ADVANCED ANALYTICS – EIN CLEVERER TRENDSETTER MIT ZUKUNFT

Ihr Unternehmen heute schon erfolgreich an morgen anpassen.

Advanced Analytics umfasst ein vielseitiges Repertoire an fortgeschrittenen computerbasierten 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 lesitungsfähige Machine-Learning-Algorithmen zum Clustering zur Anomaliedetektion zu Regressions- und Assoziationsanalysen bis hin zu Klassifikationsverfahren.

Mit Advanced Analytics erkennen Sie auf Basis von Modellen die Muster und 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.

  • Muster und Anomalien identifizieren
  • Zusammenhänge in den Daten erkennen
  • Bestimmung von Trends
  • Berechnung von potentiellen Zukunftsszenarien
  • Vorhersage von komplexen unternehmerischen Zusammenhängen
Advanced Analytics

Advanced Analytics in Ihrem Unternehmen

Wir zeigen Ihnen, wie Sie von Advanced Analytics profitieren und unterstützen Sie angefangen mit der Ausarbeitung von Use-Cases über die Umsetzung von Proof-of-Concepts bis hin zur Integration der Analyselösung in Ihr Produktivsystem. Dabei berücksichtigen wir selbstverständlich die in Ihren Unternehmen bereits etablierten Vorgehensmodelle, Referenzarchitekturen und Softwarewerktools und binden Ihre Experten von Beginn an mit Ihrem Wissen und Erfahrungen in den Data Science-Prozess ein, um nicht nur technisch sondern auch fachlich über den Tellerrand hinauszuschauen und weitere Potentiale aufzudecken.

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 (Data Mining)
  • der automatisierten Modellierung von statistischen Zusammenhängen basierend auf umfangreichen Trainingsdaten (Machine Learning)
  • dem passgenauen Einsatz von fortgeschrittenen Analyse- und Prognoseverfahren (Predictive Analytics, Deep Learning)
  • der verständlichen Auswertung und Aufbereitung der gewonnen Erkenntnisse und prototypischen Modelle und der Integration in BI

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-Sience-Prozesses am besten abbilden und dabei für Sie größtmögliche Transparenz und Planbarkeit sicherstellen.

Data Scientist
Vincent Rüsike
CONSULTANT DATA SCIENCE

Technologiestack und Methoden im Umfeld Advanced Analytics

  • Programmiersprachen: Python, R, MatLab 
  • Bibliotheken: Pandas, SciKit-Learn, PySpark, TensorFlow, NLTK, Tidyverse, Shiny, ggplot2
  • Methoden: Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVM), Neuronale Netze, Clustering, Zeitreihenanalyse, Forecasting

Anwendungsbeispiele im Umfeld Advanced Analytics

  • 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

Wie können wir Sie unterstützen?

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