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 erfolgreich am Markt bestehen können, wer auf Grund dieser Daten und den daraus erworbenen Erkenntnissen die 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, etwa 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 kreative Herangehensweisen 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 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 / Segmentierung der Kundschaft

Finden Sie weiteres Material in unserem Downloadbereich zum Thema Data Science

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 Vorteile bieten:

  • Reduzierung von Vertragskündigungen
  • Früherkennung von möglichen Maschinendefekten
  • Gezielteres Marketing / Ansprache von Kund*innen
  • Rückgewinnung der Kundschaft durch individuelle Ansprachen
  • Reduzierung von Schäden durch Betrug
  • Bedarfsprognosen für die Zukunft
  • Entwicklung neuer Services für Kund*innen und Abnehmer*innen
  • und vieles mehr

Referenzen

In unseren vielfältigen Projekten haben wir unsere Kund*innen vom generischen Aufbau einer Data-Analytics-Plattform (etwa in der Cloud) ü ber die automatisierte Integration von Daten jeglicher Art bis hin zur komplexen Analyse unter Zuhilfenahme von Data-Science-Methoden und der Visualisierung der Ergebnisse sowie der Findung von geeigneten Anwendungsf ällen unterstützt. 

Messe Düsseldorf

Ableitung eines Minimum Viable Product (MVP): 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 MVP zu entwickeln. Ein Event-Storming-Workshop lieferte dafür die Basis zum Aufbau einer Data-Analytics-Plattform mit ausgewählten Use Cases. Durch die Auswahl passender Frameworks und die Analyse der Zieldaten mittels Data Science für den gewählten Use Case, konnte das Scrum-Team anschließend das entsprechende MVP entwickeln.

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Energiebranche

Vorhersagen des Kund*innenverhaltens in der Energiebranche: Einsatz von Data-Science-Analyse und Datenvirtualisierung

Das Ziel des Projektes bestand darin, das Bestellverhalten seiner Kund*innen besser zu verstehen, ihre Zuverlässigkeit 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 Expert*innen datenbasierte Vorhersagen für das Unternehmen treffen. Im Ergebnis wurden somit die Geschäftsprozesse optimiert und der Umsatz erhöht.

Luftfahrt

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 Expert*innen jedoch eine effiziente Analyse der Daten und die Ableitung relevanter Ergebnisse. So konnte durch die Data-Science-Analysen ein besseres Verständnis für die ausgewerteten Daten erreicht und Flugverspätungen vorhergesagt werden.

Non-Food-Händler

Prototypischer Aufbau eines Data Warehouses und Optimierung des Bestandsmanagements

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.

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Ansprechpartner

Ralf Böhme

Ralf Böhme

Bereichsleiter Analytics

Jürgen Günther

Jürgen Günter

Team Manager Analytics

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