DATA INTELLIGENCE HUB - Für Geschäftskunden

ERLEBEN, WAS VERBINDET.

Die nächste Generation der Analytik

Wir freuen uns, die Partnerschaft zwischen T-Systems und Databricks bekannt zu geben. T-Systems ist ein globaler Systemintegrator, der sich auf Innovationen in den Bereichen Konnektivität, Digitalisierung, Cloud und Sicherheit konzentriert. Mit der Aufnahme von Databricks bieten wir unseren Kunden führende Werkzeuge für Datenmanagement, Datenanalyse und Data Warehousing. Mit Databricks können unsere Digitalisierungsexperten datengetriebene Projekte vereinfachen und einen Mehrwert schaffen, sodass unsere Datenteams und Kunden die Erkenntnisse aus ihren Daten auf vereinfachte und weniger zeitaufwändige Weise finden und nutzen können.

Über T-Systems

T-Systems begleitet seine Kunden auf dem Weg zur Digitalisierung. Als Unternehmen bieten wir integrierte Lösungen für Geschäftskunden. Bei der Telekom-Tochter kommt alles aus einer Hand: vom sicheren Betrieb bestehender Systeme über klassische IT- und Telekommunikationsdienste bis hin zur Transformation in die Cloud, inklusive internationaler Netze. Von der bedarfsgerechten Bereitstellung von Infrastruktur, Plattformen und Software bis hin zu neuen Geschäftsmodellen und Innovationsprojekten im Internet der Dinge. Die Basis dafür ist eine globale Reichweite für Fest- und Mobilfunknetze, hochsichere Rechenzentren, ein umfassendes Cloud-Ökosystem mit standardisierten Plattformen und weltweiten Partnerschaften sowie ein Höchstmaß an Sicherheit.

Databricks auf dem Telekom Data Intelligence Hub

Die Lakehouse-Plattform von Databricks hilft Unternehmen, Innovationen zu beschleunigen, indem sie Datenteams mit einer offenen, skalierbaren Plattform für alle datengetriebenen Anwendungsfälle ausstattet. Von Streaming Analytics über KI bis hin zu Business Intelligence bietet Databricks eine moderne Lakehouse-Architektur, die Data Engineering, Data Science, Machine Learning und Analytics in einer kollaborativen Plattform vereint.

Der Data Intelligence Hub von T-Systems bietet Databricks auf seiner Plattform an, um Kunden eine Rundumlösung für die Zusammenarbeit an Projekten, der Erstellung von Dashboards, der sicheren Speicherung von Daten, eine Machine-Learning-Umgebung, die das Erstellen, Trainieren, Verwalten und Bereitstellen von Machine- und Deep-Learning-Modellen erleichtert, sowie die Möglichkeit, diese Modelle, Trainingsläufe und laufende Machine-Learning-Projekte zu verfolgen und zu sichern.

Auf diese Weise müssen sich Datenteams keine Gedanken über die Umgebung machen, in der sie arbeiten, und können sich voll und ganz auf die anstehende Aufgabe konzentrieren, wie das Extrahieren von wichtigen Informationen, um bessere und genauere Entscheidungen zu treffen, sowie eine zeit- und kosteneffizientere Alternative im Vergleich zu traditionellen Datenanalyse-Workflows zu bieten. Mit diesen Werkzeugen, namentlich Databricks, Databricks‘ MLflow und JupyterHub, haben die Datenexperten von T-Systems einen Service geschaffen, der eine präzise Verfolgung von Werbeaktivitäten über den gesamten Lebenszyklus hinweg ermöglicht. Dies ermöglicht Kunden die Maximierung des Verkaufspotenzials durch das Verständnis der auf der Verkaufsfläche verbrachten Zeit und bietet detaillierte Einblicke für die Bewertung des Erfolgs der Werbekampagne sowie eine einfache Differenzierung von Werbeaktivitäten auf der Basis separater Regionen, um getrennte Zielgruppen besser anzusprechen (für weitere Informationen: Link).

 

Erste Schritte

Der Telekom Data Intelligence Hub bietet eine sichere Plattform für den Austausch und die Analyse von Daten. Seine Architektur basiert auf den strengen Richtlinien der IDSA (International Data Spaces Association) und stellt sicher, dass Datenanbieter jederzeit die volle Kontrolle über die Daten behalten, d.h. sie können entscheiden, wer sie wie und wie lange nutzen darf. Data Sovereignty ist ein Schlüsselfaktor, auf den der Data Intelligence Hub alle seine Entscheidungen stützt, um eine vertrauenswürdige Umgebung zu gewährleisten, in der Teilnehmer innovativ sein und neue Daten aus bestehenden Datensätzen erstellen oder ihre Datensätze anderen Teilnehmern zur Verfügung stellen können.

Referenzen: