Jahr für Jahr erzeugt jedes Unternehmen große Datenmengen bei den verschiedensten Aktivitäten. Diesen Datenschatz systematisch zu erschließen und zu nutzen ist sowohl Herausforderung als auch große Chance. Data Science Projekte und die Entwicklung von Machine Learning und KI-Modellen helfen Ihrem Unternehmen, neue Einsichten und Geschäftsmöglichkeiten zu gewinnen.
Jahr für Jahr erzeugt jedes Unternehmen große Datenmengen bei den verschiedensten Aktivitäten. Diesen Datenschatz systematisch zu erschließen und zu nutzen ist sowohl Herausforderung als auch große Chance. Data Science Projekte und die Entwicklung von Machine Learning und KI-Modellen helfen Ihrem Unternehmen, neue Einsichten und Geschäftsmöglichkeiten zu gewinnen.
Die Schlagworte KI, Data Science und Advanced Analytics erfreuen sich seit einigen Jahren großer Beliebtheit in der Geschäftswelt. Die Herausforderungen und Schwierigkeiten zeigen sich dann aber im Arbeitsalltag, wenn man mit real existierenden Daten real existierende Anforderungen und Usecases verschiedener Fachabteilungen lösen möchte. Gute Machine Learning und KI-Modelle zu entwickeln ist eine Herausforderung, die Erfahrung, Wissen und technisches Know-How erfordert.
Data Science und die Entwicklung von Machine Learning Modellen kann im Geschäftsalltag eine große Bandbreite von Aufgaben vereinfachen und automatisieren. Einige Beispiele aus vergangenen Projekten:
Zeitreihenanalysen – Auslastungsvorhersage und dadurch präziserer Mitteleinsatz, Churn Prediction, frühzeitige Erkennung nicht offensichtlicher Trends
Textanalyse und NLP – Klassifikation und Routing von Eingangsdokumenten, Festlegung priorisierter Bearbeitung, Beschwerdeprognosen, Social Media Monitoring
Informationsextraktion aus Dokumenten – eröffnet den Weg zur vollautomatischen Vorgangsbearbeitung
Anomalie-Erkennung - vorbeugende Wartung von Maschinen, Betrugserkennung
Bildanalyse - automatische Defektdetektion, Objekttracking, OCR/Textextraktion
Klassifikationsalgorithmen – Empfehlungssysteme/Next Best Offer, Risikoabschätzung, Marktanalysen
Wir bei synvert saracus haben bereits vielfältige Data Science Projekte in einer Vielzahl von Branchen umgesetzt. Unsere Vorgehensmodelle, Best Practice und die eingesetzten Softwaremodule sind daher vielfach praxiserprobt. Wir können bei der Durchführung von komplexen Datenanalysen, der Entwicklung von Prognose- oder Klassifikationsalgorithmen, komplexer KI-Modelle und vielen anderen Themen unterstützen.
Der Erfolg eines Data Science-Projekt oder die Nützlichkeit eines Machine Learning Modells hängt von mehreren Faktoren ab. Relevant sind unter anderem Menge und Qualität verfügbarer Trainingsdaten, benötigte Komplexität des Modells, fachliche Anforderungen und nicht zuletzt erreichbare Einsparungen und Effizienzgewinne. Wir unterstützen Sie dabei, die vielversprechendsten Usecases zu identifizieren und die Umsetzung konkret zu planen.
Einer der Schlüsselkomponenten jedes erfolgreichen Modells ist die sorgfältige Zusammenstellung und Aufbereitung der Trainings- bzw. Eingangsdaten. Unsere Data Engineers und Data Scientists können diese Datenaufbereitung für Sie entweder weitgehend selbstständig durchführen oder Ihrem Team mit Rat und Tat zur Seite stehen.
Die Entwicklung eines leistungsfähigen Machine Learning-Modells ist eine Kombination aus Wissenschaft, Erfahrung und Intuition (und sorgfältig aufbereiteten Daten). Hier können Sie von unserer vielfältigen Erfahrung profitieren. Viele Use Cases haben wir so oder ähnlich bereits einmal implementiert und können so die vielversprechendsten Algorithmen und Modelle gezielt auswählen und implementieren.
Ein Data Science-Projekt hat sein Ziel erst erreicht, wenn das entwickelte System produktiv genutzt wird und seinen Wert so zeigen kann. Auch bei diesem abschließenden Schritt können wir Sie mit unserer Erfahrung aus verschiedensten Projekten unterstützen, von der Systemarchitektur bis zur Umsetzung und Weiterentwicklung.
Auf Abruf
Auf Abruf
Auf Abruf
Der gesamte Machine-Learning (ML) Prozess zeichnet sich in vielen Fällen durch eine außerordentlich hohe Komplexität aus, welche sich hau...
Der Umfang von generierten Daten steigt ständig durch die zunehmende Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche – von Industrie 4.0 über...
Eine große Herausforderung im Bereich Machine-Learning stellt der Umgang mit unausgewogenen (engl. unbalanced) Datensätzen bei der Klas...
Seit einigen Jahren verspricht eine Reihe von Software-Anbietern die (Teil-)Automatisierung von Data-Science-Projekten mit sogenannten Auto...
Sie erhalten in Kürze eine E‑Mail zur Aktivierung Ihres Kontos.
