In unserem internen Projekt, hatten wir eine besondere Herausforderung: ein altes, uranaloges Produkt, einen Flipperautomaten aus dem Jahr 1987, mit moderner Technologie vernetzen und somit das Konzept des Internet of Things (IoT) greifbar machen. Ziel war es, Daten zu erheben und prädiktive Modelle für das Spiel zu entwickeln.

Um die Herausforderung zu meistern, haben wir uns für eine Lösung entschieden, die auf der Verwendung von Raspberry Pis, Kamera und Machine Learning Algorithmen basierte. Durch den Einsatz von zwei Raspberry Pis konnte der Flipper mit verschiedenen Sensoren und Aktoren vernetzt werden, um Daten in Echtzeit zu erfassen. Eine Kamera wurde hinzugefügt, um unstrukturierte Bilddaten aufzunehmen, die den aktuellen Spielstand anzeigen. Anschließend wurde Machine Learning eingesetzt, um prädiktive Modelle zu entwickeln und maßgeschneiderte D3-Visualisierungen zu erstellen, die die Spielverläufe analysieren und darstellen.

Das Ergebnis war beeindruckend: Das Spiel am Flipper wurde in Echtzeit auf zwei Monitoren visualisiert und eine Mustererkennung identifizierte den aktuellen Spielstand auf Basis der aufgenommenen Bilddaten. Das Team erhielt somit eine neue Möglichkeit, um mit moderner Technologie das Internet of Things zu erforschen und Datenanalyse-Methoden anzuwenden. Das Projekt veranschaulicht, wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning eingesetzt werden können, um auch auf vermeintlich altmodischen Geräten innovative Anwendungen zu entwickeln.

Um das Projekt umzusetzen, haben wir Python als Programmiersprache und TensorFlow als Machine Learning Framework eingesetzt. Die Kombination aus diesen Technologien ermöglichte es uns, die Daten des Flipperautomaten effektiv zu verarbeiten und prädiktive Modelle zu entwickeln.

Insgesamt zeigt das Projekt, wie innovative Technologien wie IoT und Künstliche Intelligenz genutzt werden können, um neue Möglichkeiten der Datenanalyse zu erschließen und Unternehmen in ihrem Wachstum zu unterstützen.

Dieses Beispiel zeigt, wie das Konzept des Internet of Things durch die Zusammenarbeit mit unserem Unternehmen greifbar gemacht werden kann. Die Kombination aus Raspberry Pis, Machine Learning Algorithmen und D3-Visualisierungen ermöglichte es uns, prädiktive Modelle zu entwickeln und Daten in Echtzeit zu erfassen. Das Ergebnis ist eine innovative Anwendung, die zeigt, wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning auch auf alten Geräten wie einem Flipperautomaten eingesetzt werden können.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Unser Telekommunikationskunde hatte Schwierigkeiten bei der Identifizierung von User Journeys und Fehlerquellen im Registrierungsprozess. Zudem war es ihm wichtig, Kennzahlen aus dem Registrierungsprozess zu berechnen und zu visualisieren. Der Kunde benötigte ein umfassendes Datenanalyse-Tool, das ihm helfen konnte, den Registrierungsprozess zu optimieren und zukünftige Projekte selbstständig durchzuführen.

Wir haben dem Kunden eine umfassende Lösung angeboten, indem wir ein Datenmodell für die Extraktion der Logdaten aus der Hadoop Infrastruktur entwickelt haben. Wir haben Hive verwendet, um den ETL-Prozess umzusetzen. Zudem haben wir die Kennzahlen und User Journeys dargestellt und ein Pair-Programming im Team mit einem Mitarbeiter des Kunden durchgeführt. Darüber hinaus haben wir einen Mitarbeiter des Kunden im Rahmen des Data Science Projekts gecoacht, damit er in Zukunft ähnliche Projekte selbstständig durchführen kann.

Das Ergebnis war ein Tableau-Dashboard, das die Kennzahlen und User Journeys visualisiert und für eine detaillierte Analyse zur Verfügung steht. Der Kunde konnte damit seine Customer Journey Analyse optimieren und zukünftige Projekte besser planen. Durch die Schulung des Mitarbeiters konnte der Kunde zudem selbständig ähnliche Projekte durchführen und wertvolle Erkenntnisse aus seinen Daten gewinnen. Das Projekt war ein voller Erfolg und hat unserem Kunden geholfen, sein Unternehmen auf die nächste Stufe zu heben.

Wir als Datenanalyse-Experten sind stolz darauf, unserem Kunden geholfen zu haben, seine Datenanalyse-Anforderungen erfolgreich zu erfüllen. Wir sind spezialisiert auf die Umsetzung von Datenanalyse-Projekten und setzen auf modernste Technologien wie Hadoop, Hive und Tableau. Wenn auch Sie eine erfolgreiche Customer Journey Analyse durchführen möchten, zögern Sie nicht, uns als Partner für Ihr nächstes Projekt zu wählen. Wir sind der richtige Partner für Sie und bieten Ihnen umfassende Lösungen, die auf Ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr zu erfahren!

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.