Data Science ist die Grundlage für moderne KI-Anwendungen. Sie verbindet Statistik, Machine Learning und Businessverständnis, um aus Daten echte Erkenntnisse zu gewinnen – von Prognosen bis zu automatisierten Entscheidungen.
Aus Daten entstehen nachhaltige Wettbewerbsvorteile
70%
weniger Churn
und doppelt so effizientere Kunden-bindungsmaßnahmen durch den Einsatz der Churn Analyse. Zum Projekt →
100k
Kosten-Einsparung
beim Energieeinkauf durch äußerst genaue Vorhersagen mit einer Predictive Lösung. Zum Projekt →
30%
Produktivitätssteigerung
durch die Analyse valider Maschinendaten und Identifikation qualitätsrelevanter Einflussfaktoren. Zum Projekt →
Holen Sie echten Nutzen aus Ihren Daten!
In Zeiten von steigendem Kosten- und Wettbewerbsdruck ist es wichtig, die richtigen Entscheidungen im Unternehmen schnell und proaktiv zu treffen. Dazu braucht es eine gute Datengrundlage. Mit Hilfe von Data Science holen Sie genau das Wissen aus Ihren Daten, das Sie brauchen um Ihr Unternehmen zur Smart Company zu machen.
Dazu ist folgende Formel hilfreich:
Artificial Intelligence + Business Intelligence + Human Intelligence = Company Intelligence
Sie verdeutlicht, dass echte Unternehmensintelligenz entsteht, wenn Technologie, Daten und Menschen zusammenwirken. Künstliche Intelligenz (AI) automatisiert Prozesse und erkennt Muster, Business Intelligence (BI) liefert datenbasierte Einblicke in die Geschäftsentwicklung, und Human Intelligence bringt Erfahrung, Kreativität und strategisches Denken ein. Erst die Verbindung dieser drei Komponenten ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, schneller zu handeln und nachhaltig erfolgreich zu sein.
Success Stories
Die Qualität der Prognosen hat unsere Erwartungen übertroffen. Jetzt können wir den Energiebedarf unserer Kunden deutlich besser planen und den Energieeinsatz effizienter als bisher steuern.
jetzt beraten lassen und mit Data Science durchstarten
Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten – mit Data Science zu messbarem Mehrwert und nachhaltigem Geschäftserfolg.
Optimierte Prozesse, geringere Kosten und höhere Qualität
Im Rahmen eines ausführlichen Consulting helfen Ihnen unsere erfahrenen Data Scientist:innen dabei, Ihre Ideen (weiter) zu entwickeln.
In einem ersten Gespräch finden wir gemeinsam neue Ideen und überprüfen diese auf ihre Umsetzbarkeit. Haben Sie bereits konkrete Vorstellungen von einem Use Case, überprüfen wir diesen gerne auf seine Umsetzbarkeit. Unsere Data Scientist:innen profitieren von ihrer langjährigen Erfahrung quer durch alle Branchen.
Anhand Ihrer bereits im Unternehmen vorhandenen Daten gelingt es auch oft, neue Use Cases basierend auf ihren bisherigen Erfahrungen und Fachwissen herauszuarbeiten.
Wir schauen uns in einem ersten PoC (Proof of Concept) Workshop an, welche Daten bereits gesammelt wurden und welche zusätzlich benötigt werden.
m einen echten Mehrwert aus Ihren Daten generieren zu können, ist es notwendig, sich bereits von Beginn an zu überlegen, welche Informationen und Verbesserungen aus den Daten gewonnen werden sollen. Denn das Ziel ist nicht, so viele Daten wie möglich zu sammeln, sondern die richtigen!
Bei den Überlegungen, welche Daten ergebnisrelevant sein können, macht das Zusammenführen und Kombinieren der Daten aus unterschiedlichsten Unternehmensbereichen DEN entscheidenden Unterschied. Das heißt, Daten aus einzelnen Systemen wie ERP, CRM oder sämtliche (I)IoT-Daten aus der Produktion müssen gemeinsam betrachtet werden, um daraus Wissen zu generieren.
Durch die fortschreitende Digitalisierung unter anderem durch den verstärkten Einsatz von IoT (Internet of Things) und IIoT (Industrial Internet of Things) explodiert die Zahl der gesammelten Daten regelrecht. Die Daten, die uns die verschiedenen Sensoren, Objekte, und Systeme, die bei der Datenerfassung beteiligt sind, liefern, sind äußerst vielfältig. Es gilt daher genau zu verstehen, wo die Daten herkommen, aus denen die Informationen extrahiert werden sollen.
Erst danach kann die Analyse, Aufbereitung und Interpretation der Daten von einem Data Scientisten Ursachen oder kausale Zusammenhänge aufdecken und so Hinweise liefern, warum zum Beispiel Maschinenausfälle oder die Ausschussproduktion zu einem bestimmten Zeitpunkt höher als üblich waren.
Die so erhaltenen Resultate werden in verständlicher und übersichtlicher Weise aufbereitet und präsentiert. Es gilt also, einen Bogen von Rohdaten zu Information, von Information zu Wissen, und von Wissen zum Treffen fundierter Entscheidungen zu schlagen.
Um die Informationen aus Ihren Big Data - also großen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten - zu gewinnen, bedienen sich unsere erfahrenen Data Scientist:innen verschiedenster Techniken und Theorien aus Mathematik, Statistik und IT. Die gewonnen Daten werden visualisiert, um Thesen zu prüfen, und statistische zu testen. In Folge werden statistische Modelle entwickelt.
Im Bereich Data Science beschäftigen wir uns unter anderem mit:
Künstliche Intelligenz
Machine Learning
Deep Learning
Data Mining
Big Data Analytics
Business Intelligence
Data Analysis
Predictive Analytics
Jedes Unternehmen steht bei angehenden Data Science Projekten vor anderen Herausforderungen. Wir unterstützen Sie entsprechend Ihrer individuellen Problemstellung. Dabei geht es nicht immer darum, ein „Predictives System“ zu finden und zu implementieren sondern oft können wir auch auf simple organisatorische Änderungen und Verbesserungen hinweisen und diese weiterentwickeln.
Möchten Sie Ihre Erfahrungen nutzen, um automatisch neues Wissen zu generieren? Genau darum geht es zum Beispiel bei Machine Learning. Ein System lernt aufgrund eines aus Algorithmen aufgebauten Modells anhand bereits vorhandener Daten. Während der Lernphase lernt das Modell Muster und Gesetzmäßigkeiten die es später zur Vorhersage von neuen Daten verwendet.
Unsere Data Scientist:innen bringen das notwendige Know-how mit und entwickeln statistische Modelle die sich immer weiterentwickeln, indem sie anhand der vorhandenen und ständig neu dazukommenden Daten lernen.
Die Datenqualität mach den entscheidenden Unterschied. Data Scientist:innen helfen Ihnen gerne dabei, die richtigen, erfolgsrelevanten Daten herauszufiltern und die passenden Tools einzusetzen.
Die Datenqualität bezeichnet die Gesamtheit der Anforderungen an eine Information bzw. ein Informationsprodukt, die sich auf deren Eignung zur Erfüllung gegebener Informationsbedarfe beziehen“. (Nohr, Wikipedia)
Relevanz und Zusammenhang Stellen Sie sich zu Beginn Ihres Projektes die Frage: „Brauche ich diese Information wirklich?“ Und zwar im Hinblick auf die Frage die Sie beantworten wollen.
Glaubwürdigkeit Kann ich auf die Richtigkeit der Information vertrauen?
Zusammenhang und Vollständigkeit Ist die Information tatsächlich das, wonach ich suche?
Richtigkeit / Genauigkeit Messe ich tatsächlich, was ich messen möchte? Wird es so gemessen, dass ich damit etwas anfangen kann?
Zeitlicher Zusammenhang Wie aktuell ist die Information?
Die einzelnen Data Science Methoden sind sehr wertvoll, aber erst durch die smarte Kombination der verschiedenen Methoden holen Sie echten Mehrwert aus Ihren Daten!
Sie transformieren Ihr Unternehmen zur "Smart Company" und machen es produktiver, flexibler und steigern die Qualität. und das mit reduzierten Kosten.
Diese Qualitätssteigerungen und Kostenreduktionen resultieren unter anderem aus der besseren und schnelleren Anpassungsfähigkeit und Ressourcenoptimierung durch Predicitve Analytics. Entscheidungen können anhand einer fundiertem Datenbasis schneller und zielgenauer getroffen werden. Durch die Ermittlung der Zusammenhänge sämtlicher Daten können sie Ursache-Wirkung schneller und effektiver bestimmen und so Ihre Effizienz verbessern.
Wie sie all diese Technologien sinnvoll, effektiv und gewinnbringend einzusetzen, zeigen Ihnen unsere Data Scientist:innen. Sie unterstützen Sie bei der Erarbeitung und Umsetzung der richtigen Daten-Strategie, der Architektur, der Infrastruktur und der Entwicklung von Algorithmen.
Ein Blick in die Zukunft
Potenzielle Probleme lassen sich durch den Einsatz von Data Science bereits erkennen, bevor sie entstehen. Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich anhand historischer und aktueller Daten valide Vorhersagen erstellen. Dazu werden mehrere verschiedene (zeitbezogene) Variablen zu einem Vorhersagemodell kombiniert, das in der Lage ist, zukünftige Wahrscheinlichkeiten zu bewerten. Kurz gesagt lassen sich damit viele zeitbezogene Daten wie beispielsweise Umsätze oder Energie- und Verbrauchsdaten prognostizieren.
Zusammenhänge erkennen und nutzen!
Um Zusammenhänge und deren Auswirkungen zu untersuchen, lohnt sich zum Beispiel eine Root Cause Analysis. Bei dieser Analyse geht es nicht um Vorhersagen in die Zukunft, sondern um die Frage nach dem „Warum“. Es geht darum, die Daten und Zusammenhänge zu verstehen und herauszufinden, was einen positiven oder negativen Einfluss auf die Produktion oder die Qualität hat.
Statistische Modelle und Machine-Learning-Algorithmen wie zum Beispiel Regression (Linear & Logistisch), Decision Trees, Support Vector Machine, Random Forests, Gradient Boosting Machine, usw. unterstützen uns dabei, Zusammenhänge selbst über enorme Datenmengen hinweg zu erkennen. Diese dienen als Grundlage für Unternehmensentscheidungen. Mögliche Fragestellungen sind z.B. Welche Faktoren beeinflussen die Öffnungsrate meiner Newsletter? Oder welchen Einfluss haben Sonderangebote, oder die Websiteperformance auf die Conversionrate? Welche Kunden werden aus welchen Gründen demnächst abwandern?
Sie haben Fragen, wir geben Antworten
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