Unternehmen, die auf der Suche nach Software zur Lösung von Problemen und zur Förderung des Wachstums sind, stehen vor einem schwierigen Dilemma: Sollen sie in eine vollständig maßgeschneiderte Softwarelösung investieren oder sich für ein Produkt von der Stange entscheiden? Bei ENFINT sind wir davon überzeugt, dass im digitalen Zeitalter ein einzigartiges Leistungsangebot durch einzigartige Softwarelösungen unterstützt werden sollte.

Unser umfassendes Verständnis für das Geschäftsfeld unserer Kunden, ihre einzigartigen Prozesse, Herausforderungen und Bedürfnisse, kombiniert mit unserer Cloud-fähigen MSA-Plattform für die Entwicklung kundenspezifischer Anwendungen, ermöglicht eine schnellere Markteinführung und niedrigere Kosten für kundenspezifische Lösungen, was die Effizienz und den Erfolg unserer Kunden fördert.

Eine starke mobile App steigert den Wert Ihres Unternehmens, indem sie Kunden anzieht und bindet oder interne Prozesse optimiert. Die ENFINT Entwicklungsdienste für mobile Apps werden durch die Bereitstellung von nativen iOS-, Android- oder plattformübergreifenden Lösungen an Ihr einzigartiges Produkt angepasst.

Ganz gleich, wie groß oder klein Ihre Anforderungen sind, wir entwickeln für Sie eine wunderschöne mobile App, die speziell auf Ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten ist. Unser Team aus hochkompetenten Entwicklern verfügt über umfangreiche Erfahrungen in der Entwicklung von Apps für viele Branchen und kann jede Art von Funktionalität für Ihre App entwickeln.

Die Einführung von IT-Technologien in zahlreiche Bereiche menschlicher Tätigkeit hat zu einem explosionsartigen Anstieg der verfügbaren Datenmengen geführt. Der Finanzsektor, die Industrie (IoT) und die Internetdienste erfordern jetzt neue Konzepte für die Datenanalyse.

Wir entwickeln Lösungen für die Datenanalyse und -verarbeitung unter Verwendung von Big-Data-Technologien, die unseren Kunden neue Wettbewerbsvorteile bieten.

Unsere Lösungen basieren auf Apache Hadoop, das mehrere Bibliotheken zur Verarbeitung von "Big Data" in Clustern mit mehreren tausend Nodes enthält.

Wir lösen Datenverarbeitungsaufgaben mit der Bibliothek von Apache Spark, die eine maximale Nutzung des Arbeitsspeichers und damit eine hohe Leistung gewährleistet. Komplexe Datenverarbeitungsalgorithmen werden unter Verwendung von Spark SQL- und Spark ML-Komponenten implementiert.

In der heutigen Welt erfordern viele Aufgaben neben der herkömmlichen Verarbeitung und Speicherung auch die Analyse von Big Data in Echtzeit. Unsere Projekte nutzen die Bibliotheken von Apache Kafka zur Implementierung von Mechanismen zur Dateninjektion/Datensammlung, während Spark Streaming zur Implementierung einer komplexen Logik der Datenverarbeitung verwendet wird.

Zugriff und Datenanalyse werden durch Apache Hive gewährleistet, das die Ausführung von Anfragen, die Aggregation und Analyse von in Apache Hadoop gespeicherten Daten ermöglicht und den Nutzern ein bewährtes SQL-basiertes Datenverarbeitungstool zur Verfügung stellt.

Unsere Arbeit basiert auf der Verwendung von Programmiersprachen (Scala, Java, Python, etc.) und unseren eigenen Acceleratoren, um Datenflüsse in Spark unter Verwendung eines visuellen Editors zu entwerfen.

Künstliche Intelligenz wird zu einem wesentlichen Bestandteil moderner IT-Systeme, und Modelle des maschinellen Lernens ermöglichen es, diese Organisationen zu monetarisieren und neue Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Unser Data-Science-Team ist auf die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz unter Verwendung der Programmiersprachen und Infrastruktur R, Python und Spark MLLib spezialisiert und umfasst drei Kompetenzzentren.

Das Kompetenzzentrum für Risikomodellierung und Optimierung des Treasury ist spezialisiert auf die Erstellung von Scoring-Modellen (Kredit- und Inkasso-Scoring), Modellen zur Ausfallwahrscheinlichkeit (PD) und zum Verlust im Falle eines Ausfalls (LGD), die für IFRS9 verwendet werden, sowie Modellen zum Aufbau einer dynamischen Bankbilanz (Profile des Abflusses von Einlagen und der vorzeitigen Rückzahlung, Vorhersage von Guthaben auf Girokonten, Modelle zur Elastizität und zur Optimierung).

Das Kompetenzzentrum für die Optimierung der betrieblichen Effizienz konzentriert sich auf die Ausarbeitung von Anomalie-Suchmodellen, die Vorhersage von Wartungseinrichtungen sowie die Lösung eines breiten Spektrums von Klassifizierungsproblemen, einschließlich der Verwendung von NLP-Technologien, um die Produktivität von Analysten oder Betriebspersonal zu erhöhen.

Das Kompetenzzentrum für die Monetarisierung von Kundendaten entwickelt Modelle für den Ablauf und die Optimierung der Kundenkommunikation, die bei der Planung von Marketingkampagnen und der Entwicklung von Empfehlungssystemen eingesetzt werden können.

Die DevOps-Prinzipien werden bei den Unternehmensprojekten in allen Phasen ihres Lebenszyklus eingesetzt. Der Entwicklungsprozess basiert auf flexiblen Verfahren und Instrumenten, die Transparenz gewährleisten, sowie auf Architekturmustern, die eine einfachere Skalierung und Implementierung von Aktualisierungen ermöglichen.

Stetigförderer werden mit fortschrittlichen IaC-Ansätzen, automatisierten Entwicklungs- und Supportprozessen sowie einem Konfigurationsmanagement gebaut. Dies ermöglicht einen flexiblen, transparenten Entwicklungsprozess, mit dem hochgradig ausfallsichere, fortschrittliche Systeme geschaffen werden können, die für schnelle Änderungen je nach Unternehmensanforderungen bereit sind.

Eine wichtige Rolle spielt dabei der Aufbau eines automatisierten Release-Management-Prozesses, der sowohl Aufgaben des Branchenentwicklungsmanagements als auch das Management von Projektartefakten und Release-Assemblies unter Berücksichtigung der Spezifika der Prozesse und Instrumente des Kunden umfasst.

Die Verfügbarkeit und Desaster-Toleranz der entwickelten Produkte und Lösungen (je nach ihrer Architektur) wird durch die Verringerung der Kopplung zwischen den Komponenten innerhalb von Anwendungen sowie durch die Trennung von Elementen der Infrastruktur erreicht.

MLOps oder DevOps für maschinelles Lernen ermöglicht es, die Bemühungen von Data Scientists, Data Engineers und Support-Spezialisten zu kombinieren, um die Geschwindigkeit und Qualität der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen zu erhöhen.

Dieser Ansatz ermöglicht das Management von Modellen, die Skalierung ihrer Anwendung zur Lösung von Problemen im Unternehmen und die ständige Überwachung von Metriken zur Arbeitsqualität, um Anzeichen für eine Verschlechterung bereits im Anfangsstadium zu erkennen und zu beseitigen.

MLOps-Aufgaben: Reproduzierbarkeit der Trainingsergebnisse für ML-Modelle durch Nachverfolgung von Datensätzen (Stichproben), Quellcode für die Erstellung von Modellen, Modellparametern und selbst trainierten Modellen in einem einzigen Modell-Repositorium.

Die Nutzung der Infrastruktur und der Dienste öffentlicher Clouds bietet Unternehmen eine Reihe von wichtigen Vorteilen:

• Senkung der IT-Kosten durch Beseitigung der Redundanz der verwendeten Infrastruktur und Optimierung der ausgeführten Aufgaben;
• Verbesserung der Verfügbarkeit von IT-Diensten durch Nutzung einer globalen Infrastruktur;
• Gewährleistung der Unternehmensflexibilität durch den Übergang von der strategischen Planung der Infrastruktur zu einem flexibleren Planungssystem und der Prozessautomatisierung.

Erzielen Sie den größtmöglichen Vorteil mit cloudbasierten Technologien:

• Verlagern Sie Ihre Anwendung in die Cloud. Konzentrieren Sie sich auf Ihre Anwendungen, nicht auf die Infrastruktur;
• Optimieren Sie Ihre Infrastruktur durch den Einsatz skalierbarer Plattformdienste;
• Verbessern Sie Anwendungen durch neue Ansätze und Tools für die Anwendungsentwicklung und -ausführung: Serverloses Computing, Container, DevOps, Cloud-native Entwicklung;
• Transformation (Modelle, Prozesse usw.) durch Implementierung und Anwendung neuer Technologien wie ML, KI und Datenanalyse;
• Bauen Sie Ihre Prozesse für das Cloud-Infrastrukturmanagement und die kontinuierliche Kostenoptimierung mit gebrauchsfertigen Automatisierungsskript-Bibliotheken auf der Terraform-Plattform auf.

Die serviceorientierte Architektur (SOA) basiert auf der Interaktion zwischen den Systemen innerhalb der IT-Landschaft unter Verwendung des Integration Bus ESB (Enterprise Service Bus), der die mehrfache Nutzung von Geschäftsdiensten ermöglicht und Änderungen der Prozesse und Beziehungen zwischen den Anwendungen durch Konfiguration statt Programmierung erlaubt.

Die Microservice-Architektur erleichtert den Übergang von großen monolithischen Lösungen zu einer Reihe von Einzelanwendungen, die lokale Aufgaben lösen und miteinander oder mit anderen Systemen interagieren. Der Einsatz von Microservices verkürzt die Inbetriebnahmezeiten für neue Funktionalitäten erheblich, erhöht die Flexibilität bei Änderungen, ermöglicht die Verwaltung von Downloads einzelner Komponenten und bietet eine "on-the-fly" Lösung von Skalierungsproblemen.

Open API wird verwendet, um Partnern und Kunden einen benutzerfreundlichen Zugang zu den Unternehmensprozessen und Diensten des Kunden zu bieten, mit der Möglichkeit, diesen Zugang zu kontrollieren und zu verwalten. Der kombinierte Einsatz von Integrationsplattformen, Microservices und Open API ermöglicht eine umfassende End-to-End-Automatisierung der Interaktionen, von den Kunden und Partnern des Kunden bis zu seinen internen Informationssystemen.