Data Science Beratung und Umsetzung

Automatisierte Lösungen für den Wettbewerb von morgen

Data Science, Machine Learning und AI:
Datengetriebene Erkenntnisse und Innovationen für Ihr Unternehmen

Wir verwandeln graue Theorie in praktische Lösungen mit messbarem Mehrwert: von der Identifikation der zielführendsten Use Cases über das explorative Testen erster Prototypen bis zum unternehmensweiten Deployment. Unsere individuellen Lösungen im Bereich Data Science, Machine Learning Verfahren und Künstliche Intelligenz liefern schnelle Ergebnisse und stellen sicher, dass sich Ihre Data Science Projekte nachhaltig und effizient entwickeln.

Unsere Roadmap für Data Science Use Cases

Von Data zu Science und zurück!

Entlang der Data Science Journey gibt es unterschiedliche Einstiegspunkte. Als kompetente Data-Science-Beratung begleiten wir Unternehmen auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation und entwickeln smarte Lösungen. Unser iteratives Vorgehensmodell und unsere agile Arbeitsweise stellen sicher, dass Data-Science-Lösungen nicht im luftleeren Raum ohne Mehrwert für Fachbereiche oder Unternehmen verpuffen. In ständigem Austausch und auf Augenhöhe mit Ihnen planen und setzen wir Ihre individuellen Data Science Use Cases um.

Data Science Roadmap Schritt 1

Das richtige Data Science Mindset

Data Science Thinking

Die Identifikation von Use Cases steht am Anfang aller Data-Science-Projekte. Darunter fällt die Auswahl sowohl der richtigen Stakeholder als auch der geeigneten Datenquellen. Des Weiteren werden im ersten Schritt die konkrete Zieldefinition sowie die notwendigen personellen Zuständigkeiten geklärt. Jetzt können Sie mit der Umsetzung des Use Case beginnen.

Die richtige Vorbereitung

Data Science Exploration und PoC

Hier werden Fakten geschaffen: Wie kommen wir an die richtigen Daten und mit welchen Tools und Technologien? Was sind wichtige Meilensteine im Projekt und welche Kriterien muss unser MVP erfüllen? In der Exploration wird der Use Case auf Herz und Nieren geprüft, in einem Proof of Concept als Projekt angelegt und umgesetzt.

Data Science Roadmap Schritt 2
Data Science Roadmap Schritt 3

Das richtige Roll-Out für Data Science Use Cases

Deployment und Integration

Wie funktioniert die Integration in die operativen Systeme? Wie können Data Science Projekte skalierbar gestaltet sowie langfristig funktional und aktuell gehalten werden? Unser Service für AI-Deployments garantiert den reibungslosen Transfer von Data-Science-Projekten über alle Fachabteilungen hinweg.

Data Science Beratung: Cloud oder self-made?

Data Science, Machine Learning und KI-Anwendung sind vergleichsweise junge Disziplinen im Business-Kontext. Ob der eigene Use Case oder Teile davon durch Services großer Cloud-Anbieter, kleiner spezialisierter Wettbewerber oder doch mit eigener Software abgebildet werden sollten, ist daher keine leichte Frage.
Wir unterstützen Sie bei der Zusammenstellung Ihres Modern Data Science Stacks und bewerten die verschiedenen Bausteine Ihrer Lösung. Ganz unabhängig davon, ob das Projekt letztlich von Ihnen, gemeinsam oder alleine durch uns umgesetzt werden soll.
Data Science mit Python und taod
Data Science mit Azure und taod
Data Science mit databricks und taod

Unsere Top Use Cases für Data Science:
Von strategischer Beratung bis zur Implementierung ins Business

Wir helfen Ihnen Modelle zu entwickeln, die realen Nutzen für Ihr operatives Geschäft kreieren – egal ob für Ihre Kunden, Mitarbeiter oder Investoren. Genauso wichtig wie die spätere Modellierung, ist dafür die Identifikation und Priorisierung der passenden Use Cases. Nicht alles, was auf den ersten Blick spannend aussieht, ist auch auf den zweiten Blick realistisch zielführend, monetarisierbar oder in Ihr eigenes Business Model integrierbar. Unsere Expertise in den folgenden Data-Science-Lösungen garantiert Anwendungen, die zu Ihrer Ausgangslage passen:

Unsere Top Use Cases für Data Science:
Von strategischer Beratung bis zur Implementierung ins Business

Wir helfen Ihnen Modelle zu entwickeln, die realen Nutzen für Ihr operatives Geschäft kreieren – egal ob für Ihre Kunden, Mitarbeiter oder Investoren. Genauso wichtig wie die spätere Modellierung, ist dafür die Identifikation und Priorisierung der passenden Use Cases. Nicht alles, was auf den ersten Blick spannend aussieht, ist auch auf den zweiten Blick realistisch zielführend, monetarisierbar oder in Ihr eigenes Business Model integrierbar. Unsere Expertise in den folgenden Data-Science-Lösungen garantiert Anwendungen, die zu Ihrer Ausgangslage passen:

Betrugserkennung

Multiple User-Registrierungen, Kreditkartenbetrug, schadhafte Bestellungen, Promocode Exploits und vieles mehr. Die Betrugsmöglichkeiten auf Online Plattformen sind nahezu grenzenlos. Im Schadensfall entstehen hohe Kosten. Deshalb ist es wichtig, betrügerische Absichten frühzeitig zu erkennen. Dauerhafte Prävention schaffen Sie durch intelligente automatisierte Lösungen.

Automatisierte Bedarfsplanung

Just-in-Time war noch nie so einfach möglich wie heute. Senken Sie Ihre Kosten durch eine smarte Bedarfsplanung. Prognostizieren Sie Angebot und Nachfrage unter Berücksichtigung externer Einflussfaktoren und durch Anwendung intelligenter Vorhersagemodelle. So lassen sich beispielsweise Server- und Lagerkosten reduzieren, aber auch Umsätze durch geringere Lieferengpässe steigern und die Ressourcenverschwendung insgesamt senken.

Umsatzvorhersage

Verlassen Sie den Bereich unglaublich komplexer Excel-Berechnung und entdecken Sie die Eleganz der automatisierten und data-science-getriebenen Umsatzvorhersage. Nutzen Sie Ihre vorhandenen Daten, um automatisiert Muster erkennen zu lassen und Ihr Forecasting auf ein neues Level zu heben.

Kündigeranalyse

Der Klassiker der Machine-Learning Use Cases – der trotzdem nicht an Relevanz verliert. Denn das Bestreben ist zeitlos: Kündigungen erkennen bevor sie eintreten, um sie dann zu verhindern. Vor allem wenn ihr Geschäft von einer hohen Kundenzahl geprägt ist, die sie automatisiert und intelligent bearbeiten wollen, wird es Zeit dieses Projekt anzugehen.

Kundensegmentierung

Der Geschäftserfolg steht und fällt mit dem Verständnis der eigenen Kundensegmente. Neben qualitativen Methoden, die im Bereich Data Analytics zu diesem Zweck eingesetzt werden, können mit Hilfe von Data Science relevante Muster erkannt werden. Je größer der Datensatz, desto besser. So können mittels Clustering-Algorithmen die Daten neu und unvoreingenommen in den Blick genommen werden. Das Ergebnis sind möglichst heterogene Kundengruppen, die strategisch effektiver angesprochen werden können.

Recommender System

Natürlich kennt jeder die Empfehlungsdienste der bekannten Plattformen im E-Commerce-Sektor. Was aber, wenn Sie selbst ein solches System bei sich implementieren und somit Ihren Kunden maßgeschneiderte Empfehlungen anzeigen könnten? Egal ob es sich dabei um Produkte, Kontakte in sozialen Netzwerken, Blogartikel oder sonstige Items handelt – zusammen mit unseren Webtracking- Experten helfen wir Ihnen, eine passende Lösung zu finden.

Sie benötigen Beratung zum Thema Data Science?
Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf:

Ihr Data Scientist bei Fragen:

Hannah Ziemons - Data Scientist
Hannah Ziemons
Data Scientist

tel. +49 221 975 849 84
hannah.ziemons@taod.de