Data Science.

Erreichen Sie mit Data Science Ihre Geschäftsziele wie Risikominimierung, Kostenreduktion und Umsatzmaximierung.

Essenzieller Erfolgsfaktor für Unternehmen.

Mit Data Science gewinnbringende Erkenntnisse generieren.

Unternehmen verfügen über riesige Datenmengen, die es gewinnbringend zu nutzen gilt. Künftig wird nur erfolgreich am Markt bestehen, wer aufgrund seiner Daten und den daraus erworbenen Erkenntnissen, seine Geschäftsprozesse und -entscheidungen optimiert und so Wettbewerbsvorteile erzielt. Um aus der großen Menge an Daten das entscheidende Wissen zu generieren, kommt Data Science zum Einsatz.

Data Science ermöglicht es, aus den Daten unterschiedlicher Quellen, notwendige Erkenntnisse zu ziehen. Während Business Intelligence klassischerweise auf die Daten rein statistischer Data-Warehouse-Datenbanken zurückgreift, geht Data Science einen Schritt weiter und verwendet 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 führen neue Denkansätze und Impulse des Marktes zu ungeahnten Erkenntnissen. Data Science ist somit eine Weiterentwicklung des klassischen Business-Intelligence-Modells.

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

Vielfältig und zuverlässig.

Beispiele zur Anwendung von Data Science.

Data Science kann in vielen Bereichen gewinnbringend eingesetzt werden. Sehe Sie eine Auswahl der Anwendungsmöglichkeiten:

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

MT Mediathek.

Finden Sie weiteres Material in unserem Downloadbereich zum Thema Analytics-Plattformen.

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Risiken minimieren, Umsatz steigern, Kosten senken.

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 bietet Data Science Ihnen folgende Vorteile:

Icon_Vertrag

Reduzierung von Vertragskündigungen

Icon_Glocke

Früherkennung von möglichen Maschinendefekten

Icon_Megafon

Gezielteres Marketing / Ansprache von Kund*innen

Icon_Personen

Rückgewinnung der Kundschaft durch individuelle Ansprachen

Icon_Fehler

Reduzierung von Schäden durch Betrug

Icon_Zukunft

Bedarfsprognosen für die Zukunft

Icon_Koffer

Entwicklung neuer Services für Kund*innen und Abnehmer*innen

Data Science.

Referenzen.

In unseren vielfältigen Projekten haben wir unsere Kunden vom generischen Aufbau einer Data-Analytics-Plattform über die automatisierte Integration von Daten bis hin zur komplexen Analyse und der Visualisierung der Ergebnisse sowie der Findung von geeigneten Anwendungsfällen 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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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.

Energiebranche.

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

Das Ziel des Projektes bestand darin, das Bestellverhalten von 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.

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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Sie haben Fragen zu Data Science?

Ihre Ansprechpartner.

Unsere Experten für Data Science stehen Ihnen gerne zur Verfügung.

Ralf_Boehme

Ralf Böhme

Bereichsleiter Analytics