Für bessere Vorhersagen, neue Lösungen und bahnbrechende Entscheidungen
Data Science & Künstliche Intelligenz
Mit Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) erkennen Sie Muster und tiefere Zusammenhänge in Ihren Daten automatisch und können damit Vorhersagen zu zukünftigen Ereignissen mit ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten erstellen. Diese ungeahnten Einblicke in Ihre Datenbestände und die daraus abgeleiteten Prognosen ermöglichen Ihnen Unternehmensentscheidungen für die Zukunft besser zu treffen und somit auf Ereignisse von morgen schon heute zu reagieren.
Durch die Anwendung von Data Science und Künstlicher Intelligenz können Sie beispielsweise Kundenverhalten oder Markttrends in Echtzeit analysieren, interpretieren und prognostizieren, Fehler vorausschauend aufdecken und vermeiden, repetitive und manuelle Aufgaben automatisieren, autonome Systeme steuern ebenso wie Entscheidungen treffen und neue Möglichkeiten für Ihr Unternehmenswachstum identifizieren.
Data Science und Künstliche Intelligenz umfassen ein vielseitiges Repertoire an fortgeschrittenen Analyseverfahren. Dabei werden geschäftsrelevante Daten mit intelligenten Algorithmen systematisch ausgewertet. Die darin enthaltenen Muster und Trends können somit erkannt und in Form von mathematischen Modellen erfasst werden. Die eingesetzten Analysemethoden reichen von Verfahren der deskriptiven und induktiven Statistik und explorativen Datenvisualisierung über leistungsfähige Machine-Learning-Algorithmen zum Clustering von Anomaliedetektion zu Regressions- und Assoziationsanalysen bis hin zu Klassifikationsverfahren.
Data Science und Künstliche Intelligenz umfassen ein vielseitiges Repertoire an fortgeschrittenen Analyseverfahren. Dabei werden geschäftsrelevante Daten mit intelligenten Algorithmen systematisch ausgewertet. Die darin enthaltenen Muster und Trends können somit erkannt und in Form von mathematischen Modellen erfasst werden. Die eingesetzten Analysemethoden reichen von Verfahren der deskriptiven und induktiven Statistik und explorativen Datenvisualisierung über leistungsfähige Machine-Learning-Algorithmen zum Clustering von Anomaliedetektion zu Regressions- und Assoziationsanalysen bis hin zu Klassifikationsverfahren.
Benefits Data Science und Künstliche Intelligenz
Produktivität steigern
Durch das Erkennen von Trends und Vorhersage von Szenarien können Fehler oder Störungen vermieden, Qualität verbessert und Systeme besser ausgelastet und optimiert werden.
Aufgaben automatisieren
Durch die Automatisierung von Aufgaben können repetitive und manuelle Aufgaben automatisiert werden, was zu einer höheren Effizienz und Genauigkeit führt.
Vorhersagen erhalten
Mit der Vorhersage von komplexen unternehmerischen Zusammenhängen können potentiellen Zukunftsszenarien berechnet werden, was dazu führt, dass Sie heute schon Antworten auf Fragen von morgen erhalten.
Innovation steigern
Data Science und Künstliche Intelligenz unterstützen den Innovationsprozess in dem Daten durch komplexe Muster auf unerwarteter Weise interpretiert werden. Mit den daraus resultierenden Erkenntnisse können neue Ideen besser generiert und identifiziert werden. Auch können Prototypen durch die Nutzung von Feedback und Daten in Echtzeit besser umgesetzt werden.
Personalisierung
Durch die automatisierte Erstellung von Nutzerprofilen, können personalisierte Empfehlungen und Dienstleistungen angeboten werden, was zu einer besseren Kundenzufriedenheit, höheren Umsatz und einem besseren Engagement führen kann.
Unser Vorgehen für Ihre Data Science & KI-Anwendung
Bei der Umsetzung von analytischen Projekten orientieren wir uns an erprobten und anpassungsfähigen Vorgehensmodellen (CRISP-DM), die das iterative und agile Wesen eines solchen komplexen Data-Science-Prozesses am besten abbilden und dabei für Sie größtmögliche Transparenz und Planbarkeit sicherstellen.
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Use Case & Data Understanding
In diesem Schritt evaluieren wir mit Ihnen die Fragestellung, identifizieren den konkreten Use Case und definieren das gemeinsame Ziel. Dazu gehört auch, die Abnahmekriterien zu bestimmen, die wir bei der Evaluation des Modells genau überprüfen. Auch werden wir in dieser Phase die verfügbaren Daten identifizierten und explorativ auf Datenqualität, Inhalt und Verarbeitbarkeit hin untersuchen und die technische Machbarkeit evaluieren. Des Weiteren erfolgt auf Basis Ihrer Fragestellungen und Anforderungen die Auswahl der passenden Methoden und Techniken künstlicher Intelligenz wie beispielsweise Machine Learning, um damit in den vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends und Abhängigkeiten zu finden und nutzbar zu machen. Daraus wird im Anschluss der Projekt- und Zeitplan für Ihr Data Science-Projekt definiert.
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Data Preparation & Data Modeling
Die von Ihnen vorher definierten Daten werden nun ausgewählt, aus den Quellsystemen zusammengeführt und bereinigt. Anschließend erfolgt das Feature Engineering, also die Vorverarbeitung und Transformation der Daten, um aussagekräftige Resultate aus dem Machine Learning Modell erzeugen zu können. Das bzw. die Datenmodelle erstellen wir entsprechend der ausgewählten Methode des Machine Learnings . Dabei stehen neben einer hohen Vorhersagegüte auch die Praxistauglichkeit und Robustheit des Modells im Vordergrund.
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Evaluierung & Deployment
Nachdem das Modell erstellt und optimiert wurde, bewerten wir mit Ihnen zusammen das Modell anhand der definierten Kriterien und entscheiden, ob es für den entsprechenden Use Case geeignet ist und zu ausreichender Aussagekraft führt. Dabei schauen wir uns mit Ihnen neben der Vorhersagegenauigkeit des Modells auch den Gesamtprozess nochmal intensiver an - angefangen von der Datenverfügbarkeit, Datenqualität, der Modellierung bis hin zum Erkenntnisgewinn, der sich daraus ableiten lässt. Im letzten Schritt integrieren wir das vorher erstellte und trainierte Modell in die IT-Infrastruktur bzw. in bestehende BI-Anwendungen. Außerdem unterstützen wir Sie bei der regelmäßige Wartung und Optimierung des Modells in Ihrer IT-Infrastruktur und schulen Ihre Anwender:innen für einen reibungslose Nutzung der Data Science-Anwendung in Ihrem Unternehmen.
Wir unterstützen Sie in dem Bereich & Umfang,
den Sie benötigen.
Data Mining
Wir unterstützen Sie bei der systematischen Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (AI), um in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends und Abhängigkeiten zu finden und nutzbar zu machen.
Machine Learning
Wir unterstützen Sie bei der automatisierten Modellierung von statistischen Zusammenhängen basierend auf umfangreichen Trainingsdaten.
Predictive Analytics
Wir unterstützen Sie bei dem passgenauen Einsatz von fortgeschrittenen Analyse- und Prognoseverfahren.
Deployment
Wir unterstützen Sie bei der verständlichen Auswertung und Aufbereitung der gewonnen Erkenntnisse und prototypischen Modelle sowie der Integration in die IT-Infrastruktur bzw. der bereits vorhanden BI-Anwendung.
Data Mining
Wir unterstützen Sie bei der systematischen Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (AI), um in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends und Abhängigkeiten zu finden und nutzbar zu machen.
Machine Learning
Wir unterstützen Sie bei der automatisierten Modellierung von statistischen Zusammenhängen basierend auf umfangreichen Trainingsdaten.
Predictive Analytics
Wir unterstützen Sie bei dem passgenauen Einsatz von fortgeschrittenen Analyse- und Prognoseverfahren.
Deployment
Wir unterstützen Sie bei der verständlichen Auswertung und Aufbereitung der gewonnen Erkenntnisse und prototypischen Modelle sowie der Integration in die IT-Infrastruktur bzw. der bereits vorhanden BI-Anwendung.
Für jedes Problem die richtige Lösung
Data Science & KI-Anwendungen in Ihrem Unternehmen
Wir zeigen Ihnen, wie Sie von Data Science und Künstlicher Intelligenz profitieren und unterstützen Sie angefangen mit der Ausarbeitung von Use-Cases über die Umsetzung von Prototypen bis hin zur Integration der Anwendung in Ihr Produktivsystem. Dabei berücksichtigen wir selbstverständlich die in Ihren Unternehmen bereits etablierten Vorgehensmodelle, Referenzarchitekturen und Softwarewerktools und binden Ihre Expert:innen von Beginn an mit Ihrem fachlichen Wissen und Erfahrungen in den Data Science-/ KI-Prozess ein, um nicht nur technisch sondern auch fachlich über den Tellerrand hinauszuschauen und weitere Potentiale aufzudecken.
Data Science & Künstliche Intelligenz
Anwendungsbeispiele
- Predictive Maintenance: präventive Instandhaltung mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren ( Echtzeitalarm bei Verschleiß, Riss, Fehler oder Ausfall, Vorhersage der Lebenserwartung von Anlagen/ Maschinen, Defekten und Störungen)
- Logistik: Vorhersage von Lieferzeit und Echtzeitverfolgung
- Bestandsmanagement: Erkennen von Nachfragetrends, automatische Anpassung des Lagerbestandes
- Customer Analytics: Ausarbeitung von potentiellen Kundenkreisen, Produkten und Dienstleistungen
- Customer Lifecycle Analysis zur Optimierung von Kundenbeziehungen
- Fraud Detection: Aufdeckung von Betrugsfällen
- Topic Modeling: Einordnung von Texten anhand der Themenbereiche
- Biologische und medizinsche Forschung: bioinformatische Analyse und Auswertung von Sequenzierdaten, Maschinelles Lernen im Bereich der Krankheitsfrüherkennung