Data Science
Mit Data Science erfolgreicher werden
Data Science bezieht sich auf die Anwendung von statistischen Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) – stets mit dem Ziel wertvolle Informationen aus großen Datenmengen zu gewinnen, um die Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen und Geschäftsprozessen Ihres Unternehmens zu ermöglichen.
Mit unserem langjährigen Know-how unterstützen wir Sie dabei, verschiedene Algorithmen und Künstliche Intelligenz einzusetzen, um aus strukturierten, unstrukturierten und teilweise strukturierten Daten einen Nutzen zu ziehen. Lassen Sie uns Ihre Produkte und Leistungen optimieren!
- Beratung zu Data Science Potenzialen
- Wertvoller Erkenntnisgewinn durch Daten
- KI-gestützte Analysen & Machine Learning
- Produkte, Leistungen & Prozesse optimieren
- Anwendung statistischer Verfahren
Wir erkennen Ihre Data Science Potenziale
Wenn Sie ein Projekt im Bereich Data Science starten möchten, gibt es zunächst einige Herausforderungen zu bewältigen und interne Rahmenbedingungen zu berücksichtigen:
Es müssen genügend Daten vorhanden und diese müssen richtig strukturiert sein. Zudem muss entschieden werden, ob das Projekt mit Low-Code oder No-Code-Methoden umgesetzt wird und ob die Mitarbeiter:innen das notwendige Know-how dafür besitzen.
Mit unserer Data Science Beratung finden wir gemeinsam den optimalen Weg, wie Sie wertvolle Informationen in Ihren Daten finden können. Wir beraten Sie gerne!
4 Gründe für die Nutzung von Data Science
Datenpotenzial
nutzen
Durch Data Science und damit verbundene Prozesse können Unternehmen das Potenzial ihrer Daten erkennen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.
Datenbasiertes
Unternehmen
Durch die Verknüpfung von Unternehmensdaten und die automatisierte, KI-gestützte Analyse wird ein "datenbasiertes Unternehmen" ermöglicht.
Verlässlichkeit
& Transparenz
In jedem Data-Science-Projekt werden die Qualität und Herkunft der Daten sichtbar, was die Grundlage für nachvollziehbare und transparente Entscheidungen bildet.
Geschäftsmodelle
schaffen
Die umfassende Nutzung aller Unternehmensdaten ermöglicht nicht nur die Verbesserung bestehender Prozesse, sondern auch die Schaffung neuer Geschäftsmodelle.
Unterschiedliche Disziplinen von Data Science
Künstliche Intelligenz (KI)
Im Kontext von Data Science wird Künstliche Intelligenz (KI) oft genannt, wenn es darum geht, Systeme zur Unterstützung von Entscheidungen für bestimmte Anwendungsfälle zu entwickeln. Genauer gesagt ist es eine Kombination aus KI, Informatik und Fachwissen. Die Informatik beispielsweise beinhaltet die Beschaffung der Daten und deren Formatierung in ein für KI notwendiges Format, was das entsprechende Fachwissen erfordert.
Die volle Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz zeigt sich bei der Vorhersage und Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Effizienz und Skalierung eines Geschäftsmodells. Obwohl jede KI unterschiedliche Ziele und Muster hat, gibt es ein gemeinsames Ergebnis: Sie stellen den Menschen in den Mittelpunkt und erleichtern seine Arbeit und Entscheidungen.
Machine Learning (ML)
Im Machine Learning können Erfahrungen, also bereits bekannte Ergebnisse, strukturiert aufbereitet werden, um einem System das Erlernen von Zusammenhängen zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen zu ermöglichen. Das erkannte mathematische Modell wird anhand eines Testdatensatzes mit ebenfalls bekannten Ergebnissen überprüft und gegebenenfalls verbessert. Nach diesem Prozess kann das Modell auf unbekannte Daten angewendet werden und eine Vorhersage mit einer bestimmten Güte liefern.
Das maschinelle Lernen ermöglicht folglich die automatisierte Datenanalyse und Vorhersage auf Basis großer Datenmengen über bestimmte Gruppen. Um dies effektiv nutzen zu können, müssen die Daten zunächst organisiert und die richtigen Werkzeuge zur Generierung von Ergebnissen anzuwandt werden.