Allcloud, ein weltweit tätiges Consulting-Haus und Professional-Services-Provider mit Fokus auf Dienstleistungen rund um Amazon Web Services (AWS), verstärkt sein Engagement in DACH und baut eine eigene Data Practice in der Region auf.
Organisationen, die es nicht schaffen, Daten und Data Analytics zu nutzen – unabhängig von ihrer Branche oder ihrer Grösse – blicken einer schwierigen Zukunft entgegen. Die enorme Zunahme an Daten erfordert intelligentere Speicherlösungen sowie maschinelles Lernen und KI, um die riesigen Informationsberge zu durchforsten. Damit bekommen Unternehmen Zugriff auf relevante und wertvolle Insights, aus denen sie Geschäftsmöglichkeiten entwickeln können.
Die Experten der Data Practice des AWS Premier Partners Allcloud erstellen kundenspezifische Lösungen rund um Daten auf der Grundlage von Best Practices, um die Kunden während ihrer gesamten digitalen Transformation zu unterstützen.
Die Allcloud Datenexperten sind hochqualifiziert und erfahren in der Überwindung der üblichen Barrieren beim Aufbau und bei der Migration von Data Lakes und Data Warehouses. Kunden profitieren so vom gesamten Potenzial der Cloud-nativen Data-Management-Technologien, können Innovationen beschleunigen und eventuelle mit der Migration verbundene Schwierigkeiten den Experten überlassen.
Für seine grosse Expertise im Bereich Data Analytics hat Allcloud jetzt von AWS den AWS Machine-Learning (ML)-Kompetenzstatus erhalten. Die AWS ML-Kompetenz zeichnet Allcloud als Mitglied des AWS Partner Network (APN) aus, das Unternehmen dabei hilft, ihre Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten zu lösen. Ausserdem bekommt Allcloud die AWS ML-Kompetenz für die erfolgreiche Einführung von ML- und datenwissenschaftlichen Workflows sowie die Verbesserung von Endanwendungen mit maschineller Intelligenz. Wie die AWS ML-Kompetenz zeigt, verfügt Allcloud über validierte Expertise in Künstlicher Intelligenz und ML.
Leitung und Aufbau der DACH Data Practice übernimmt Dr. Carsten Riggelsen, Leiter Data & AI DACH bei Allcloud. Riggelsen begann seine Karriere im Bereich Data, ML & AI bereits bevor diese Themen einem breiteren Publikum bekannt waren und sie die heutige branchenübergreifende Bedeutung erlangten. Nach etlichen Jahren im akademischen Bereich, wo Riggelsen mehrere Forschungsstipendien für angewandtes ML erhielt, leistete er Pionierarbeit bei der United Nations Comprehensive Nuclear Test-ban Treaty Organisation auf dem Gebiet der automatischen Erkennung von Nukleardetonationen durch den Einsatz fortschrittlicher ML-Techniken, IoT- und Edge-Technologie.
