Data
Science

Bei dieser Dienstleistung geht es um die sorgfältige Prüfung, welchen Einfluss eine bestimmte Maßnahme auf das Unternehmen haben wird und ob sie technisch und wirtschaftlich umsetzbar ist. Use Case Evaluation ermöglicht die Identifizierung von vielversprechenden Anwendungsfällen, während der Business Case die potenziellen Kosten und Vorteile quantifiziert. PoC & Prototyping dienen dazu, die Funktionalität in der Praxis zu validieren, und Requirement Engineering stellt sicher, dass alle Anforderungen präzise erfasst werden. Zusammen bilden diese Schwerpunkte das Rückgrat einer effektiven Impact- und Machbarkeitsbewertung.

Die Verbindung von Data Science mit unserer Business Domäne spielt eine entscheidende Rolle in der heutigen Wirtschaftslandschaft. Data Preparation gewährleistet im ersten Schritt hochwertige Daten für Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Predictive Analytics nutzt diese Daten, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen, was Unternehmen wertvolle Einblicke für fundierte Entscheidungen bietet. Im Bereich CRM und Supply Chain ermöglicht Data Science eine bessere Kundenbindung und Effizienz in der Lieferkette. Schließlich bietet Generative KI die Möglichkeit zur Schaffung neuer Inhalte, sei es in der Kunst, im Text oder in der Produktentwicklung. Die Integration von Data Science in die Geschäftsdomäne eröffnet somit vielfältige Chancen zur Steigerung der Effizienz, Optimierung von Prozessen und Entwicklung innovativer Lösungen.

Unsere Schwerpunkte rund um das Themenfeld „Geschäftstätigkeit“ tragen dazu bei, Wettbewerbsvorteile zu erlangen und ein nachhaltiges Wachstum zu fördern, indem wir sicherstellen, dass Geschäftsstrategien den sich ständig ändernden Kundenanforderungen gerecht werden. In diesem Zusammenhang spielen Data-Driven Business, Customer Centricity, Kundensegmentierung und der Einsatz Digitaler Assistenten eine zentrale Rolle. Data-Driven Business basiert auf der intelligenten Nutzung von Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Customer Centricity rückt den Kunden in den Mittelpunkt, wodurch Kundensegmentierung zu einem wesentlichen Instrument wird, um individuelle Bedürfnisse zu verstehen und maßgeschneiderte Angebote zu entwickeln. Durch den Einsatz von Digitalen Assistenten können Unternehmen die Kundenkommunikation verbessern, den Service rund um die Uhr bereitstellen und die Effizienz steigern.

Wir setzen verschiedene analytische Verfahren ein und tragen zur Extraktion wertvoller Erkenntnisse bei. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ermöglicht Unternehmen die präzise Analyse von Zeitreihendaten, um Trends und saisonale Muster zu identifizieren. Deep Learning, insbesondere LSTM (Long Short-Term Memory)-Netzwerke, revolutionieren die Verarbeitung von sequenziellen Daten, wodurch komplexe Muster erkannt und genaue Prognosen erstellt werden können. Reinforcement Learning optimiert Entscheidungsprozesse auf Basis von Belohnungen und findet Anwendung in der Automatisierung von Abläufen. Und schließlich ermöglichen Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLM) die Verarbeitung und Interpretation von Textdaten, was Unternehmen dabei hilft, unstrukturierte Informationen zu verstehen und sinnvolle Einblicke zu gewinnen.

Eine agile Datenwissenschaftsorganisation, die auf Prinzipien wie Agile Data Science, Data Mesh und Data Literacy basiert, sichert in der heutigen datengesteuerten Welt wertvolle Wettbewerbsvorsprünge. Dabei ermöglicht Agile Data Science es Teams, flexibel auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren und iterative Ansätze in der Datenanalyse zu verfolgen. Das Konzept des Data Mesh fördert eine dezentrale Datenarchitektur und Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg, um Daten effizienter zu organisieren und nutzbar zu machen. Gleichzeitig ist Data Literacy von großer Bedeutung, da sie sicherstellt, dass Mitarbeiter in der Lage sind, Daten zu verstehen und effektiv zu nutzen. Diese Schwerpunkte schaffen eine agile und datenkompetente Organisation, die in der Lage ist, datengestützte Erkenntnisse in Geschäftserfolge umzuwandeln.