Matthias Wurdig, Lead Enterprise Analytics & Sustainability bei esentri AG

Matthias Wurdig
Lead Enterprise Analytics & Sustainability

Wir glauben daran, dass eine professionelle Software-Architektur fundamentaler Bestandteil einer nachhaltigen Lösung ist. Dadurch ermöglichen wir Unternehmen sich von ihren Mitbewerbern abzuheben und langfristig ihre Ziele zu erreichen. Durch unser breites Verständnis technischer Konzepte, passender Vorgehensweisen und Methoden erzeugen wir Vorsprung bei unseren Kund:innen.“

Was eine strukturierte IT-Landschaft ausmacht

Das können Sie von uns erwarten

Modernisierung der IT Landschaft mit dem passenden Cloudservice

Data Platform

Entscheidend für Analysen und die Ableitung von Handlungen aus Daten ist eine entsprechende Datenbasis. Ob als Data Lake oder Data Warehouse konzipiert entscheiden Ihre Anforderungen und Einsatzzwecke der Daten.

Cloud Native Flexibilität

Explainable AI

Dass Künstliche Intelligenz nicht immer in einer Black Box stattfindet und nur einigen Expert:innen vorbehalten bleibt, ist ein Irrtum. Wir machen unsere Modelle für Sie erklärbar und decken mit Ihnen bisher verborgene Zusammenhänge auf.

Digitale Identitäten

Recommender Systeme

Personalisierung ist gerade im Customer Relationship Management (CRM) ein entscheidender Erfolgsfaktor. Sie unterstützen bei der zielgenauen Aussteuerung von kundenspezifischen Angeboten.

Die Data Journey: Von der Strategie zur Serienlösung

Mt Data Science zum nachhaltigen Unternehmenserfolg

In unseren Projekten mit Kund:innen legen wir den Schwerpunkt auf die folgenden Punkte. Dabei reagieren wir auf die individuellen Anforderungen des Unternehmens, sodass nicht immer alle dieser Punkte in Ihrem Unternehmen relevant sein könnten.

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    Data Vision & Strategy

    Ihre Anforderungen, bestimmen Ihre Data Journey. Zu Beginn entwickeln wir mit Ihnen in mehreren Workshops mit verschiedenen Stakeholdern eine gemeinsame Data Vision & Strategy. Diese dient allen Verantwortlichen und Projektbeteiligten als Leitbild und hilft bei Priorisierungsfragen.

  • Data Quality & Platform

    Entscheidend für jeden Use Case und jede Anwendung mit Daten sind die Daten selbst. Hier nehmen wir gemeinsam mit Ihnen den Status Quo Ihrer Architektur auf, zeigen Optimierungspotentiale auf oder bauen eine geeignete Infrastruktur on-premise oder in der Cloud auf.

     

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    Business Intelligence & Reporting

    Ein einfacher Einstieg in die Daten für eine breite Zielgruppe im Unternehmen ist der Einsatz von klassischen Business Intelligence & Reporting Lösungen, wodurch vergangene Entwicklungen der relevanten KPIs sichtbar gemacht werden.

  • Data Science, Machine Learning & Advanced Analytics

    Komplexe Analysen, Szenario-Analysen und Explainable AI sind nur einige Möglichkeiten um ein tieferes Verständnis für Zusammenhänge in den Daten abzutauchen. Ebenso entwickeln wir verständliche Machine-Learning-Modelle zur Vorhersagen Ihrer relevanter Ereignisse und Unternehmenskennzahlen. Von klassischer Cross-& Up-Sales-Prediction bis hin zur Kundensegmentierung sind wir ihr Partner.

     

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    MLOps & AI Solutions

    Um echten Mehrwert aus den Daten zu generieren muss das erarbeitete Wissen operativ eingesetzt werden. Dies gelingt am besten durch den Einsatz von Machine Learning Modellen in der Produktion. Hierzu gehört die Anbindung der relevanten Zielsysteme ebenso wie die schnelle und effiziente Operationalisierung der Algorithmen.

Technologiepartner

 
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Bei uns immer in guten Händen

Dr. Nicolas Haubner, Consultant Data Science bei esentri AG

„In meiner Rolle als Data Scientist analysiere ich mit Hilfe statistischer Modelle Daten im Bereich CRM und bin dabei auf Recommender Systeme spezialisiert.“

Dr. Wolfgang Dechert, Senior Consultant Data Architecture & Engineering bei esentri AG

„In meiner über 30-jährigen Erfahrung als Software-Entwickler habe ich eine Vielzahl an verschiedenen Sprachen und Systemen entwickelt und integriert. Meine Spezialgebiete sind Datenbankanwendungen, Webanwendungen und nützliche Helferlein.“

Gregor Henrich, Consultant Data Engineering bei esentri AG

„In meiner Rolle als Data Engineering kümmere ich mich darum, dass Daten zeitnah, automatisch, korrekt und nutzerfreundlich zur Verfügung stehen.“