Automation & Operational Excellence

Ob in der Lagerung, der Produktion oder im Kundenservice – in völlig unterschiedlichen Geschäftsprozessen werden Bilder genutzt, die analysiert und bewertet werden müssen. Die manuelle Auswertung dieser Bilder ist dabei allerdings sowohl zeitaufwendig als auch fehleranfällig. Dank Computer Vision, also der maschinellen Analyse und Verarbeitung von Bildern, lassen sich derartige Prozesse automatisieren. Dabei sind Maschinen heute dank eines hohen methodischen Reifegrads in der Lage, selbst komplizierte Analysen durchzuführen.

Die digitale Transformation im Internet of Things stellt viele Unternehmen vor eine große Herausforderung. Unser b.telligent IoT Adoption Framework unterstützt Dich bei der Transformation durch ein strukturiertes und technologieunabhängiges Vorgehen:

Was leistet Snowflake als Cloud-DB?

Snowflake ist eine native Cloud-DB und läuft auf AWS und inzwischen auch auf Azure. Die Internetverbindung vom Client zur Cloud und die Daten innerhalb der DB sind verschlüsselt. Dabei kann es während der Ausführung beliebig und automatisch hochskalieren und am Ende wieder herunterschalten. Da für das (Speicher-)Volumen und die Ausführungszeit gezahlt wird, können so durch die geringen Zeiten Kosten gespart werden. Eine ausführliche Online-Dokumentation ist unter folgender URL verfügbar: https://docs.snowflake.net/manuals/index.html

Man muss übrigens kein AWS-Kunde sein, um Snowflake verwenden zu können. Snowflake selbst bietet als Cloud-DB-Service keine eigenen ETL-Tools an, sondern überlässt dies den Herstellern von ETL-, Reporting- oder Self-Service-BI-Tools. Diese bieten meist native Treiber und Connections an, um ihre Tools mit Snowflake verwenden zu können. Soll im Unternehmen kein separates ETL-Tool eingesetzt werden, gibt es verschiedene Möglichkeiten, die Daten zu laden und die ETL-Strecken zu realisieren. Das Umsetzen der Logik in SQL und die Orchestrierung über Python ist dabei ein möglicher Weg.