
Überblick
*um, ein Unternehmen der Orange Business Services, bietet Big Data, Data Science und Cloud Services an. Das Unternehmen wurde 2008 gegründet und hat heute 180 Mitarbeiter. *um hat Niederlassungen in Berlin, Frankfurt/Main und Wien. Der Anbieter entwickelt maßgeschneiderte Lösungen für die individuellen geschäftlichen Herausforderungen seiner namhaften Kunden.

Herausforderungen
Immer größere Projekte verlangen nach immer mehr Ressourcen, weshalb *um die Kapazitäten der Muttergesellschaft künftig stärker zum Einsatz bringen muss. Dafür sind auch interne Schulungen wichtig.

Stärken
Data Sciences sind der „Home Turf“ von *um: Data Science Services sind die Domäne von *um. Das Unternehmen bietet seinen Kunden eine End-to-End-Methodik für die Exploration und Analyse von Daten an.
Mit der Muttergesellschaft Orange Business Services kann *um cloud-agnostische Lösungen mit den drei Hyperscalern in eigenen Rechenzentren umsetzen: Partnerschaften mit den Hyperscalern stärken die Marktposition und setzen die Projekte schneller um. Hier spielt auch ein Trainingsangebot für die Nutzung der Hyperscaler-Plattformen für Data-Engineering-Lösungen eine Rolle, so dass *um hier ein sehr vollumfängliches Angebot liefert.
Data Thinking statt Design Thinking: *um zeichnet sich weiterhin durch seine einzigartige Umsetzung des „Data Thinking“ aus. Diese weit über Design Thinking hinausgehende Methode hilft den Anwendern nicht nur, eine Umsetzung von Analytics-Anwendungen zu erreichen, sondern grundsätzlich über die Nutzung vorhandener Daten nachzudenken. So können Daten bei einem Anwenderunternehmen in völlig neuen Zusammenhängen genutzt werden. Data Thinking beruht auf den Fähigkeiten der Mitarbeiter von *um und konnte bisher kaum von anderen Anbietern kopiert werden. Auf dieser Basis bietet *um auch sein Portfolio an Data Science Services an und hilft Unternehmen beim Einstieg in die komplexe Materie.
„Center of Excellence as a Service”: Mit diesem neuen Subskriptions-Modell für die Nutzung der Services von *um können Kunden mit eigenen Ressourcen mehr erreichen.
Methodik wird durch Referenzen bestätigt: Referenzen zeigen, wie bei großen deutschen Unternehmen zuerst die Ideen für ein Data-Science-Projekt entwickelt werden. Kunden müssen also nicht zuerst den Projektrahmen definieren, die Datenquellen ermitteln und vorbereiten oder die Aufgabenstellung formulieren.