“Nur mit den richtigen Use Cases und einer geeigneten Strategie kann Data Science gewinnbringend für ein Unternehmen sein.”
Auf der Suche nach passenden Data Science Use Cases ist innovatives und wirtschaftliches Denken notwendig. Der Gedanke “Was kann ich analysieren?” kommt jedoch oft zu kurz. Unser Whitepaper vermittelt, worauf es bei Data-Science-Projekten außerdem ankommt.
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 Studio 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 Azure Machine Learning Studio oder direkt via Python oder R anbieten. Nach dem Test verschiedener Modelle werden diese gemeinsam mit dem Unternehmen analysiert und die gewünschte Lösung umgesetzt.
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.
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.
