KI & Data Science Projekte
Gemeinsam entwickeln und testen wir passende Use Cases, um am Ende einen Prototyp mit Echtdaten zu erhalten. Anschließend industrialisieren wir Ihre Use Cases zu Produkten mit Fokus auf Skalierung und Generierung von echten Mehrwerten.
Use Cases konzipieren & implementieren
Die Anwendungsmöglichkeiten von Data Science und Künstlicher Intelligenz sind vielfältig und reichen von der Datenanalyse über Empfehlungssystemen bis hin zu neuen Geschäftsmodellen. Wir entwickeln die für Sie nötigen Systeme und helfen Ihnen dabei, diese in Ihrer vorhandenen Infrastruktur zu integrieren und stetig weiterzuentwickeln.
Haben Sie bereits Ideen wie Sie KI einsetzen möchten oder benötigen Sie dabei noch Unterstützung? Wir begleiten Sie gerne auf Ihre Data Journey.
Um nachhaltig und beständig Mehrwert aus Daten zu generieren, müssen Data Use Cases erfolgreich skaliert und industrialisiert werden. Aus diesem Grund ist die Nachfrage nach Data Engineering Expertise in den letzten Jahren stark gestiegen. Führende Unternehmen haben bereits in zahlreichen PoCs (Proof of Concept) den Nutzen von (Big) Data, Analytics und KI für sich nachgewiesen. Nun stehen sie vor der großen Herausforderung, eine Verbreitung, Skalierung und Industrialisierung dieser Data Use Cases umzusetzen.
Wir messen unseren gemeinsamen Erfolg am tatsächlichen Mehrwert, den wir am Ende erreichen. Aus der Erfahrung von über 1.000 Projekten bei mehr als 100 Kunden haben wir unsere Data Engineering Services als ganzheitliches Prozess- und Organisationsmodell zur Industrialisierung von Data Use Cases entwickelt. Unsere erfahrenen Data Engineers, Data Architects und AI Engineers unterstützen Sie bei der Implementierung.
Data Projekte umgesetzt
Use Cases identifiziert
KI und Data Experten
Jahre Erfahrung
Data Science Use Cases
Versicherung Automotive Logistik Energiebranche Handel & E-Commerce
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WIE SIEHT EIN PROJEKT MIT [at] AUS?
Ausgangssituation
Projektablauf
Unser Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen. Hierzu erstellen wir als erstes ein Use Case Concept: Wir generieren Hypothesen für den Use Case und prüfen die notwendigen Daten. In der anschließenden Exploration führen wir einen Proof of Concept durch und bauen eine Testumgebung mit Ihren Daten. So können wir schnell beurteilen, ob der Use Case in der Realität umsetzbar ist oder nicht. Nach erfolgreicher Exploration programmieren wir den ersten Prototypen. Dabei handelt es sich sozusagen um die α-Version Ihrer Analytics bzw. Big Data App.
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Wenn sich diese bewährt hat, wird der Use Case anschließend zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten– daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. Als erstes erstellen wir einen Scaling Plan mit Priorisierung der Märkte, Funktionen und Marken. Danach gehen wir anhand des Skalierungskonzepts in die nächste Ausbaustufe des Piloten und machen aus dem Prototypen ein Minimum Viable Product (MVP) – quasi die ß -Version Ihrer Analytics bzw. Big Data App. Durch kontinuierliches Testen in der Entwicklungspipeline machen wir aus dieser ß-Version ein marktfähiges Data Product. Mittels DevOps verschmelzen Weiterentwicklung und Betrieb des Data Products.
Eingesetzte Methoden im Überblick
Use Case Workshop
Use Case Exploration
Hackathon
Prototyping
Use Case Workshop
Sie haben einen Use Case und wollen herausfinden, wie Sie nun in die KI Entwicklung gehen können? Nach einer Vorstellung des Status Quo des aktuellen Use Case nutzen wir eine Design Thinking Session, um Hypothesen im Data Science Kontext zu generieren. Hierfür werden anschließend die notwendigen Daten validiert und überprüft, um die Realisierbarkeit des vorliegenden Use Cases zu gewährleisten. Abschließend entwickeln wir ein analytisches Konzept für den Use Case.
Referenzen
Warum Data Science Projekte mit uns umsetzen
Leader für AI und Big Data
Wir sind als #1 Value Creator im Machine Learning von CRISP Research sowie als Big Data Leader in Deutschland von Experton ausgezeichnet worden.
Branchenspezifisches Know-how
Wir haben über 1.000 AI & Data Science Projekte in über 15 verschiedenen Branchen durchgeführt.
Technologieunabhängige Beratung
Für unsere Kunden finden wir abhängig von den jeweiligen Bedürfnissen die passende Technologie und unterstützen in der Implementierung.
Data Engineering & KI Projekte mit [at]
Gemeinsam mit Ihren Kollegen aus Fachbereich, IT und falls vorhanden Data Science entwickeln wir ML (Machine Learning) und AI (Artificial Intelligence) Algorithmen. Hierzu bietet uns der Datenkompass sichere Orientierung im Datendschungel. Genauso wie ein Mensch lernt auch eine Maschine in einem iterativen und agilen Prozess. Dieses Prinzip nutzen wir auch in unserem eigenen Entwicklungsprozess. Mit unserem agilen Vorgehen können wir Probleme rechtzeitig identifizieren und eliminieren, aus Erfahrungen lernen und die Algorithmen kontinuierlich optimieren. Unser Data Science Delivery Modell ist der bewährte Ansatz, um schnell und effektiv Machine Learning Algorithmen umzusetzen. Der schnelle Proof of Value (PoV) ist oft der Schlüssel zum Erfolg.
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Wir sehen im Bereich Verbreitung, Skalierung und Industrialisierung von Data Use Cases, die derzeit größte Herausforderung in der KI Entwicklung. Wenn Data Prototypen es aus dem Labor Modus in die bestehende Organisation überführt werden sollen kommt es derzeit noch oft zur Ernüchterung. Der Prototyp passt nicht in die aktuelle Systemlandschaft, Prozesse und Governance sind nicht klar, die benötigte Geschwindigkeit der Informationen wird nicht erreicht und die Kosten für Lizenzen steigen in unerwartete Höhe.
Wir unterstützen Sie daher bei der Frage wie sie den Betrieb des Data Products kostengünstig in Ihrem Unternehmen sicherstellen können und analysieren vorab Risiken die den Roll-out zum Scheitern bringen können.
Innerhalb weniger Wochen planen wir die schrittweise Skalierung und Industrialisierung des Prototypen. Dabei führen wir viele Stakeholder Interviews, um den schnellst möglichen Weg in die Breite zu planen. Die Analyse der technischen Rahmenbedingungen, sowie die Adaption der Technologie auf Unternehmensstandards oder Cloud-Lösung sind Standards unserer Data Engineering Services. Ist der Prototyp erfolgreich, gehen wir anhand des Skalierungskonzepts in die nächste Ausbaustufe. Die Robustheit der Prototyp Applikation wird nun durch weitere Nutzer auf die Probe gestellt.
Weitere Funktionalitäten und größere Datenbestände werden innerhalb der Pilotphase ergänzt. So erhält man rasch Testergebnisse aus realen Situationen. Mittels umfangreicher Tests und einem ständigen Monitoring der einzelnen Systemkomponenten zur Problembehandlung entwickeln wir den Piloten zu einem betriebsfähigen Produkt.
FAQ
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Wie gehen Sie in einem klassischen Data Science Projekt vor?
Zuerst gewinnen wir Kenntnisse zu Ihrer Problemstellung (Domäne und Prozess), Daten und Lösungsraum (Methode und Technologie). Danach wird ein analytisches Konzept inklusive Evaluationsstrategie erstellt. Im zweiten Schritt wird das Konzept umgesetzt und die Ergebnisse evaluiert. Idealerweise erschaffen wir einen benutzbaren Prototypen, damit Hands-on Erfahrung gestammelt werden und die Pilotierung vorbereiten kann.
Hat [at] Expertise im Business Intelligence Bereich?
Absolut! Nach [at] – Kompass sind die beiden ersten Kompetenzbereiche „Business Processes“ und „Data Intelligence“ wichtiger Bestandteil unserer DNA. Zusätzlich verwenden wir eine Data Visualization Guild, die sich mit der optimalen Darstellung von Daten und Informationen beschäftigt.
In welchen Branchen haben Sie bereits Projekte umgesetzt?
Wir haben bisher über 1.000 erfolgreich umgesetzten Projekten in den verschiedensten Branchen umgesetzt. Dazu zählen u.a. Finance, Insurance, Automotive, Retail, Energie & Communication.
In welchen Branchen bringt [at] Domänenwissen mit?
Wir bringen aufgrund der langjährigen Projekterfahrung in den folgenden Brachen tiefgehendes Domänenwissen mit:
- Automotive
- Energy & Utilities
- Finance & Insurance
- Transportation & Logistics
- Retail
- Consumer & Capital Goods
Darüber hinaus haben wir Projekte in weiteren 15 Branchen erfolgreich durchgeführt.
Wie sichert [at] den Wissenstransfer während des laufenden Projekts an neue Kollegen und Mitarbeiter des Kunden?
In unseren Projekten arbeiten wir nach agilen Vorgehensweisen. Dadurch ist ein hoher Grad an Kommunikation, Transparenz und damit auch Know-how-Transfer zwischen den Beteiligten und auch zu neu in das Projekt kommende Fachkräfte gegeben.
Haben Sie die Data Journey bereits in einem Projekt einmal komplett umgesetzt?
Data & AI Wissen
Gemeinsam Mehrwerte aus Data & AI schaffen