Machine Learning. ETL. Connectivity.

Die zentrale Plattform für innovative Lösungen rund um IBM Planning Analytics TM1

PACO HUB besteht aus einem leistungsstarken Open-Source-Stack innerhalb eines Containers, der die fachbereichsübergreifende, interdisziplinäre Zusammenarbeit von TM1-Architekten, Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts revolutioniert. Das Jupyter Data Science Image bildet die Basis unserer Lösung. Durch die Erweiterung mit kundenspezifischen Python-Frameworks schaffen wir die Voraussetzungen für die erfolgreiche Umsetzung Ihrer Machine Learning-, ETL- und Data Engineering-Projekte. Jupyterlab als moderne IDE für Fachbereiche und die Integration von Git machen den HUB zu einer vollumfänglich versionssicheren und CI/CD-fähigen Umgebung. Die Sicherheit des Hubs wird durch SSL/TLS garantiert.

PACO HUB bietet eine vielseitige Plattform für TM1-Architekten, Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts, um die Zusammenarbeit zu fördern und aktuelle Technologietrends zu integrieren.
Der PACO HUB fungiert als ein zentraler Knotenpunkt für Data Scientists, um modernste Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und anzuwenden. Mit einer umfassenden Python-Umgebung und vorkonfigurierten Bibliotheken können Data Scientists schnell und effizient fortschrittliche Algorithmen implementieren und Modelle trainieren. Die nahtlose Integration von TM1 mit Hilfe unseres Data Access Layers (DAL) ermöglicht es, diese Modelle direkt in die Geschäftsprozesse einzubetten und ihre Leistung in Echtzeit zu überwachen. Darüber hinaus bietet der HUB Funktionen zur Versionskontrolle und CI/CD-konforme Integration, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle reibungslos und zuverlässig in der Dev-, Test- und Produktionsumgebung ausgeführt werden können. Hierdurch können Data Scientists ihre Arbeit auf höchstem Niveau ausführen und Unternehmen dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Machine Learning und Data Science

ETL und Datenaustausch

Ebenfalls dient der PACO HUB als leistungsfähiges Werkzeug für die Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten. Das Python-Ökosystem bietet ein umfangreiches Portfolio an Paketen, die als Konnektoren fungieren, wie beispielsweise TM1py mit dem DAL, und Verbindungen zu nahezu allen Datenquellen und -zielen ermöglichen. Diese Flexibilität erweitert den Funktionsumfang des Turbo-Integrators enorm und hebt die Limitierungen einzelner Prozesse auf technologischer Ebene auf.

Unabhängig vom Speicherort – On-Premise oder Cloud –, extrahiert, bereinigt und transformiert der PACO HUB Daten aus heterogenen Systemen für die Analyse. Egal ob SQL, NoSQL, S/4Hana, DWH, Datalake oder Flatfiles – durch unsere langjährige Expertise können wir Sie bei der effizienten Aufbereitung Ihrer Daten optimal unterstützen. Moderne Entwicklungsumgebungen wie JupyterLab bringen den ETL-Prozess auf die nächste Stufe. Durch interaktive Bedienung und schnelle Anpassung an neue Anforderungen ermöglicht JupyterLab eine agile Datenverarbeitung, die perfekt auf die Bedürfnisse moderner Unternehmen zugeschnitten ist.

Data Science Umgebungen, Datenbanken, Frontends wie Microsoft PowerBI, QlikSense, PowerPoint oder Sharepoint – der PACO HUB beliefert alle Systeme Ihrer Wahl mit den Daten, die sie benötigen. So können Sie Ihre Daten optimal nutzen und fundierte Entscheidungen treffen.

Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens, insbesondere zwischen Data-Science-Teams und anderen funktionalen Bereichen wie Business Intelligence (BI) und Führungsebene werden durch den PACO HUB gefördert. Durch die gemeinsame Nutzung von Daten und Analysen können Teams fundierte Entscheidungen treffen und innovative Lösungen entwickeln, die die Geschäftsziele unterstützen.

Der PACO HUB bietet auch Tools zur Visualisierung und Kommunikation von Analyseergebnissen, die es den Teams ermöglichen, ihre Erkenntnisse effektiv zu präsentieren und zu diskutieren. Darüber hinaus ermöglicht der HUB den Teams, mit den neuesten technologischen Trends Schritt zu halten und innovative Ansätze für die Lösung unternehmerischer Herausforderungen zu erkunden. Insgesamt schafft der PACO HUB eine dynamische und kollaborative Umgebung, wodurch Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und Wettbewerbsvorteile erlangen können.

Connectivity und Zusammenarbeit

„Als Entwickler im Consulting können wir auf zwei erfolgreiche Projekte mit dem PACO HUB zurückblicken. Im ersten Projekt haben wir für die DHL Group eine Nebenkostenprognose mit Machine Learning umgesetzt. Im zweiten Projekt haben wir ein altes ETL-Tool durch den HUB ersetzt, was nicht nur die Automatisierung verbesserte, sondern auch die Zukunftsfähigkeit der Planning Analytics in Bezug auf Cloud-Readiness gewährleistete.“
Johannes Droste

Consultant, GMC² GmbH

Kundennutzen
  • PACO HUB erweitert IBM Planning Analytics um neue Funktionen und Möglichkeiten, darunter Data Engineering, Data Science, Pilotierung und Automatisierung. Kunden profitieren von einem erweiterten Funktionsumfang, der es ermöglicht, anspruchsvolle Analysen durchzuführen, präzise Prognosen zu erstellen und effiziente Automatisierungsprozesse zu implementieren.
    Erweiterte Funktionalität
  • Durch die Möglichkeit, auf eine breitere Palette von Analysewerkzeugen und -methoden zuzugreifen, können Kunden fundiertere Entscheidungen treffen. PACO HUB ermöglicht einen tieferen Einblick in die Daten und trägt so zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Maximierung des ROI bei.
    Verbesserte Entscheidungsfindung
  • Kunden können ihre Analyse- und Datenmanagement-Workflows flexibel anpassen und skalieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an sich ändernde Anforderungen und Marktbedingungen anzupassen und einen Wettbewerbsvorteil zu Erlangen.
    Agilität und Anpassungsfähigkeit
  • Durch den Einsatz von PACO HUB können Kunden ihre Datenverarbeitungs- und Analyseprozesse automatisieren und optimieren. Dies führt zu einer Steigerung der Effizienz, da wiederkehrende Aufgaben automatisiert werden und Mitarbeiter mehr Zeit für strategische Aufgaben haben.
    Effizienzsteigerung
  • Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Teams wird gefördert, indem es eine gemeinsame Plattform für die Datenanalyse und -modellierung bietet. Durch den Einsatz von Jupyter Notebooks und Git können Teams effektiv zusammenarbeiten, Ideen austauschen und gemeinsam an Projekten arbeiten.
    Verbesserte Zusammenarbeit
  • PACO HUB bietet eine sichere und compliant-konforme Umgebung für die Datenanalyse und -verarbeitung. Durch die Verwendung von SSL/TLS und anderen Sicherheitsvorkehrungen können Kunden sicher sein, dass ihre Daten geschützt sind und alle relevanten Vorschriften eingehalten werden.
    Sicherheit und Compliance

Nehmen Sie Kontakt auf

Alexander Gusser

Alexander Gusser

Lead Expert Innovation and Technology

GMC² GmbH
Joseph-Schumpeter-Allee 29
53227 Bonn

a.gusser@gmc2.de
+49 228 30497700

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GMC² GmbH, Inhaber: Holger Gerhards (Firmensitz: Deutschland), verarbeitet zum Betrieb dieser Website personenbezogene Daten nur im technisch unbedingt notwendigen Umfang. Alle Details dazu in der Datenschutzerklärung.
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