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Data Science und Machine Learning

Das Gold in Ihrem Unternehmen sind die Daten

Automatisierung, Prognosen, Digitalisierung: Mithilfe von Verfahren aus dem Bereich künstlicher Intelligenz (AI / KI) und auf Basis Ihrer Daten verwirklichen unsere Data Scientists Ihre Business-Ziele. Wir finden Antworten auf unterschiedlichste Fragestellungen, zum Beispiel:

Fraud Prevention
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Wieso platzen immer wieder Zahlungen per Rechnung? Und wo besteht das höchste Risiko eines Zahlungsausfalls?

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Intelligentes Marketing
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Welche Produkte interessieren meine Kunden am wahrscheinlichsten?

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Dokumenten-analyse
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Wie können Sie hunderte Rechnungen täglich automatisch klassifizieren und Daten daraus extrahieren?

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Predictive Maintenance
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Wie kann man durch automatisierte Analysen Wartungsintervalle optimieren und Ausfälle vermeiden?

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… und viele weitere mehr. Im Austausch mit Ihrem Fachbereich erarbeiten wir detaillierte Fragestellungen zu Ihrem Business und analysieren Ihre Daten. Mit diesem Wissen entwickeln und trainieren wir AI-Modelle vom Prototyp bis zum fertigen Produkt. So finden wir individuelle Lösungen für vergangene, aktuelle und zukünftige Geschäftsvorgänge.

Vom POC bis zum Betrieb: Was können wir für Sie tun? 

Um Machine Learning und Data Science in Ihr Unternehmen zu tragen oder bestehende Initiativen voranzubringen, bieten wir Ihnen verschiedene Leistungspakete an. Diese können auch gerne kombiniert bzw. aufeinander aufgebaut werden. Beim AI Awareness Workshop lernen Sie die Potenziale von AI kennen und sammeln erste Ideen, wie wir diese in Ihrem Unternehmen nutzbar machen. Im CI AlgoLab setzen wir einen ersten Prototyp basierend auf Ihren Daten um. Oder wir betreuen eine auf Ihre Bedürfnisse abgestimmte Individuallösung von der Modellentwicklung bis hin zu Integration und Betrieb. 

Was steckt in Ihren Daten? Mit Data Science und der richtigen Rezeptur finden wir es heraus! Unser CI AlgoLab bietet Ihnen einen kostengünstigen Proof of Concept, um vorhandene Ideen zu testen und Daten auf Zukunftsfähigkeit zu prüfen.

Individuallösung

Künstliche Intelligenzen bieten ein riesiges Potential, Geschäftsprozesse zu automatisieren und neue Produkte anzubieten. Doch damit eine AI produktiv eingesetzt werden kann, muss diese eine gewisse Qualität, Stabilität und Zuverlässigkeit vorweisen. In einer für Ihr Unternehmen angepassten Individuallösung entwickeln wir die optimale AI für Ihren Use Case. Hierbei hören wir nicht beim ersten funktionierenden Modell auf, sondern arbeiten in einem iterativen Prozess aus Entwicklung, Optimierung und Integration. Auf Wunsch betreuen wir auch den Betrieb und etwaige Weiterentwicklungen. 

Von der Tool-Auswahl bis zu einem KI-basierten Prüfprozess für Rechnungen: Wie das in der Praxis aussieht, zeigen wir am Beispiel einer gesetzlichen Krankenversicherung.

Data Science- und Tool-Beratung

Eine Data Science-Initiative kann ein großes und komplexes Unterfangen sein. Wir helfen Ihnen bei der Identifikation der richtigen Schritte und erstellen einen Maßnahmenplan, um Ihre Projekte schnell und erfolgreich zu verwirklichen. Unsere erfahrenen Berater*innen stellen sicher, dass Ihre Data Science-Initiative auf einem soliden Fundament steht und alle erforderlichen Ressourcen und Kompetenzen vorhanden sind.

Von Deep Learning mit TensorFlow oder PyTorch bis hin zu traditionelleren Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn: Wir haben die richtigen Werkzeuge zur Hand und unterstützen Sie bei der Auswahl der passenden Tools. Nutzen Sie bereits ein bestimmtes Framework oder eine bestimmte Technologie? Wir stellen uns schnell darauf ein und bieten Ihnen die optimale Unterstützung, um gemeinsam Ihre Data Science-Initiative umzusetzen.

Magie mit Methode

Unsere Arbeitsweise

Unser Anspruch ist hoch. Wir wollen das Beste aus Ihren Daten herausholen und Ihnen ermöglichen, schnell von einer Automatisierung mittels AI zu profitieren. Doch die Qualität einer AI zeigt sich oft erst im Betrieb: Die Zusammensetzung von Daten ändern sich, die Anforderungen wandeln sich mit der Zeit und die AI muss mit anderen Komponenten und Systemen zusammenspielen.

Data-Science-Brille

Um jederzeit flexibel auf neue Herausforderungen reagieren zu können, arbeiten wir in einem an CRISP-DM und CRISP-ML(Q) angelehnten Vorgehensmodell. Der Data Science Kreislauf hilft dabei, iterativ das optimale AI-Modell zu entwickeln. Der MLOps Kreislauf gewährleistet den Betrieb und die Stabilität der AI in Produktion. Wurde eine vielversprechende AI im Data Science Kreislauf entwickelt, wechseln wir in den MLOps Kreislauf und bringen diese live. Stellt sich im Betrieb heraus, dass die entwickelte AI Verbesserungspotential birgt, wechseln wir direkt wieder in den Data Science Kreislauf, um die AI weiter zu optimieren.

Data Science Kreislauf

  1. Business Understanding: Im engen Austausch mit dem Fachbereich konkretisieren wir die Aufgabenstellung und bauen ein tiefes Verständnis des Use-Cases auf.
  2. Data Understanding:  Hier stehen erstmals die Daten im Fokus, die wir zunächst sammeln, analysieren und auf ihre Qualität für den Use-Case hin überprüfen und durch hilfreiche externe Daten (z.B. Wetter, Verkehr, Rohstoffpreise) anreichern.
  3. Data Preparation: Wir bereiten die identifizierten Daten für die AI vor. Hierbei wählen wir relevante Felder aus, erweitern fehlende Werte bestmöglich und erstellen unabhängige Datensätze für die Auswertung.
  4. Modeling: Im Herzstück des Data Science-Projekts wählen wir geeignete Verfahren aus dem Machine Learning aus oder entwickeln ein eigenes Modell. Diese werden dann trainiert und optimiert.
  5. Evaluation: Wir testen das trainierte Modell auf Herz und Nieren. Gemeinsam wählen wir das für die definierte Fragestellung am besten passende Modell aus.

Verbindung

  1. Deployment: Wir bereiten das Modell für eine Operationalisierung und den späteren Betrieb vor. Hierbei unterstützen wir die Bereitstellung auf einem lokalen Server oder in der Cloud.
  2. Zeigt sich im Monitoring oder bei der Wartung, dass das Modell nicht den gewünschten Effekt hat oder bei gewissen Eingaben nicht optimal funktioniert, wechseln wir zur Weiterentwicklung des Modells wieder auf den Data Science Kreislauf.

MLOps Kreislauf

  1. Integrationsphase: Wir entwickeln einen Service, der auf das Modell zugreifen kann und unterstützen die firmeninterne IT dabei, diesen Service in den bestehenden Workflow zu integrieren.
  2. Betrieb: Die spannendste Zeit, denn nun zeigt sich, wie das Modell sich in den Geschäftsprozess oder das Produkt einfügt.
  3. Monitoring: Wir überwachen den Betrieb des Modells, insbesondere die Performance, und analysieren die Qualität der Vorhersagen bzw. den Effekt auf den Workflow.
  4. Wartung: Treten im Betrieb am Service Probleme auf, werden diese direkt adressiert und der Service so schnell wie möglich gewartet, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

Data Governance

Der Erfolg einer Data Science Initiative steht und fällt mit der Nutzbarkeit und Qualität Ihrer Daten. Wir beraten und unterstützen Ihre Data Governance mit unserem Know-How in Architecture, Data Quality, Metadata Management und Security. 

Passt hervorragend zusammen: Data Science und Data Lakes. Entdecken Sie, wie wir Ihren Datenschatz heben!

Foto von Tobias Stumm
Tobias Stumm
Lead Consultant - Data Science

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Tobias Stumm
Lead Consultant - Data Science
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