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Neben den klassischen Leistungen wie Daten sammeln und auswerten erhalten Sie bei uns das gesamte Spektrum aus dem Bereich Data Science aus einer Hand. Unsere Data Science Beratung zielt auf eCommerce Datenmanagement, Datenmanagement Industrie 4.0, Datenveredelung, Datenanalyse und Datenvisualisierung ab. Das Paket wird mit Power BI Beratung und Aufbereitung in KPI Dashboards abgerundet. Wir setzen Ihr Projekt in enger Zusammenarbeit mit Ihnen um und begleiten Sie darüber hinaus bei dem Betrieb Ihrer Lösung.
Auswählen und sammeln von relevanten Daten
Bereinigen und veredeln der gesammelten Daten
Erstellen von Vorhersagemodellen (mittels Predictive Analytics, Machine Learning und Künstliche Intelligenz)
Monitoring und Support der Modelle im Betrieb
Unterstützen bei der Tool-Auswahl
Umsetzen der Cockpits in Ihren BI-Tools
Aufbau eines KPI Dashboard und von Berichten
Auf dem Weg zu einem erfolgreichen Datenmodell gibt es in der Regel 6 Phasen, die wir in unserer Data Science Beratung abstimmen und in der Umsetzung durchlaufen werden. Zwischen den Phasen wird immer dann zurückgesprungen, wenn das gewünschte Phasenergebnis nicht erreicht werden konnte und die Thesen der vorangegangenen Phase nicht zutreffen.
In der ersten Phase werden die Fragestellung und die Zielsetzung für das Projekt definiert. Alle Beteiligten schaffen ein gemeinsames Verständnis über die anstehende Herausforderung. Es ist wichtig, dass kritisch hinterfragt wird, ob es eine modellbasierte Lösung für die jeweilige Fragestellung gibt. Vereinfacht ausgedrückt können 5 Fragetypen unterschieden werden:  Fragen, auf die mit einer Zahl geantwortet wird. Bsp.: Wieviel? Wie hoch? Welche Menge? (Regression)  Von welcher Kategorie? (Klassifizierung)  Zu welcher Gruppe gehört es? (Clustering)  Ist dieser Wert / diese Sache “merkwürdig”? (Anomalieerkennung)  Option A oder B? (Empfehlung)
An dieser Stelle werden die Daten gesammelt und ein Verständnis für die Daten geschaffen. Ziel ist es, die Daten und Datenquellen zu verstehen sowie eine erste Auswahl zu treffen, welche Daten relevant sind. Infrastrukturelle Themen spielen insbesondere dann eine Rolle, wenn die Daten über einen längeren Zeitraum oder über verschiedene Systeme hinweg gesammelt und bereitgestellt werden müssen.
Die Daten werden für die weiteren Schritte vorbereitet. Neben dem Erstellen der Teilmenge, die weiterverarbeitet werden soll, zählt das Bereinigen der Daten zu den wichtigsten Aufgaben in dieser Phase.
Um das Modell bestmöglich mit Daten bedienen zu können, müssen diese beim sogenannten “Feature Engineering” aufbereitet werden. Die Auswahl, das Training und die Bewertung des Modells anhand von bereits gesammelten Daten finden in dieser Phase statt.
In dieser Phase werden das Modell und das gesamte Analyseergebnis bewertet und mit realen Daten getestet. An dieser Stelle wird darüber entschieden, ob die Fragestellung mit dem Modell beantwortet werden konnte und ob das Modell in den Live-Betrieb übernommen werden kann.
Das Veröffentlichen des neuen Services zu Vorhersage / Analyse von Daten findet in dieser Phase statt. Es werden neben dem reinen Hosting Konzepte für das Monitoring, den Support und die Kontrolle des Services festgelegt und umgesetzt.
Data Science Beratung aus einer Hand von zertifizierten Profis
Unternehmensweites Datenmanagement und Aufbereitung im KPI Dashboard
Langjährige Erfahrung in der Warenwirtschaft für Datenmanagement Industrie 4.0
Web Scraping und Big Data Mining für ein tieferes Verständnis Ihrer Daten
eCommerce Datenmanagement für Online-Shop Stammdaten, Kategorien und Filter
Data Science Beratung für Ihren erfolgreichen digitalen Wandel
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