GetInData, gegründet 2014 von ehemaligen Spotify-Ingenieuren, ist ein führendes polnisches Unternehmen, das sich auf Big Data, Cloud, Analytics und Machine Learning / Künstliche Intelligenz-Lösungen spezialisiert hat. Mit einem Team von über 120 Datenspezialisten arbeitet GetInData mit internationalen Kunden aus verschiedenen Branchen zusammen, darunter Medien, E-Commerce, Einzelhandel, Fintech, Banken und Telekommunikation. Zu ihren Kunden zählen prominente Namen wie Truecaller, Spotify, ING, Acast, Volt, Play und Allegro. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Big Data-Lösungen: GetInData bietet eine umfassende Suite von Big Data-Lösungen, die Machine Learning-Plattformen, Google Analytics Bootcamps und Plattformen für komplexe Ereignisverarbeitung umfassen. Diese Lösungen sind darauf ausgelegt, vielfältige Geschäftsanforderungen zu erfüllen, indem sie Echtzeitberichte, sofortige Geschäftseinblicke und effiziente Datenanalysen ermöglichen. - Moderne Datenplattform: Ihre moderne Datenplattform ist eine Self-Service-Lösung, die speziell für Analytics-Ingenieure entwickelt wurde und Echtzeitberichte sowie sofortige Geschäftseinblicke ermöglicht. Sie befähigt Benutzer, die wichtigsten Daten für ihre Organisationen zu identifizieren und zu analysieren. - MLOps-Plattform: Die Machine Learning Operations-Plattform von GetInData strukturiert den Prozess der Arbeit mit Modellen im großen Maßstab und steigert die Produktivität von Data Science-Teams. Sie unterstützt die Entwicklung und Bereitstellung zuverlässiger und erklärbarer Machine Learning-Modelle durch effektives Feature Engineering. - Streaming Analytics-Plattform: Diese Plattform ermöglicht die Erfassung von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, sodass eine sofortige Verarbeitung, Analyse und Lieferung der Ergebnisse an Zielsysteme möglich ist. Sie ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die Echtzeit-Dateneinblicke erfordern. - Data Lake-Plattform: Die Data Lake-Plattform von GetInData bietet die Flexibilität, alle Arten von Daten innerhalb eines Unternehmens zu kombinieren und das Potenzial für umfassende Big Data-Analysen freizusetzen. Sie dient als zentrales Repository für strukturierte und unstrukturierte Daten und erleichtert fortgeschrittene Analysen und Berichterstattung. - Data Science-Plattform: Diese Plattform bietet eine einheitliche Schnittstelle für alle Data Science-Bedürfnisse und gewährt Data Scientists die Freiheit, aus einer Vielzahl von Big Data- und Analysetools zu wählen. Sie vereinfacht die Entdeckung geeigneter Datensätze für Analysen und verbessert die Zusammenarbeit durch gemeinsame Arbeitsbereiche. Primärer Wert und Lösungen für Benutzer: Der primäre Wert von GetInData liegt in der Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Geschäftsressourcen. Durch die Bereitstellung maßgeschneiderter und hoch skalierbarer Datenverarbeitungs- und Analyseplattformen ermöglichen sie es Organisationen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und das Geschäftspotenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen. Ihre Lösungen adressieren häufige Herausforderungen wie: - Self-Service-Fähigkeiten: Produktteams in die Lage versetzen, Datenprojekte unabhängig zu verwalten, von der Erfassung bis zur Berichterstattung, ohne ständige Unterstützung durch Dateningenieure. - Einfachheit und Standardisierung: Benutzerfreundliche Schnittstellen und standardisierte Projektstrukturen anbieten, um Datenmanagementprozesse zu vereinfachen und die Komplexität zu reduzieren. - Integrierte Datenqualität und Beobachtbarkeit: Sicherstellung der Datenzuverlässigkeit durch automatisierte Test-, Überwachungs- und Alarmsysteme, die hohe Datenqualitätsstandards aufrechterhalten. - Flexibilität und Erweiterbarkeit: Bereitstellung von Lösungen, die in verschiedenen Umgebungen einsetzbar sind, einschließlich mehrerer öffentlicher Clouds und On-Premises-Setups, mit austauschbaren Komponenten, um eine Anbieterbindung zu vermeiden. Durch den Fokus auf diese Bereiche hilft GetInData Organisationen, robuste Dateninfrastrukturen aufzubauen, datengetriebene Entscheidungsfindung zu verbessern und signifikante Geschäftsergebnisse durch effektive Datennutzung zu erzielen.