Data Science Services

Neue Insights durch Machine Learning und AI

Die Menge der weltweit generierten Daten steigt und steigt. Doch mit Big Data alleine lassen sich noch keine Probleme lösen. Erst Data Science verwandelt Big Data zu Smart Data. Für die unternehmensspezifischen Anforderungen werden neben der richtigen Strategie sowohl Erfahrung als auch technologische Kompetenz benötigt, und das meist unverzüglich. Die von uns entwickelten und unmittelbar verfügbaren KI-gestützten Prognosemodelle optimieren deshalb nachhaltig wie zügig die Ressourcenplanung unserer Kunden und Kundinnen.

Für die Umsetzung eines Data-Science-Projekts greifen wir auf einen umfangreichen Tech Stack zurück. Die häufig notwendige Datenaufbereitung kann beispielsweise mit Azure Data Factory umgesetzt werden. Als Low-Code-Tool für Data-Science-Projekte kommt Azure Machine Learning Studios zum Einsatz. Hier können komplette Daten-Pipelines aufgesetzt und verschiedene Machine-Learning-Modelle trainiert sowie analysiert werden. Je nach Data-Science-Projekt kann sich eine Umsetzung in AWS SageMaker oder direkt via Python oder R anbieten. Nach dem Test verschiedener Modelle werden diese gemeinsam mit dem Unternehmen analysiert und die gewünschte Lösung umgesetzt.

“Nur mit den richtigen Use Cases und einer geeigneten Strategie kann Data Science gewinnbringend für ein Unternehmen sein.”

Sönke Maibach / Data Scientist / taod Consulting

Vorteile von Data Science und AI

  • Zusätzliche Entscheidungsgrundlagen
  • Automatisierung sich wiederholender Aufgaben
  • Senkung der Fehlerquoten
  • Detaillierte Zukunftsprognosen
  • Höhere Planungssicherheit
  • Grundlage für zielgerichtetes Marketing

Einsatzfelder von Data Science und AI

Die computergestützte Überwachung und Erkennung von illegalen Handlungen kann mithilfe von Fraud-Detection-Systemen gewährleistet werden.

Etablierung eines Warnsystems für wahrscheinlich eintretende Ausfälle von Produktionsmaschinen oder Geräten.

Prognoseverfahren für zukünftige Umsätze, Auslastung und Verkaufszahlen

Erkennung von Abweichungen und Ausreißern, zum Beispiel in Produktionsabläufen

Maschinelle Verarbeitung von natürlicher Sprache durch Natural Language Processing. Es soll eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Maschine auf Basis natürlicher Sprache hergestellt werden.

Clustering der eigenen Kundschaft auf Basis ausgewählter Merkmale mit dem Ziel einer dezidierten Ansprache, zum Beispiel rechtzeitige Identifizierung von potenziellen Kündigungen.

Analyse der Wahrnehmung und Stimmung einer Marke oder eines Produkts auf Basis von Reaktionen in Social Media.

Erkennung von Schriften innerhalb von Bildern mithilfe einer geeigneten Texterkennungs-Software.

Unsere Vorgehensweise

Bausteine für ein Projekt in Data Science und AI

Workshop: Use Case Discovery

Die Identifikation des richtigen Use Case für ein Data Science-Projekt ist keine einfache Aufgabenstellung. Mit diesem Workshop helfen wir dabei, die Datengrundlage genauer zu betrachten und auf Basis dieser Analyse den passenden Use Case auszuwählen.

MVP-Ansatz

Mit wenig Aufwand und Input erzielen wir erste Erfolge. Der MVP-Ansatz ist der ideale Start in ein Data Science Projekt.

Data Science Consulting

Wir beraten und setzen alle Arten von Data-Science-Projekten um, von der Datenaufbereitung über die Datenmodellierung bis hin zum Training von Modellen.

Themen, Services und Beratung rund um Data Science

FAQ Data Science und AI

Big Data beschreibt eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, welche zum Beispiel in IoT-Projekten entstehen können. Big Data stellt hinsichtlich Speicherung und Verfügbarkeit besondere Anforderungen an das Data Management. Auf Basis von Big Data lassen sich, beispielsweise mit Data-Science-Projekten, Entscheidungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen treffen.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Beim Deep Learning werden meist unstrukturierte Daten verarbeitet. Die Komplexität ist höher als bei anderen Formen des Machine Learning und der Weg der Ergebnisfindung durch den Algorithmus ist, im Gegensatz zu anderen Machine Learning Modellen, meist nicht nachzuvollziehen.

Das Ziel von Low-Code-/No-Code-Plattformen ist es, das Schreiben von Code durch grafische Benutzeroberflächen so weit wie möglich zu ersetzen. Somit werden kaum oder keine Kenntnisse in Programmiersprachen benötigt, um Datenbank, Machine Learning-Modelle oder Software zu entwickeln. Beispielsweise sind bei der Verwendung von Azure ML Studio Kenntnisse in den Programmiersprachen Python oder R nicht zwangsläufig notwendig.

Benedikt Stienen - Managing Consultant - taod Consulting

Benedikt Stienen

Managing Consultant
benedikt.stienen@taod.de
+49 151 420 497 23

Planst du ein Data-Science-Projekt?

Kontakt aufnehmen
UP
linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram