Success Stories

Bei schwierigen informatischen Problemstellungen sind wir in unserem Element. Die Verknüpfung von Forschungs- und Praxis-Aspekten erfordert tiefes Verständnis der mathematischen und informatischen Hintergründe, eine umfassende Kenntnis des aktuellen Stands von Forschung und Technik, sowie langjährige Erfahrung in der praktischen und interdisziplinären Anwendung.

Story #1

Chemie (DAX)

Data Strategy /
ROADMAP /
IMPLEMENTIERUNG

Moderne Unternehmen verfügen über einen enormen Schatz an Daten aus verschiedensten Quellen, in den verschiedensten Formaten und in den verschiedensten Qualitätsstufen. Um diese Daten für Anwendungen in Forschung und Entwicklung nutzbar zu machen, unterstütz-ten wir ein Unternehmen aus der Chemie-Branche bei der Konzeption und Implementierung eines Hadoop-basierten Data Lakes sowie verschiedenen Data Science-Anwendungen auf diesem Data Lake. Mondata übernahm für Teile des Projekts den Architektur-Lead. Darüber hinaus waren wir in die Konzeption und Umsetzung des Sicherheitskonzepts integriert und entwickelten Spark-basierte Applikationen zur Auswertung von Daten auf dem Data Lake.

Story #2

Automobil (DAX)

ROADMAP /
IMPLEMENTIERUNG

Big Data und Data Science haben das Potenzial, Unternehmensprozesse erheblich zu optimieren. Die Voraussetzung dafür ist die Verfügbarkeit aktueller Daten und die Möglichkeit, diese hinreichend effizient auswerten zu können. In einem Unternehmen der Automobil-Branche waren wir federführend an der Konzeption und Umsetzung eines Data Lakes für Daten aus dem Bereich After-Sales beteiligt. Neben der Architekturplanung entwickelten wir eine Ingest-Strecke für die Online-Verarbeitung von Streaming-Daten, implementierten die Auswertungsmethodik und Real-Time-Dashboards, die erheblichen Nutzen für die Planung im Unternehmen haben.

Story #3

Pharmazie (DAX)

IMPLEMENTIERUNG

Die Entwicklung neuer Wirkstoffe ist eine der schwierigsten und wichtigsten Aufgaben der lebenswissenschaftlichen Forschung. Pharmazeutische Unternehmen bedienen sich daher modernster Informatik- und Bioinformatik-Methoden um den Entwurfsprozess zu unterstützen. Wir haben langjährige Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung moderner Algorithmen und Data Science-Methoden zur Simulation und zur statistischen Vorhersage relevanter chemischer Eigenschaften. Dies umfasst auch die Entwicklung von Datenbanken und Frontend-Applikationen.