Unsere Referenzen - unsere Cases

Wir glauben daran, dass wir den Status-Quo ändern können.
Kurz: Wir sind diejenigen, die Ihre Anforderungen verstehen – und Ihre Anwendungen und Infrastruktur zukunftsfähig und qualitätssicher machen. Mit modernsten Technologien. Mit Wissen und Methode. Mit Kompetenz, Konstanz und Kreativität – und immer mit Herz und Verstand.

Migration am lebenden Data Warehouse mit COGNOS
Einer der größten Kreditversicherer der Welt will sein Data Warehouse auf ein neues Vertragssystem umstellen. Die Migration beginnt, doch das neue System ist noch nicht fertig. Das erfordert vor allem eines: Flexibilität. Zum Glück ist genau das eine Spezialität von Markus Geitz und seinem Team.
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Auf der Trainerbank
Wenn es um die Modernisierung der IT-Landschaft seiner Kunden geht, hat ITGAIN klare Vorsätze: Herausforderungen schnell erkennen, kreative Lösungen finden und mit dem Kunden immer im Gespräch bleiben. Denn Strategien müssen gemeinsam entwickelt werden. Nur so bleibt Erfolg nachhaltig. Ein Gespräch mit ITGAIN-Experte Heiko Bruns über das Erkennen h
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Im zentralen Nervensystem
Ein gut funktionierendes Data-Warehouse ist das zentrale Nervensystem eines Unternehmens. Es kontrolliert den Datenfluss und beinhaltet nur hochwertige Informationen. Doch wenn Infrastruktur zum Bremsklotz wird, sind Experten gefragt, so die Erfahrung unseres DWH-Experten und Digitalen Nerven-Spezialisten Heiko Bruns von ITGAIN.
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Künstliche Intelligenz verstehen
Intelligente Algorithmen sollen das Kundenverhalten analysieren, darauf basierend Kaufempfehlungen geben und so den Kunden ein entspanntes Einkaufserlebnis bereiten. Damit dies reibungslos funktioniert, müssen zwei Fragen beantwortet werden: Wie kommt der Algorithmus auf seine Empfehlungen? Und wie stabil sind seine Lernprozesse?
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Sauber strukturiert – Vertrieb läuft, weniger Arbeit, präzisere Daten
Daten verschaffen Unternehmen Wettbewerbsvorteile – allerdings nur, wenn sie sich analysieren und für Entscheidungen oder Aktionen nutzen lassen. Doch daran hapert es oft.
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Artificial Intelligence oder Analytics - muss man dies überhaupt unterscheiden?
Derzeit ist das Thema A.I. in aller Munde, jeder spricht darüber, jeder setzt es ein, oder möchte es zumindest. Nachdem absehbar war, dass A.I. mehr als nur ein Hype-Thema ist, ist auch erkennbar das es keine maßgeschneiderten Lösung ernstahaft zu finden sind. Aber mit einem stufenweisen Vorgehen, lässt sich eine Lösung schaffen - mit ITGAIN.
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Analytics und Evolution: der Lebenszyklus der Modelle
Wer sich von Künstlicher Intelligenz unterstützen lassen will, muss wissen: Analytics ist ein andauernder Prozess. Hat man ein Vorhersagemodell entwickelt, fängt die Arbeit erst richtig an. Denn die Welt verlangt – auch hier – nach permanenter Evolution. Wie der Lebenszyklus eines Modells aussieht, beschreibt unser Analytics-Consultant Timo Schulz.
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DIE LÜCKE IM SYSTEM
2035: Künstliche Intelligenzen helfen den Menschen so rational wie nie zuvor zu entscheiden.
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Predictive Analytics per Mausklick: KNIME im Härtetest
Finanzdienstleister wollen in Bezug auf ihre Kunden die richtigen Entscheidungen treffen. Daher nutzen sie seit langem Analytics-Verfahren. Ein deutsches Kreditinstitut wollte seine Daten mithilfe des Tools KNIME für noch mehr Mitarbeiter zugänglicher machen.
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Analytics: Zurück in die Zukunft
Analytics ist der Königsweg zu schnellen, verlässlichen Handlungsempfehlungen und sogar zur Ableitung von Vorhersagen aus unzähligen Kundendaten. Wie Unternehmen zur Anwendung kommen? Unser Spezialist Thilo Boehnke liefert Antworten und wagt eine Fußball-Prognose.
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Daten unter Kontrolle – die Digitalisierung kann kommen
Wenn Anwender oder Kunden zum Hörer greifen müssen, weil Verantwortlichkeiten in der Datenverwaltung nicht klar geregelt sind, dann ist an Automation und Digitalisierung erst gar nicht zu denken. Eine Versicherungsgruppe an Rhein und Mosel hat mit unserer Hilfe das Problem durch ein neues Konzept, einer klaren Data-Governance, gelöst.
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Ein Prototyp zieht in die Welt
Industrie 4.0 ist ein Schlagwort der Stunde. Als das Werk eines Technik-Konzern eine neue Fertigungsstraße aufbaut, ist von Anfang an klar: Die Daten, die hier generiert werden, sind ein Schatz. Nur: Wie hebt man ihn?
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