AI & Analytics Services / Machine Learning Development

Data Science und Machine Learning

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.

KI, Data Science und Big Data – Schlagwörter oder realer Mehrwert?

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 im Geschäftsalltag

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

Data Science

Unsere größten Vorteile

Wir bei 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.

Identifizierung vielversprechender Usecases

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.

Datenaufbereitung und Feature Engineering

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.

Modellentwicklung

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 Usecases haben wir so oder ähnlich bereits einmal implementiert und können so die vielversprechendsten Algorithmen und Modelle gezielt auswählen und implementieren.

Produktivsetzung

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.