Mit Data Science gewinnbringende Erkenntnisse generieren

Unternehmen verfügen im Zuge der digitalen Transformation über riesige Datenmengen, die es gewinnbringend zu nutzen gilt. Denn zukünftig wird nur derjenige erfolgreich am Markt bestehen können, der auf Grund dieser Daten und den daraus erworbenen Erkenntnissen seine Geschäftsprozesse und -entscheidungen optimiert und klare Wettbewerbsvorteile erzielt. Um aus der großen Menge an Daten das hierfür notwendige Wissen zu generieren, kommt Data Science zum Einsatz.

Data Science ermöglicht es, auf Grundlage von IT, Statistik, Mathematik, Big Data und Business Know-how aus den Daten unterschiedlicher Quellen, z.B. in einem Data Lake, die notwendigen Erkenntnisse zu ziehen. Data Science lässt sich dabei in das Aufgabenfeld der Analytics einordnen. Während Business Intelligence klassischerweise auf die Daten rein statistischer Data Warehouse-Datenbanken zurückgreift, geht die Data Science einen Schritt weiter und verwendet auch Analysemethoden wie Natural Language Processing, Machine Learning sowie strukturierte und unstrukturierte Daten. Bei der Analyse werden zudem nicht nur Kenntnisse aus der Mathematik, Statistik und Stochastik eingesetzt, sondern abhängig von den individuellen Fragestellungen auch kreative Herangehensweise benötigt. So können neue Denkansätze und Impulse des Marktes zu ungeahnten Erkenntnissen führen, die ohne Data Science nicht erkannt und genutzt worden wären. Es handelt es sich bei Data Science somit um eine Weiterentwicklung des klassischen Business Intelligence-Modells.

Machen Sie Ihre Daten durch den Einsatz von Data Science zu einem essenziellen unternehmerischen Erfolgsfaktor!

Ausgewählte Beispiele zur Anwendung von Data Science

Advanced Analytics
Warenkorbanalyse
Mustererkennung
Next Best Offer und Next Best Action
Kündigungserkennung (CHURN)
Predictive Maintenance
Realtimer Vorhersagen
Cluster-Analysen / Kundensegmentierung

Ihre Vorteile durch Data Science im Überblick

Der Einsatz von Data Science trägt durch die Gewinnung neuer relevanter Erkenntnisse wesentlich dazu bei, Ihre Geschäftsziele wie Risikominimierung, Kostenreduktion und Umsatzmaximierung zu erreichen. Abhängig von Ihrem Business und Ihren Geschäftsprozessen kann Data Science Ihnen beispielsweise folgende konkrete Vorteile bieten:

Reduzierung von Vertragskündigungen
Früherkennung von möglichen Maschinendefekten
Gezielteres Marketing / Ansprache von Kunden
Kundenrückgewinnung durch individuelle Ansprachen
Reduzierung von Schäden durch Betrug
Bedarfsprognosen für die Zukunft
Entwicklung neuer Services für Kunden und Abnehmer
uvm.

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Referenzen

In unseren vielfältigen Projekten haben wir unsere Kunden vom generischen Aufbau einer Data Analytics Plattform (z.B. in der Cloud) ü ber die automatisierte Datenintegration von Daten jeglicher Art, bis hin zu komplexen Analyse unter Zuhilfenahme von Data Science Methoden und der Visualisierung der Ergebnisse sowie der Findung von geeigneten Anwendungsf ällen unterstützt.

Ableitung eines Minimum Viable Product (MVP) bei der Messe Düsseldorf: Event Storming, Aufbau einer Data Analytics Plattform, Einsatz von Data Science

In diesem Projekt war es das Ziel, gemeinsam mit unserem Kunden Messe Düsseldorf ein Verständnis für die Domäne bzw. den Lösungsraum zu erlangen und daraus ein Minimum Viable Product (MVP) zu entwickeln. Ein Event Storming-Workshop lieferte dafür die Basis zum Aufbau einer Data Analytics-Plattform mitausgewählten Use Cases. Durch die Auswahl passender Frameworks und die Analyse der Zieldaten mittels Data Science für den gewählten Use Case konnte das Scrum-Team dann das entsprechende MVP entwickeln.

Erfahren Sie hier mehr über Data Science Analysen auf einer Analytics Plattform

Vorhersagen des Kundenverhaltens in der Energiebranche: Einsatz von Data Science Analyse und Datenvirtualisierung

Das Ziel des Projektes bei unserem Kunden aus der Energiebranche bestand darin, das Bestellverhalten seiner Kunden besser zu verstehen, die Kundenzuverlässigkeit sowie den Gasbedarf zu ermitteln und die Preisgestaltung zu optimieren. Zudem sollte die Analyse der Daten den Vertrieb bei Vertragsverhandlungen unterstützen. In der Ausgangssituation waren bei unserem Kunden sowohl ein Data Warehouse als auch ein Data Lake vorhanden. Die häufigen Bestellveränderungen, die jährlichen Vertragsverhandlungen sowie die vollautomatisierten komplexen Bestellungen und das effiziente Managen der mit diesen Faktoren verbundenen Daten stellte die Herausforderung bei der Optimierung der Geschäftsprozesse dar. Mittels des Data Lakes, der Durchführung von Data Science Analysen und der Visualisierung der Ergebnisse konnten unsere Experten datenbasierte Vorhersagen für den Kunden treffen. Im Ergebnis konnten somit die Geschäftsprozesse optimiert und der Umsatz erhöht werden.

Erstellung von Vorhersagen für die Luftfahrtversicherung: Einsatz von Data Science

Das Anliegen unseres Kunden aus der Luftfahrtversicherung bestand darin, Vorhersagen zu Flugverspätungen treffen zu können, um so das Risiko im eigenen Business zu minimieren. Im Rahmen des Projektes waren wir für die Entwicklung der Architektur verantwortlich. Die großen und weit verteilten Datenmengen (Big Data und Data Warehouse) und die hohe Anzahl an relevanten Features stellten dabei Herausforderungen dar. Mit Hilfe von Data Science ermöglichten unsere Experten jedoch eine effiziente Analyse der Daten effizient und die Ableitung relevanter Ergebnisse. Im Ergebnis konnte durch die Data Science Analysen ein besseres Verständnis für die ausgewerteten Daten erreicht und Flugverspätungen vorhergesagt werden.

Prototypischer Aufbau eines Data Warehouses und Optimierung des Bestandsmanagements eines Non-Food Händlers

Durch die Verwendung eines Data Warehouses, sowie Data Science-Analysen konnte unser Kunde seine Produkte auf ein deutschlandweites Filialnetz optimal verteilen. So wurden zunächst Leerbestände und verkaufsbeeinflussender Faktoren zur Vorhersage der Verkäufe analysiert und die Ergebnisse grafisch aufbereitet. So konnten schnell geografische Zusammenhänge identifiziert werden. Das Data Warehouse mit Data Vault-Modell ermöglichte zudem Analysen ohne Belastung des Operativsystems.

Durch die perfekte Verteilung der Produkte und die Minimierung der Leerbestände konnte unser Kunde enorme Kosteneinsparungen erreichen.

Erfahren Sie hier mehr zu der Referenz