Workflow/BI, APEX

Provident

Übersicht über die Datenquellen der zweifelhaften Berichte des MNB L11. Vorbereitung von GAP-Analysen, Design, Entwicklung und Test der Implementierungsarchitektur.
Verwendete Werkzeuge
MS SQL adatbázis

Sberbank

Teilnahme an der Umfrage, Spezifikation und Prüfung von Data Warehouse-basierten Berichten.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB, Cognos

Raiffeisen Bank

Beteiligung an der Planung und Entwicklung des Bank Data Warehouse. Von ETL-Prozessen zu Berichten.
Verwendete Werkzeuge
Oracle 11 DB, Oracle PL/SQL, IBM DataStage

Magyar Telekom

Teilnahme an der Entwicklung von ETL-Prozessen für das lokale Data Warehouse. Bewertung, Planung und Entwicklung von Geschäftsanforderungen. Design und Entwicklung der MiddleWare-Schicht für mobile Telekommunikationsanwendungen und Web-Shop-Dienste mithilfe von Microservice.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB, Kotlin (Reactive), Kubernetes, Helm, Mongo DB

Telenor

Teilnahme am internationalen Projekt Telenor IFRS15. Erstellung von B2B- und B2C-IFRS-Buchungen aus den Umsatzdaten des Unternehmens. Projektunterstützung, Entwicklung.
Verwendete Werkzeuge
TeraData, Unix Aix, Shell scripts

Teva Magyarország

Entwurf und Entwicklung eines Managementinformationssystems und eines Data Warehouse auf der Grundlage der im Logistikzentrum erstellten Auftrags- und Verkehrsdaten. Dashboards, Berichte.
Verwendete Werkzeuge
Oracle DB, Oracle DataWareHouse, TCL, Oracle Administrator, Oracle BI

UniCredit Bank

Beteiligung an der Planung und Entwicklung der Aussagen des MNB HITREG-Projekt. Bewertung der Geschäftsanforderungen, Planungs- und Entwicklungsaufgaben, Projektmanagement. Geschäftsplanung von KHR v4.0, Vorbereitung der GAP-Analyse.
Verwendete Werkzeuge
SAS DB, SAS kódok, Python, Unix Aix shell