getmarket hilft Startups dabei, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Unsere Lösungen kombinieren Rechenleistung, KI-Modelle und bewährte Data-Engineering-Prozesse, damit Sie Entscheidungen treffen können — ohne lange Wartezeiten.
Modulare Pipelines, KI-gestützte Feature-Engineering, schnelle Multiplikation großer Matrizen und Produktions-Ready-Deployment.
Kompakte Beispiele, wie Startups mithilfe unserer Lösungen produktive Erkenntnisse erzielt haben.
Vollständige Pipeline inkl. Echtzeit-Scoring.
Reduktion der Churn-Rate um 18% binnen 3 Monaten durch segmentierte Modelle und gezielte Retention-Kampagnen.
Multiplikation großer Preis-Matrizen & Simulationen.
Echtzeit-Preissimulationen führten zu 12% höheren Conversion-Raten.
Edge-Preprocessing und Cloud-Analyse kombiniert.
Verbesserte Fehlerratenerkennung durch Kalibrierung und multimodale Modelle.
Wir verwenden bewährte Open-Source- und Enterprise-Komponenten, kombiniert mit proprietären Optimierungen.
| Komponente | Vorteile | Empfohlen für |
|---|---|---|
| Spark / Dask | Skalierbare Batch-Verarbeitung | Große Datensets & ETL |
| PyTorch / TensorFlow | Flexible KI-Modelle | Prototyping & Produktion |
| Postgres / ClickHouse | Schnelle Abfragen & OLAP | Reporting & Dashboards |
| CI/CD & Docker | Reproduzierbare Deployments | Skalierbare Produktionen |
Kurzantworten zu typischen technischen und organisatorischen Fragen.
Ein erfahrenes Team aus Datenwissenschaftlern, DevOps-Ingenieuren und Produktmanagern. Wir kombinieren akademische Expertise mit pragmatischer Umsetzung — ideal für Startups, die schnell vernetzte, robuste Lösungen brauchen.
Kompakte Anleitungen, Architektur-Blueprints und kurze Tutorials zur schnellen Implementierung.
7 Seiten
Praxisnahe Leitlinien für ETL, Monitoring und CI/CD im Data-Engineering.
Checkliste & Tools
Ein schneller Leitfaden, wie Modelle reproduzierbar und sicher in Produktion kommen.
Interviews mit Makers
Kurze Episoden zu Learnings aus echten Projekten.