Unser Anspruch ist hoch. Wir wollen das Beste aus Ihren Daten herausholen und Ihnen ermöglichen, schnell von einer Automatisierung mittels KI zu profitieren. Doch die Qualität einer KI zeigt sich oft erst im Betrieb: Die Zusammensetzung von Daten ändern sich, die Anforderungen wandeln sich mit der Zeit und die KI muss mit anderen Komponenten und Systemen zusammenspielen.
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 KI-Modell zu entwickeln. Der MLOps Kreislauf gewährleistet den Betrieb und die Stabilität der KI in Produktion. Wurde ein vielversprechendes Modell im Data Science Kreislauf entwickelt, wechseln wir in den MLOps Kreislauf und bringen dieses live. Stellt sich im Betrieb heraus, dass die entwickelte KI Verbesserungspotential birgt, wechseln wir direkt wieder in den Data Science Kreislauf, um das Modell weiter zu optimieren.
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.