Der Kunde

Metrinomics bietet Tools und Services, um Customer Success zu verbessern und Kunden aktiv einzubinden, sowie die Mathematik, mit der sich Anpassungen entlang der gesamten Interaction Journey gezielt steuern lassen. Der Fokus liegt auf hochkomplexen B2B-Märkten mit großem Einfluss auf die Kundenbeziehungen.

Metrinomics hat seinen Sitz in Berlin und blickt auf mehr als 20 Jahre Erfahrung darin zurück, mithilfe von KI intelligente Algorithmen zu entwickeln, die subjektive Geschäftstreiber abbilden. Zu den Kunden zählen große internationale Technologieunternehmen und Finanzinstitute.

Jungsoft unterstützte Metrinomics dabei, den Technologie-Stack zu modernisieren und agile Prozesse einzuführen, und wirkte an der Entwicklung sowohl interner Systeme als auch kundenseitiger Anwendungen mit.

Das Problem

Metrinomics ist seit mehr als zwei Jahrzehnten am Markt. Während das Unternehmen (sehr viel!) Erfahrung in seinem Bereich sammelte, häuften auch seine Softwaresysteme einiges an technischen Schulden an und standen dem Geschäft zunehmend im Weg.

Wir standen vor zwei zentralen Herausforderungen: moderne, überzeugende neue Produkte zu entwickeln und die bestehenden Systeme und Prozesse zu verbessern.

Die Lösung

Uns wurde klar, dass wir an mehreren Fronten ansetzen mussten, um unser Ziel zu erreichen. Der Einsatz moderner Technologien war nur ein Teil der Lösung – wir mussten auch agile Prozesse einführen und so letztlich eine Business-Transformation herbeiführen.

Die Umsetzung

Im Rahmen unserer Zusammenarbeit verbrachten wir viel Zeit vor Ort. Das war entscheidend, um die Kultur, die Prozesse und die Arbeitsabläufe zu verstehen, die zum Alltag des Unternehmens gehörten.

Nach einer gründlichen Analyse der bestehenden Systeme und unter Berücksichtigung der Roadmap gehörte eine Migration in die Cloud zu unseren ersten Schritten. Durch die Kombination von Technologien wie Docker, Gitlab CI/CD und AWS Cloud verzeichneten wir einen drastischen Anstieg der Release-Frequenz und sinkende Wartungskosten und konnten zudem Bedenken hinsichtlich der Skalierbarkeit der Systeme entschärfen.

Außerdem arbeiteten wir eng mit dem internen Engineering-Team zusammen, um die Performance der Legacy-Systeme zu verbessern – in einigen Fällen um mehr als das Zehnfache.

Ein weiterer großer Teil unserer Arbeit drehte sich um die Verbesserung bestehender und den Aufbau neuer Datenpipelines für die Big-Data-Systeme. Dabei führten wir Tensorflow in Kombination mit Google Cloud ein und entwickelten ein neues System, mit dem sich verschiedene KI-Algorithmen einfach konfigurieren und verwalten lassen.

Unser Entwicklungsteam baute zudem zwei neue kundenseitige Systeme, die an die bestehenden Pipelines zur Datenverarbeitung angebunden sind, sich aber an einen neuen, bislang unerschlossenen Markt richten. Diese Systeme entstanden mit modernen Technologien wie React, React Native, Python, Elixir, GraphQL und PWA.

Die Ergebnisse

Im Laufe unserer Zusammenarbeit arbeiteten wir sehr eng mit dem internen Team von Metrinomics zusammen. Verbesserungen in der gesamten Organisation mitzuerleben, war für uns eine sehr bereichernde Erfahrung.

Die Optimierung der Legacy-Systeme verbesserte das Nutzungserlebnis langjähriger Bestandskunden, während die neu entwickelten Systeme Nutzerinnen und Nutzer aus mehreren Ländern weltweit hinzugewannen und seit Monaten erfolgreich im Produktivbetrieb laufen.

Technologie-Stack

Elixir

Phoenix

GraphQL

React

Apollo

Material-UI

Bootstrap

PostgreSQL

MongoDB

Python

TensorFlow

Docker

Kubernetes

AWS Cloud

GitLab