Der Markt für Data-&-AI-Services ist unübersichtlich. Viele Anbieter positionieren sich mit End-to-End-Kompetenz, KI-Expertise und nachhaltigen Architekturen. In der Praxis unterscheiden sich Leistungsfähigkeit, Reifegrad und Marktposition jedoch deutlich. Vor diesem Hintergrund ist eine objektive Einordnung von Dienstleistern für Unternehmen besonders wichtig.
Die Lünendonk®-Studie 2025/2026 bietet Entscheidern und Projektverantwortlichen eine fundierte Marktübersicht und unterstützt dabei, Anbieter, Themen und Erwartungen realistisch einzuordnen. Sie basiert auf einer unabhängigen Analyse des deutschen Data-&-AI-Markts und reduziert so Komplexität bei strategischen Entscheidungen im Data-&-AI-Umfeld.
Die Nennung von HMS in der Lünendonk®-Studie unterstützt Sie dabei,
HMS im deutschen Data-&-AI-Anbietermarkt sachlich einzuordnen
Leistungsprofil und Marktposition im Vergleich zu anderen Anbietern zu bewerten
HMS als potenziellen Partner für anspruchsvolle Daten- und KI-Initiativen zu prüfen
Die Studie bietet damit eine zusätzliche, unabhängige Perspektive für die Vorauswahl geeigneter Partner.
Finanzen
Seit 2006 unterstützt HMS die Meldewesen-Abteilungen eines großen deutschen Bankenverbunds mit SAS-Expertise und umfassendem Know-How. Wir bieten kontinuierliche Beratung, Performanceoptimierung und maßgeschneiderte Lösungen für regulatorische Anforderungen.
Der Kundennutzen:
Bank
Für unseren Kunden haben wir die SAS-Plattform erfolgreich von On-Premises zu SAS Viya auf Azure migriert. Wir haben eine Cloud-Infrastruktur mit Kubernetes aufgebaut und Migrations- sowie Automatisierungstools implementiert.
Der Kundennutzen:
Energieversorger
Ein führender Energieversorger migrierte kritische Systeme von SAS 9.4 onPrem auf die cloudbasierte SAS Viya-Plattform. HMS optimierte die Infrastruktur für einen stabilen Betrieb.
Der Kundennutzen:
Finanzen
Unsere Lösung trug zur Modernisierung zentraler SAS BI-Landschaften bei, indem wir den Übergang in die Cloud erfolgreich gestalteten. Dabei setzten wir GenAI zur automatisierten Code-Migration nach Python erfolgreich ein.
Der Kundennutzen:
Life Science / Pharma
HMS hat für Deutschlands größtes Pharmaunternehmen ein zentrales, 25 Jahre altes SAS-basiertes System durch eine moderne, cloud-native Statistical Computing Environment (SCE) zur Analyse klinischer Studien ersetzt.
Der Kundennutzen:
