Datenanalyse

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Data Science und Data Analytics sind zwei der Säulen der digitalen Transformation. Sie verändern grundlegend die etablierten Praktiken, wie Unternehmen organisieren, arbeiten und Werte schaffen. Datengetriebene Geschäftsentscheidungen verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie das Risiko für Führungskräfte verringern und die betriebliche Effizienz steigern. Daher priorisieren immer mehr Unternehmen die digitale Transformation in ihrer Geschäftsstrategien. Häufig fehlt es den Unternehmen jedoch an internen Ressourcen und Fähigkeiten zur Analyse von Daten aus Sensoren, ERP-Systemen, Märkten usw., so dass ihnen Chancen entgehen. Die Ableitung des verborgenen Nutzens aus Ihren Daten ist unser Hauptziel als Ihr Partner in Data Science und Analytics.

Datenexploration und -strategie

Data Science- und Analytics-Projekte weisen typischerweise ein hohes Risikoprofil auf, das durch eine große Anzahl von Unbekannten verursacht wird. Um den Erfolg unserer Projekte zu gewährleisten und das Risiko für Kunden zu verringern, prüfen unsere Datenanalysten zunächst offene Geschäftsfragen und den spezifischen Anwendungsfall. Diese werden dann mit den verfügbaren und benötigten Daten in Verbindung gebracht, was Klarheit über die Anforderungen an die Projektdaten schafft und die Voraussetzungen für die Datenexploration schafft. In dieser Phase führen wir die explorative Datenanalyse durch, lernen die Daten genauer zu verstehen und bewerten die Machbarkeit möglicher Lösungen. Als Nebenprodukt werden zusätzliche Potentiale und wertvolle Erkenntnisse für die Beteiligten identifiziert. Gemeinsam mit Kunden erstellen wir dann eine Strategie zur Lösung der definierten Geschäftsprobleme, basierend auf Machbarkeit, Risiko, Wichtigkeit für das Unternehmen und Abhängigkeiten. Die Ergebnisse der vorläufigen Analyse helfen den geschäftlichen und technischen Interessengruppen, die Probleme, Chancen und Aufgaben besser zu verstehen. Dies gewährleistet eine transparente Kommunikation und eine effiziente Projektentwicklung in den späteren Phasen.

Analytics-Protokoll

Um zu gewährleisten, dass unsere Data Science- und Analytics-Leistungen zuverlässig sind, haben wir uns auf einen internen Prozess geeinigt, der mit der Festlegung eines anwendungsbezogenen Protokolls beginnt. Dieses Protokoll definiert:

  1. Gütemaße für den spezifischen Anwendungsfall
  2. Die Auswertungsschritte, die sicherstellen, dass keine Datenlecks oder (un-)absichtliche Manipulationen an den Ergebnissen auftreten
  3. Spezifische Akzeptanzkriterien für die Ergebnisse
  4. Abbruchkriterien zur Minimierung des Risikos für unsere Kunden

Mit diesem rigorosen Ansatz stellt unser Team sicher, dass definierte Anforderungen erfüllt werden. Die geschäftlichen Implikationen sind Ergebnisse, die vertrauensvoll empfohlen und umgesetzt werden können, ohne das Risiko, dass unsere Modelle falsch interpretierte Ergebnisse auf der Grundlage unrealistischer Qualitätskennzahlen liefern.

Datenanalyse und Lösungsfindung

Dieser Teil des Prozesses führt zu den für unsere Kunden sichtbarsten Ergebnissen und umfasst die folgenden aufeinander folgenden Schritte:

Data analytics process diagram.

Build, Train und Evaluate sind entscheidend für das Generieren von Ideen, das Erstellen, Training, Evaluation und die Verbesserung von Modellen, bis die erforderliche Qualität erreicht ist. Der inkrementelle Prozess ermöglicht eine effiziente Kommunikation zwischen unseren Data Scientists und den relevanten Stakeholder des Unternehmens. Darüber hinaus ebnet der iterative Prozess den Weg zu einer effizienten Zusammenarbeit zwischen unserem Data Science Team und den Domain-Experten, so dass wir diskrete Erkenntnisse und Ergebnisse häufig präsentieren und diskutieren können. Der letzte Auswertungsschritt ermöglicht eine unvoreingenommene und rigorose Bewertung der Lösung mit frischen Daten. Sobald die abschließende Auswertung bestanden und die Lösungen akzeptiert werden, liegt der Fokus darauf, die Ergebnisse klar zu kommunizieren und die Empfehlungen umsetzen.

Inbetriebnahme

Ziel von Reasonance ist es, Data Science- und Analytics-Lösungen zu entwickeln, die über eine einmalige Nutzung hinausgehen und Teil einer kontinuierlichen Wertschöpfungskette werden. Ausgehend von diesem Ziel erstellt und verfolgt unser Team eine klar definierte Entwicklungsstrategie, die alle Projektschritte vom Prototyp in Form eines MVP bis hin zum voll funktionsfähigen Produkt oder Service umfasst. Dadurch wird gewährleistet, dass unsere Lösungen ohne zusätzlichen, unnötigen konzeptionellen Aufwand in Produktion genommen und in die bestehenden Prozesse und Umgebungen von Kunden integriert werden können. Je nach den spezifischen Projektanforderungen können unsere Lösungen als eigenständige Web- oder Desktop-Anwendungen erstellt oder in das IT-Ökosystem des Kunden mit mehreren Optionen für den Cloud-Einsatz integriert werden. Für detailliertere Informationen kontaktieren Sie uns bitte oder besuchen Sie unsere Software- und Cloud-Engineering-Service-Seiten.

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