Data Science

Unsere täglichen Aktivitäten verlagern sich immer stärker von der realen in die digitale Welt. Beinahe jede Handlung erzeugt dabei Datensätze. Sensoren und Maschinen sammeln Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen, speichern sie und verarbeiten sie weiter. Im Internet oder durch vernetzte Geräte hinterlässt jeder von uns digitale Fußspuren. So entstehen sekündlich neue, riesige Datenmengen.

Data Science

Zwar unterschätzt kaum noch ein Unternehmen die damit verbundenen Potentiale und Chancen, aber es fällt vielen Unternehmen noch schwer, die Daten gewinnbringend aufzubereiten, zu analysieren und in smarte Geschäftsmodelle oder -prozesse zu integrieren. Mit den Methoden der Data Science und Artificial Intelligence werden nutzbare Muster und Strukturen in Daten identifiziert und bestenfalls gleich in automatisierte Aktionen übersetzt. Somit sind Data Science und AI das Tor zur Digitalisierung. CRISP-DM, das bekannte Phasenmodell, wird in vielen unserer Projekte zur Strukturierung herangezogen und oft mit agilen Elementen wie Scrum oder Kanban kombiniert. Die Schritte Business und Data Understanding sind ebenso wichtiger Bestandteil unseres Data-Science-Beratungsansatzes wie Data Preparation (Feature Engineering) und Modelling, die oft als eigentliche Data Science betrachtet werden. Wir sind davon überzeugt, dass eine optimale Lösung eines Problems mit dem genauen Verständnis des Problems beginnt. Artificial Intelligence wird oft als ein rein selbst lernendes System skizziert, das keinen „Trainer“ braucht, seine Optimierungskriterien selbst festlegt und irgendwann natürliche Intelligenz ersetzt.

Für uns ist künstliche Intelligenz vielmehr mit klugen Algorithmen verbunden, die wir bei unseren Kunden gezielt einsetzen, um Optimierungspotentiale zu nutzen. Beispielsweise können wir mit Deep-Learning-Verfahren Textauswertungen für Sentimentanalysen verbessern oder automatisierte Bilderkennung in Vorhersagemodelle einbinden. Künstliche Intelligenz kann auch über Spracherkennung oder Chatbots genutzt werden, um ihre Callcenter-Auslastung zu senken.

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