Data Science Consulting

Intensive Beratung für Projekte in Data Science und AI

Zu Beginn eines konkreten Projekts in Data Science und Artificial Intelligence stehen Unternehmen vor vielen Herausforderungen und agieren unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen. Liegen ausreichend Daten vor? Sind die Daten richtig strukturiert? Soll das Projekt mit Low-Code/No-Code umgesetzt werden? Besitzen die Mitarbeitenden ausreichend Know-how?

Mit der richtigen Unterstützung lassen sich viele dieser Fragen schnell beantworten, so dass einem reibungslosen Projektstart und einer erfolgreichen Projektdurchführung nichts mehr im Weg steht. Durch den Einsatz von Modellen des Machine Learning und Deep Learning in Projekten aus unterschiedlichen Bereichen wie Process Automation, Smart Factory oder Smart Supply Chain entwickeln wir für komplexe Aufgaben die passenden Lösungen.

Data Science Consulting taod

Einsatzgebiete von Data Science und AI-Verfahren

Je nach Datengrundlage und nach Geschäftsmodell sind verschiedene Anwendungsfälle von Data Science und AI-Modellen möglich. Folgende Use Cases sind für Business Units am relevantesten und können von uns jederzeit durchgeführt werden::

Automatisierte Vorbeugung und Erkennung von Betrugsversuchen

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

Verarbeitung von natürlicher Sprache

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

Unsere Vorgehensweise

Ablauf eines Projekts in Data Science und AI

Analyse der Datengrundlage

Die richtige Datenaufbereitung und -menge ist entscheidend für ein Data-Science-Projekt mit Machine Learning und Deep Learning. Bei einer mangelnden Datengrundlage macht der vorgelagerte Aufbau eines Modern Data Stack eventuell Sinn.

Use-Case-Identifizierung

Bei der Identifizierung eines Use Case soll nicht das Ausprobieren von Data Science im Vordergrund stehen, sondern ganz klar Mehrwert und Profit. Data Science darf kein Selbstzweck sein, sondern muss immer ein Ziel und eine Problemlösung fokussieren.

Auswahl des Tech Stack

Je nach Projektziel muss zwischen einer Umsetzung in Python beziehungsweise R oder mit Hilfe eines Low-Code-/No-Code-Tools, wie beispielsweise Azure Machine Learning, entschieden werden. Hierbei stehen nicht nur die Projektanforderungen im Vordergrund, sondern auch das Know-how des Kunden. Jedes Projekt wird so geplant, dass die Kunden spätere Weiterentwicklungen und Anpassungen selbständig durchführen können.

Self-Service-Datenanalyse

Für die produktive Umsetzung des Data-Science-Projekts werden nun die verschiedenen Modelle in Machine Learning und Deep Learning verglichen und am Ende das am besten geeignete Modell ausgewählt. Um die Daten per Self-Service für alle relevanten Personen und Entscheider nutzbar zu machen, ist eine Visualisierung in Dashboards durch ein BI-Tool sinnvoll.

Themen, Services und Beratung rund um Data Science

Data Science FAQ

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.

Ist von “low code” oder “no code” die Rede, handelt es sich meist um Plattformen, die Programmierschnittstellen vereinfacht visualisieren und damit die Programmierarbeit weg von professionellen Entwicklern und Entwicklerinnen hin zu Personen ohne technischen Background verlagern. Geschäftsprobleme können deutlich schneller vorangetrieben werden, wenn auf komplizierten Code verzichtet werden kann. Die Entwicklungsabteilung kann sich im Gegenzug auf andere Themen konzentrieren.

Benedikt Stienen - Managing Consultant - taod Consulting

Benedikt Stienen

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

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