Leistungen

Consulting

Wir beraten Sie rund um das Thema Data Science bedarfs- und lösungsorientiert. Die Zielsetzung des Consultings und alle weiteren Tätigkeiten definieren wir gemeinsam.

Wir verstehen uns als Macher; als diejenigen, die Data Science im Einsatz sehen und die Projekte umsetzen. Das verschafft uns gerade in der Beratung einen wesentlichen Vorteil: Wir wissen genau, was die Umsetzung eines Data-Science-Projekts bedeutet und schöpfen bei Ihrer Beratung aus diesen Erfahrungsschatz!

Typische Leistungen und Zielsetzung eines Consultings

Wir beraten Sie unabhängig davon, ob Sie eine erste Idee haben oder bereits ein Konzept bzw. Produkt vorhanden ist, dass Sie weiterentwickeln wollen.

Die Identifikation eines Use Cases (Einsatzzwecks) ist einer der ersten Schritte eines Data Science Projekts. Die explorative Suche nach Zusammenhängen in Daten kann diesen Schritt unterstützen. Die unterschiedlichen Darstellungsmöglichkeiten aus dem Fundus des Data Scientists unterstützen den Prozess des Erkenntnisgewinns, denn ein Bild sagt mehr als tausend Worte – das gilt auch für Zahlen. Ein Linien- oder Punktdiagramm ist deutlich einfacher zu interpretieren als eine bloße Zahl. Die Wahl der Darstellung ermöglicht unterschiedliche Einsichten in die Daten und deren Aussage.

Insbesondere interaktive Darstellungen, bei denen der Nutzer selbst Filter auf die angezeigten Daten anwenden kann, machen die Sache dann so richtig spannend. Sie erlauben es dem Nutzer selbst „Datenforschung“ zu betreiben und seine Fragestellung zu beantworten.

Die Voraussetzung für die Wahl einer Darstellungsform bzw. Visualisierung ist einerseits die entsprechende Aggregierung der Daten und andererseits das Wissen über die Vor- und Nachteile der jeweiligen Darstellungsmöglichkeiten.

Komplexe Anforderungen oder sehr rechenintensive Aufgaben können mit der Implementierung eines ML-Algorithmus einhergehen. Dieser unterliegt in der Entwicklung verschiedenen, wiederkehrenden Prozessschritten, die den Algorithmus verbessern und zuverlässiger machen.

Letztlich durchläuft der Use Case bzw. das Ergebnis einer Analyse eine Prüfung auf Plausibilität. Werden die richtigen Eingangsdaten verwendet? Wird die Aussage von bestimmten Eingangsdaten dominiert und stellt dies ein Problem bei der Zuverlässigkeit der Aussage dar? Derlei Fragen werden von uns ebenfalls berücksichtigt und beantwortet.

Die Frage nach der Datenqualität ist ein ständiger Begleiter bei allen Themen rund um Data Science und Maschinellem Lernen. Wir prüfen Ihre Daten und erarbeiten Vorschläge zur Verbesserung der Datenqualität.

Ziel ist es, die Datenqualität von der Erzeugung, über das Speichern bis zur Art der Speicherung auf zukünftige Anforderungen vorzubereiten, um nicht vor einem Datenchaos zu stehen, das erst mit entsprechendem Aufwand aufgeräumt und aufbereitet werden müsste.

Oftmals gibt ein Blick von außen den entsprechenden Impuls für neue und zukunftssichere Entwicklungen oder Sichtweisen. Wir unterstützen Sie gerne bei Planung und Prüfung bestehender und neuer Ideen, die wir selbst einbringen oder mit Ihnen erarbeiten.

Insbesondere interaktive Darstellungen, bei denen der Nutzer selbst Filter auf die angezeigten Daten anwenden kann, machen die Sache dann so richtig spannend. Sie erlauben es dem Nutzer selbst „Datenforschung“ zu betreiben und seine Fragestellung zu beantworten.

Die Voraussetzung für die Wahl einer Darstellungsform bzw. Visualisierung ist einerseits die entsprechende Aggregierung der Daten und andererseits das Wissen über die Vor- und Nachteile der jeweiligen Darstellungsmöglichkeiten.

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Auf zwei Seiten finden Sie unsere kompletten Leistungen im Bereich Data Science.

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Was macht unsere Data-Science-Projekte aus?

Q&A – Fragen & Antworten rund um unsere Projekte.

Wie können wir Sie unterstützen?

In unserem Fokus steht, Sie für das Thema Data Science zu sensibilisieren und Ihnen konkrete Lösungswege aufzuzeigen. Wege, auf denen wir Sie natürlich sehr gerne über eine Beratung hinaus begleiten.

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