Datenwissenschaft – die Wissenschaft, Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen

Daten sind – neben Produkten und Mitarbeitenden – das Rückgrat erfolgreicher Unternehmen. Doch ohne systematische Datenanalyse bleiben sie ein ungenutzter Rohstoff mit begrenztem Wert.

Erst durch intelligente Datenanalysen entfalten Informationen ihr strategisches Potenzial – als zentraler Bestandteil jeder erfolgreichen Digitalisierungsstrategie.

Moderne Methoden der Datenwissenschaft (Data Science) ermöglichen es, Muster in Daten zu erkennen, in verständliche Regeln zu überführen und durch lernende Algorithmen kontinuierlich zu verbessern. Dies schafft die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen – unter anderem mit folgenden Zielen:

Umsatzsteigerung oder Kostensenkung
Besseres Kundenverständnis entwickeln
Interne Prozesse oder Produkte optimieren
Planungen und Prognosen verbessern
Geschäftsmodelle entwickeln oder weiterentwickeln

Datenanalyse, Datenbereinigung und KI als Grundlage für fundierte Entscheidungen und nachhaltige Optimierung

Datengewinnung und -bereitstellung

Sammeln und Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Datenbanken, APIs, Sensoren, Webseiten).
Verarbeiten unstrukturierter Daten (wie Text, Bilder, Videos).

Datenaufbereitung und Bereinigung

Umgang mit unvollständigen, fehlerhaften oder widersprüchlichen Daten.
Bereinigung und Transformation der Daten in ein Format, das für Analysen geeignet ist.

Datenanalyse und Mustererkennung

Anwendung statistischer Techniken, um Beziehungen und Trends in den Daten zu erkennen.
Visualisierung der Daten, um Ergebnisse leicht verständlich darzustellen.

Modellierung & KI

Einsatz von KI-Algorithmen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Optimierung und Validierung von Modellen, um deren Genauigkeit und Verlässlichkeit zu verbessern.

Interpretation und Kommunikation

Präsentation der Ergebnisse
Übersetzen komplexer Analysen in verständliche und umsetzbare Empfehlungen für Entscheidungsträger

Automatisierung und Skalierung

Integration der KI-Systeme in Ihre Produktivsystem, damit sie jederzeit und einfach genutzt werden können
Automatisierung von Prozessen, wie Prognosen oder Anomalieerkennung

Ihren Anwendungsfall besprechen

Unsere Vorgehensmodelle, Methoden und Tools im Bereich der Datenwissenschaft

Wir setzen auf die agilen Prozessmodelle ML-Ops, CRISP-DM und Vorgehensmodell Scrum. Unser erfahrenes Team von Beratern und Spezialisten berät namhafte Klienten in allen Phasen eines Data Science-Projektes unter anderem in folgenden Bereichen:

Vorgehensmodell

Konzeption, Festlegen der Geschäfts- und Projekt-Ziele
Aufwandschätzung und Projektplanung
Beschreibung und Exploration der Daten
Datenbereinigung, Datenselektion und ggf. Anonymisierung / Pseudonymisierung
Auswahl geeigneter Methoden und Tools
Modellbildung und Parametrisierung
Bewertung der Modelle
Berichtserstellung und Präsentation der Ergebnisse
Anwendung und Training des Modells im operativen Prozess
Konsolidierung und Migration Ihrer Data Science- und IT-Systeme
Integration von Data Warehouse-, Big Data– und Dritt-Systemen
Integration der Prognosen in Planungslösungen, operative und strategische Prozesse

Methoden

Auswahl der relevanten Attribute
Entwicklung von Datenmodellen
Visual Analytics
Berechtigungskonzepte, datenschutzkonforme Analysen
Performance Tuning der Algorithmen
IT-Servicemanagement
Systemarchitektur
Projektmanagement

Tools und Technologien

Python, Angular, Angular, Vue.js, C/C++, uvm.
Ai-Frameworks, wie z.B. PyTorch
Große Sprachemodelle, Transformermodelle und Objekterkennung
Datenbank-Systeme, wie z.B. Oracle, DB2, SQL-Server und PostgreSQL
Linux, Azure-, Google- und AWS-Cloud, Docker
Data Lake-Architekturen, wie z.B. MinIO, S3 und Apache Iceberg
Reporting und Dasbhoarding-Lösungen, wie z.B. Apache Superset

Weitere Leistungen

Design und Entwicklung von Reports.
Entwicklung von ETL / ELT-Prozessen
Administration, Performance-Tuning und Betrieb Ihrer Data Science-Systeme
Automatisierung administrativer Aufgaben

ML und AI-Verfahren

Zu den von uns verwendeten Methoden und Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz gehören z. B.:

Entdecken Sie Ihre Potenziale

Unsere Senior-Consultants aus dem Bereich Data-Science unterstützen Sie gerne dabei, Unternehmen, Ihr Unternehmen und Ihre Prozesse effizienter zu gestalten – effektiv, effizient und zukunftsorientiert.

Erstgespräch buchen

Kontakt zur Open LS: Wie können wir Sie unterstützen?

Sie möchten weitere Informationen zum Thema KI, Datenqualität, etc. erhalten oder haben Interesse an einem individuellen Beratungsgespräch? Teilen Sie uns dazu einfach in einer kurzen Mitteilung mit, wie wir Ihnen weiterhelfen können, und wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen zurück.

Lassen Sie uns beginnen.