Vorgehen in Data Science Projekten
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In drei Schritten vom Use Case zur Operationalisierung von Data Science

Think big, start small: Von der Identifikation des richtigen Anwendungsfalls bis zur Implementierung von Analytik – für uns sind Data Science-Projekte dynamische Prozesse. Immer im engen Austausch mit Ihnen.

 

Entwicklung von Use Cases

Wenn das richtige Methodenset auf Ihren Anwendungsfall trifft, entfaltet sich das Potenzial von Data Science. In einem gemeinsamen Workshop ermitteln wir Ihre Anforderungen und Rahmenbedingungen. Wir entwerfen mit Ihnen gemeinsam potenzielle Use Cases und evaluieren diese im Hinblick auf Datenlage, analytisches Potenzial und Business Value, also dem zu erwartenden konkreten Nutzen für Ihr Unternehmen. Unsere Einschätzungen halten wir transparent aufbereitet in einer Balanced Scorecard fest.

 

Durchführung eines Proof of Concept

In der Proof of Concept Phase werden die attraktivsten Use Cases prototypisch umgesetzt. Dabei wählen wir das jeweils passende Werkzeug aus unserem großen Methodenkoffer aus. Dieser enthält neben klassischen statistischen und stochastischen Verfahren auch Techniken aus Data Mining, Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Die Analyse erfolgt in regelmäßigem Austausch mit den beteiligten Fachbereichen.

Die gefundene Lösung wird schließlich evaluiert, um die Qualität des Modells zu bewerten und konkret zu bestimmen, welche Einsparpotenziale, Effizienz- oder Umsatzsteigerung möglich sind. Fällt die Bewertung des Return On Investment positiv aus, kann die Analytik-Lösung in Ihre Produktivumgebung integriert werden.

 

Integration von Analytik-Lösungen

Wir integrieren Data Science nahtlos in Ihre Geschäftsprozesse. Durch die nachhaltige Operationalisierung erschließen wir für Sie das volle Potenzial von Data Science für Ihr Unternehmen. Ausgestattet mit der Kombination aus interdisziplinärem Know-how und jahrelanger Projekterfahrung finden wir die beste Implementierungsstrategie im Hinblick auf Ihre individuellen Workflows und Ihre IT-Landschaft.

Mit dem eoda | Data Science Environment verfügen wir über ein eigenes modulares Framework, das vom Rechtemanagement bis zur Ergebnisbereitstellung hilft, benutzerfreundliche und performante Data Science Anwendungen bereitzustellen.

Sprechen Sie uns an - wir beraten Sie gerne

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