Data Science – Übersicht

Das Rückgrat erfolgreicher Unternehmen sind Produkte, Services und Daten. Ohne eine intelligente Analyse entfalten diese Daten jedoch keinen Wert – wie ein ungenutzter Rohstoff, mit Verfallsdatum. Die intelligente Analyse der Daten ist der Kern einer jeden Digitalisierungsstrategie.

Der Nutzen von Data Science

Mittels Data Science lassen sich Muster verständlich in Regeln abbilden und durch lernende Verfahren kontinuierlich weiterentwickeln – zum Beispiel mit den Zielen:

Vorgehensmodelle, Methoden und Tools

Wir setzen auf das agile Prozessmodell CRISP-DM und Vorgehensmodell Scrum. Unser erfahrenes Team von Beratern und Spezialisten berät namhafte Klienten in allen Schritten eines Data Science-Projektes:

Die von uns dabei eingesetzten Tools sind z.B.:

  • Python (Tensorflow, usw.)
  • R (Standalone, SQL-Server, Azure, SAP-Hana)
  • D3.js
  • analytische Lösungen innerhalb der Datenbanken Oracle, DB2, Informix
  • Hadoop / Spark und Mahout
  • SPSS

Typische Data Mining-Methoden

Die verwendeten Data Mining-Methoden stammen dabei sowohl aus dem Bereich der Statistik als auch des maschinellen Lernens. Dazu zählen, oftmals in einem Ensemble kombiniert, z.B.:

  • deskriptive und multivariate Verfahren
  • Entscheidungsbäume / Random Forrest
  • Assoziationsanalysen
  • künstliche neuronale Netze
  • Deep Learning

Algorithmen, die auch mit großen, polystrukturierten Datemengen (Big Data) umgehen können, sind von besonderem Interesse. Oftmals liegen in den Unternehmen bereits wahre Datenschätze kleinerem Umfangs vor – ungenutzt. Die Weiterentwicklung Ihrer Strategien, Prozesse und Systeme ist unser Kerngeschäft.

Lösungen und Consulting

Möchten Sie mehr über die Möglichkeiten im Bereich Data Science erfahren? Rufen Sie uns unter (+49) 2547 93998 – 0 an oder schreiben Sie uns eine Nachricht. Wir beraten Sie gerne persönlich.

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