Scigility Framework

Scigility Modern Data & AI Architecture

Scigility setzt bei der Definition der Datenstrategie und -architektur auf einen ganzheitlichen Ansatz, den wir im Laufe der Jahre aus Projekterfahrung und Forschung entwickelt haben. Wir konzentrieren uns auf Frameworks, die es unseren Kunden ermöglichen, eine Datenstrategie in ihrer Gesamtheit zu betrachten, ihre Komplexität zu verstehen und in den Griff zu bekommen. Die Scigility Modern Data & AI Architecture Best Practices gewährleisten:

• eine unternehmensweite Datenstrategie und eine ganzheitliche Data Governance, die Datenprodukte interoperabel halten und Kontinuität, Datenschutz und Transparenz in einem verteilten und agilen Ansatz garantieren,
• Business- und Cost-Case inklusive AI & ML Use Case Roadmap, Priorisierung und Planung von MVPs sowie produktiver Bereitstellung von Use Cases auf einer ML-/Datenplattform,
• zukunftssichere Datenarchitektur und -technologien unter Berücksichtigung von Datenschutz-, IT-Sicherheits- und Governance-Anforderungen,
• erfolgreiche MVP-Implementierung auf einer modularisierten Datenplattform, die den Daten-Self-Service verfolgt und zugrunde liegende Technologien kontinuierlich anpasst und verbessert.

Scigility MLOps & AI Industrialization

Das ultimative Ziel von Scigility besteht darin, in Kundenprojekten einen Mehrwert zu schaffen. Mit Scigility MLOps & AI Industrialization zeigen wir unseren Kunden, wie sie ihre Use Cases erfolgreich in die Produktion bringen. Dabei führen wir unsere Kunden durch die sich schnell ändernden AI-Technologien und garantieren, nicht in der MVP- oder PoC-Phase stecken zu bleiben.

MLOps und Next Gen Automation sehen wir als das massgebende Ziel für Deployments. Wir implementieren ML-Applikationen so, dass Aktualisierungen der Daten-Pipelines und Retrainings möglichst automatisiert werden können. Dies beinhaltet Monitoring, Model Drift Detection und Deployment von neuen Modellen.

Scigility MLOps & AI Industrialization Framework unterstützt die verschiedenen Projektphasen der ML-Implementation.

• Use Case AI Journey – Identifizierung von Use Cases und Design zur Realisierung
• AI Assessment – AI/ML-Machbarkeit und Analyse von Datenschutzanforderungen und ethischen Prinzipien «fair/ethic AI»
• Data Preparation – Datenaufbereitung und Implementierung von automatisierten Data Pipes
• AI Development – Entwicklung von AI & ML-Lösungen von MVP und produktive Implementierung nach Approval
• Case Approval – MVP2Prod, Ethic Board, Monitoring, Support u. v. m. und Sicherstellung des Datenschutzes sowie Gewährleistung, dass bspw. neue Datenquellen gemäss Vorgaben – Datenprodukt, Architektur, Self-Service – integriert werden
• Deployment – automatisiertes Deployment der AI/ML-Lösung unter Berücksichtigung der Governance
• NextGen Automation – Sicherstellung von Monitoring, Model Drift Detection und Performance und Accuracy der ML-Applikation mit minimalem manuellem Aufwand

Scigility Data Driven Enablement

Die digitale Evolution transformiert unsere Gesellschaft und Wirtschaft, wodurch beide in eine neue disruptive Dimension steuern. Als Pioniere dieser digitalen Evolution ist es unser Ziel, unsere Kunden «up to speed» zu bringen und ihr Datenpotenzial freizusetzen. Für die Implementierung von AI/ML Use Cases und einer Enterprise Data Platform ist nicht nur die Technologie, sondern sind auch Methodik, Tools und Erfahrung vonnöten.

Wir haben aus fast 100 Projekten der letzten Jahre die notwendige Methodik und passende Tools entwickelt, um Data Projekte erfolgreich zu implementieren. Dies beinhaltet den Einsatz von agilen Frameworks und Projektmethoden (Scrum, SAFe u. v. m. angepasst auf Data Projekte), die Definition von den für die erfolgreiche Projektimplementierung notwendigen Rollen und Tools (Jira, Wiki, Git Workflow u. v. m.) und die Definition der notwendigen Prozesse (Industrialisierung von Lab zu App, Automatisierung u. v. m.). Die Kundenprojekte, für die wir Lösungen implementieren, sind in der Regel als gemischte Teams aufgesetzt, welche den Know-how-Transfer während des Projekts gewährleisten. Für unsere Kunden bieten wir Trainings und Schulungen aus unserer Scigility Academy an. Die Bandbreite der Trainings im Umfeld ML und Data reicht von Programmiersprachen bis zum Enablement des Themas «data driven» für Entscheidungsträger und Management. Unsere Kurse werden in vielen Programmen eingesetzt, so beispielsweise in Executive Master-Programmen an Universitäten oder Udemy™.

Scigility Use Case Accelerator

Wir verfügen über langjährige Erfahrung in der Implementierung von AI-Anwendungsfällen in den Bereichen Financial Services, Insurance, Pharma, Health, Manufacturing, Utilities und vielen anderen Branchen. Unsere umfassende technologische Expertise unterstützt Sie zu den richtigen AI-Tools für eine erfolgreiche Implementierung von ML-Plattformen und -Projekten.

Dank unserer vielschichtigen Erfahrung und hohen Affinität sind wir führend in neuen Technologien. Wir pflegen enge Kontakte zu zukunftsweisenden Universitäten, Spin-offs und Start-ups.

Wir treffen auch heute noch viele Use Case-Entwicklungen ohne Standard-Implementierungs-Frameworks an. Wir wenden bei AI- und ML-Entwicklungen unser Use Case Accelerator-Framework und die Scigility Best Practices konsequent an, wodurch zu lange Entwicklungszyklen und hohe Go-to-Market-Kosten, insbesondere bei produktiven Implementierungen, reduziert werden.

Unser Framework unterstützt mehrere AI/ML-Fälle wie: Anomaly Detection, Prediction of Asset Behavior, Bild-, Text- und Sprachklassifizierung, Predictive Analytics, z. B. für Crime, Sales, Verkehrsvorhersage, Next Best Offer, Customer DNA, Parsing, Alert Scoring und viele Andere.

Scigility Site Reliability Engineering

Unter Site Reliability Engineering (SRE) bieten wir unsere hochqualifizierten Support- und Wartungs-Services für die Weiterentwicklung von Use Case-Anwendungen und Datenplattformen, Second/Third Level Support, Firefighting, Incident Management und Problemlösung, Monitoring, regelmässiges Reporting, Kosten- und Kapazitätsmanagement der Anwendungen und Plattformen an.

Heute betreuen unsere Ingenieure einige der grössten Datenplattform-, Cluster- und ML-Anwendungsinfrastrukturen unserer wichtigsten Kunden. Wir als Scigility bauen Ihre Dateninfrastrukturen auf, sichern sie, integrieren sie in Ihre Umgebung und helfen Ihnen beim Betrieb.