Projektziel:

Entwicklung und Implementierung eines spezialisierten Large Language Models für IBM Planning Analytics durch Fine-Tuning, mit dem Fokus auf TM1/PAW-spezifische Aufgaben und Prozesse.

Projektinhalt:

? Evaluierung verschiedener Fine-Tuning Methoden und Auswahl geeigneter Ansätze

? Aufbereitung und Strukturierung von Bedrock-Datensätzen für das Training

? Implementation eines LoRA-basierten Fine-Tuning Prozesses

? Implementation eines LAB basierend auf IBM Research ?Large-scale Alignment for chatBots? (LAB) aus MIT-IBM Watson AI Lab Forschung, 2024 mit InctructLab (Red Hat).

o Taxonomiegesteuerte Datenkuration: Menschlich kuratierte Trainingsdaten für neues Wissen und Kompetenzen.

?o Generierung synthetischer Daten: Modell erstellt neue Beispiele, automatisierte Verfeinerung sichert Qualität und Sicherheit.
o Iterative Abstimmung: Zweistufiges Tuning (Wissenstuning und Kompetenztuning) auf Basis der synthetischen Daten.

? Integration des optimierten Modells in die Planning Analytics Umgebung

Besondere Herausforderungen:

? Tuning Prozesses auf Google Colab mit Tesla T4

? Aufbereitung und Konvertierung von TM1/Bedrock Prozessen in trainingstaugliche Formate

? Mehrsprachiges Training (Deutsch/Englisch) für verbesserte Anwendbarkeit

? Integration verschiedener Modelloptimierungen (GGUF Konvertierung, Quantisierung) Technologien/Produkte

Projektziel:

Entwicklung einer zentralen, containerisierten Plattform für Machine Learning, ETL und Konnektivität, die IBM Planning Analytics TM1 um innovative Funktionen erweitert.

Diese Plattform, soll die fachbereichsübergreifende, interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen TM1-Architekten, Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts revolutionieren. Durch den Einsatz eines leistungsstarken Open-Source-Stacks und die Integration von Tools wie Jupyterlab, Git sowie kundenspezifischen Python-Frameworks wird eine sichere, versionskontrollierte und CI/CD-fähige Umgebung geschaffen, die eine effiziente Umsetzung von Machine Learning-, ETL- und Data Engineering-Projekten ermöglicht. Die Sicherheit wird dabei durch SSL/TLS gewährleistet.

Projektinhalt:

? Implementierung eines leistungsstarken Open-Source-Stacks in einer Docker-Umgebung

? Integration eines Jupyter Data Science Image als Basistechnologie

? Entwicklung und Integration kundenspezifischer Python-Frameworks

? Einrichtung einer modernen IDE mit JupyterLab

? Implementation einer versionssicheren Git-Integration

? Konfiguration von SSL/TLS für maximale Sicherheit

• Anspruchsvolle und komplexe Umsetzung einer Logik zur Nullzeilenunterdrückung und Dateineingabe
• Breadcrump-Navigation
• Geschachtelte undo-Funktionalität
• Fokussierungsfunktionen
• komplexe kommentierungsfunktion
• erweiterte Spreading-Möglichkeiten
• Erzeugung dynamischer Dummie-Elemente während der Dateneingabe
• Experienceoptimiertes Frontend

Projektziel:

Umfassende Migration und Modernisierung der C.REST API sowie Integration mit mySQL, DRUPAL und IBM Cognos BI, mit Fokus auf verbesserte Performance, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit.

Projektinhalt:

? Durchführung einer detaillierten Anforderungsanalyse der bestehenden C.REST API

? Migration der API in eine neue Infrastruktur - Installation und Konfiguration von mySQL und DRUPAL

? Integration neuer Login-Methoden im IBM Cognos BI Content Store - Einrichtung einer umfassenden Testumgebung

? Produktivschaltung und Übergabe an den Fachbereich

Weiterentwicklung einer Weboberfläche für die halbautomatische Datentestung, Datenaufbereitung und den anschließenden Datenexport von Mietvertragsdaten

• Anpassung der Web-Oberfläche
• Erstellen von Berichten mit Flexmonster

Besondere Herausforderung: ausschließlich Cloud-basierte Technologie

Design und Implementierung eines Planning Analytics-Datenmodells und Canvas Frontend / Entwicklung von Eingabemasken und Berichten

• tägliche Stammdaten-Aktualisierung mit mehr als 1.000.000 Dimensionselementen

• User-spezifische Hierarchien

• User-spezifische Filterung komplexer Summen

• Speicherung des kompletten Navigationszustandes in einem Client-Key-Value-Store

• Einsatz des Pivotierungstools Flexmonster und Implementierung eigener Export- und View-Speicherungsmechanismen

• Umsetzung einer generischen Prozesskettensteuerung über die Standard-TM1-Jobs hinaus

• Experienceoptimiertes Frontend

Entwicklung einer Weboberfläche für die halbautomatische Datentestung, Datenaufbereitung und den anschließenden Datenexport

• Analyse und Anpassung von Python-Scripten ? anschließende Automatisierung der Scriptauslesung
• Erstellen von Berichten mit Flexmonster
• Benutzerverwaltung

Besondere Herausforderung: ausschließlich cloud-basierte Technologie

Entwicklung einer Weboberfläche für die halbautomatische Datentestung, Datenaufbereitung und den anschließenden Datenexport

• Erstellung eines Ablaufdiagramms zur Visualiserung von Datenflüssen
• Analyse und Anpassung von Python-Scripten ? anschließende Automatisierung der Scriptauslesung
• Entwicklung einer Weboberfläche für Datenimporte, Datenanalyse und Datenexporte
• Erarbeitung und Umsetzung von Berechtigungskonzepten
• Wartung, Support und Weiterentwicklung

Design und Implementierung eines Planning Analytics-Datenmodells und Canvas-Frontend

• Entwicklung von Eingabemasken und Berichten

• Erfassung von Sekundärkostenverteilungsschlüsseln (SKV) gemäß Stammdatendefinition in unterschiedlichen Werttypen (%, Liter, DM, Menge, ??.)

• Automatische Berechnung der Verteilung von Lizenzkosten im Konzern
• Export der Sekundärkostenverteilungsschlüssel nach SAP

Entwicklung einer Softwarelösung für IBCS-konforme Visualisierungen in IBM Cognos Analytics

• Analyse der IBCS Zertifizierungstemplates & des IBCS-Regelwerkes
• Umsetzung der Visualisierungen in RAVE / JSON
• Realisierung und testen der Visualisierungen

Design und Implementierung eines Planning Analytics-Datenmodells und Canvas-Frontend 

• Entwicklung von Eingabemasken und Berichten
• Hybride Datenausgabe mit Daten aus Sales-Vorsystemen und Integration einer Cost of good sold-Berechnung in TM1
• Uploadschnittstelle zur Integration zusätzlich berechneter Umsätze, die nicht im Sales-Vorsystem erfasst werden

Design und Implementierung eines Planning Analytics-Datenmodells und Canvas-Frontend

• Entwicklung von Eingabemasken und Berichten

Design und Implementierung eines Planning Analytics-Datenmodells und Canvas-Frontend

• Entwicklung von Eingabemasken und Berichten
  
• Automatisierte Distribution auf Empfänger-Kostenstellen anhand von Service-ID-Schlüsseln
• Überführung relationaler Dateineingaben in multidimensionaler Kalkulation in Echtzeit (rule-basiert)
• Möglichkeit der 1:n-Weiterverteilung der berechneten Intercompany-Kosten auf diverse Empfängerkostenstellen

Design und Implementierung eines Planning Analytics-Datenmodells und Canvas-Frontend

• Entwicklung von Eingabemasken und Berichten

• Erfassung von Sekundärkostenverteilungsschlüsseln (SKV) gemäß Stammdatendefinition in unterschiedlichen Werttypen (%, Liter, DM, Menge, ??.)

• Automatische Berechnung der Verteilung von Lizenzkosten im Konzern

• Export der Sekundärkostenverteilungsschlüssel nach SAP

Implementierung einer MDX-basierten, benutzerfreundlichen, Audit-konformen, sicheren Daten-Export und -Import-Schnittstelle über eine direkte Python-Anbindung an die TM1-REST API

• Konzeption, Implementierung und Wartung der C.REST API Schnittstelle
• Migration der Legacy-Schnittstelle der SAP Xcelsius Dashboards
• Abgeschlossene Implementierung einer Daten-Export und ?Import Möglichkeit auf TM1-Servern über eine direkte Python-Anbindung
• Laufende Pilotierung/ Teststellung der Anbindung

• Analyse der bestehenden Berichte
• Anpassen des Datenmodells im Framework Manager
• Umsetzen der Berichte und Dashboards in Cognos Analytics

• Analyse der IBCS Zertifizierungstemplates & des IBCS-Regelwerkes
• Umsetzung der Visualisierungen in RAVE / JSON
• Realisierung und testen der Visualisierungen

Anpassen und Erweitern auf neue Anforderungen

• Planen der notwendigen Schritte
• Prüfen der Kompatibilität
• Aufsetzen eines Testsystems
• Anpassen von Tabellen, Stored Procedures und SSIS-Paketen an neue Anforderungen
• Erstellen einer Konfigurationsdatei für alle SSIS-Pakete
• Testen der Änderungen

• Analyse der Kundenwünsche
• Umsetzung der Visualisierungen in RAVE
• Realisierung und testen der Visualisierungen

• Erstellen eines Konzeptes
• Realisierung und testen der Software
• Deployen der Anwendung auf einen Azure Server

• Analyse bestehender Geschäftsberichte
• Umsetzen der Geschäfstberichte in Cognos BI

• Analyse der bestehenden Prozesse
• Besprechung mit der Fachabteilung über Elementare Prozesse des Compliance
• Erstellen von Gruppen und Benutzern
• Erstellen von Listen und importieren von Daten
• Erstellen von automatisierten Workflows
• Erstellen von Benutzerregeln
• Erstellen von Visio Diagrammen und verknüpfen mit Sharepointdaten

• Vornehmen von Änderungen am bestehenden System
• Anpassen von Tabellen, Stored Procedures und SSIS-Paketen
• Erweiterung der MS Access Anwendung
• Anpassen von Schnittstellen
• Testen der Änderungen
• Monatliches Einspielen der Daten

• Analyse des bestehenden Systems
• Erstellen eines Migrations- und Zeitplans
• Durchführen der Migration
• Erstellen neuer Gruppen und Benutzer
• Festlegen der von der GF gewünschten Erweiterungen
• Erarbeiten einer Struktur
• Umsetzen der Erweiterungen
• Erstellen neuer Sharepointseiten
• Erstellen von Workflows

• Analyse des bestehenden Prozesses (Abrechnungen wurden händisch erstellt)
• Besprechung mit der Fachabteilung über elementare Prozesse der Abrechnungserstellung
• Analyse der vorhandenen Daten in der Datenbank
• Erstellen eines Konzeptes inklusive GUI
• Realisierung und testen der Anwendung
• Aufgrund der Sensibilität der Daten wurde im Vier-Augen-Prinzip entwickelt

• Ablösen einer Excel-Anwendung durch eine Desktopanwendung inklusiver hierarchischer Freigaben und Urlaubsvertretung
• Analyse der bisherigen Prozesse
• Erstellen eines Konzeptes inklusive GUI
• Umsetzung des Konzeptes und anschließender Tests

Präsentieren des Ergebnisses bei Bereichs- und Abteilungsleiter JF

• Zusammenführung der Daten verschiedener Ticketsysteme und Abgleich mit Ticketrechnungen
• Analyse der vorhandenen Daten und Aufbau der digitalen Rechnungen
• Konzept zur Vereinheitlichung der Daten der Ticketsysteme und Konzeptionierung der Anwendung
• Realisierung und Testen der Anwendung