Kompetenz

Data Science

Unsere Data Scientists durchsuchen große Datenmengen,
um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu prognostizieren.

Leistungen

Wahrheit, die Grundlage richtiger Entscheidungen

Wir verschaffen unseren Kunden Wettbewerbsvorteile, indem wir Wissen aus Daten extrahieren.


Zu unseren Aufgaben gehört die Verarbeitung, die Analyse und die Veranschaulichung Ihrer Daten. Resultierend daraus lassen sich neue Erkenntnisse und Zusammenhänge gewinnen. Zudem entwickeln wir Vorhersagen über wichtige Unternehmenskennzahlen mit Hilfe maschineller Lernalgorithmen.

Datenmanagement
Sicherung der Datenqualität, Datenverfügbarkeit und der Datentransferprozesse
Big Data Analytics und Data Engineering
Beschaffung, Aufbereitung und Analyse neuer
und vorhandener Daten
Modellentwicklung
Entwicklung mathematischer Modelle mit statistischen Verfahren und maschinellem Lernen
Modellbereitstellung
Ergebnisse werden in den
Entscheidungsprozess eingebunden
Modellüberwachung
Monitoring der Leistung um Modelle
intervallweise zu verbessern
Reporting
Dokumentation und Visualisierung der Ergebnisse
Ziel

Data Science hat das Ziel mit Hilfe neuer und historischer Daten Vorhersagen von Aktivitäten, Verhalten und Trends zu treffen

Sie umfasst die Anwendung von Big Data, statistischer Analysetechniken, analytischer Abfragen und automatisierter, maschineller Lernalgorithmen, um Vorhersagemodelle zu erstellen.

Technologie

Data Science umfasst verschiedene Technologien, mit denen Daten bereinigt & analysiert und neue Informationen gewonnen werden

Regression
Klassifizierung
Clustering
Predictive Maintenance
Data Collection
Data Mining
Data Preparation
Data Visualization
Data Pipelines
ETL-Prozess

Anwendung

Informationsgewinnung

Die Analyse der Daten aus heterogenen Quellen wird mit Unterstützung von Big-Data-Techniken möglich.
Die Zusammenfassung der Informationen liefert neue Erkenntnisse und unterstützt bei strategischen und operativen Entscheidungen.

Entdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen

Mit Hilfe der Clusteranalyse werden Gruppen, die ähnliche Strukturen aufweisen, aus großen Datenbeständen identifiziert. Dabei ist kein Vorwissen über die Daten notwendig, Kunden oder Produkte können einfach segmentiert werden.

Prognose von Unternehmenskennzahlen

Die Vorhersage von Kennzahlen durch die Anwendung von Prognosemodellen gibt einen Einblick in die zukünftige Entwicklung. Somit können Unternehmensentscheidungen verbessert und Wettbewerbsvorteile geschaffen werden.

Erkennung von Abhängigkeiten

Bei der explorativen Datenanalyse werden statistische Methoden angewendet, sodass Abhängigkeiten und Zusammenhänge in den Daten erkannt und visualisiert werden. Mit der Erkennung dieser Korrelationen können die Daten besser eingeschätzt und bewertet werden.

Automatisierte Datenprozesse

Die Anwendung von Datenpipelines erleichtert die Arbeit mit Daten, indem die Erfassung, Aufbereitung und Verarbeitung automatisiert wird. Die Qualität der Daten hat einen enormen Einfluss auf den Umgang und die Verwendung im Bereich "Business Intelligence" und "Predictive Analytics".

Ihr Ansprechpartner

Jian Wu

Head of Development & Artificial Intelligence