Aus Daten Werte schöpfen

Daten und KI

Wir bieten Lösungen

Daten schaffen Nutzen und reduzieren Kosten, können den Energiebedarf in Industrieanlagen vorhersagen oder das Verhalten von IT-Applikationen an gemessene Nutzererfahrungen anpassen.

So erreichen wir unser Ziel

Wir arbeiten von Anfang an eng an den Daten. 80 Prozent des Aufwands für ein Datenprodukt liegt im Extrahieren, Aufbereiten, Zusammenführen und Transformieren derselben. Wir setzen auf Datenpipelines, um den Aufwand angemessen zu automatisieren.

Das ist unser Schlüssel

Wir stellen Daten bereit, analysieren und visualisieren sie. Mit Data Analytics verstehen wir Wirkketten, mit Data Science erkennen wir Muster und sind in der Lage, Vorhersagen zu treffen. Mit MLOps binden wir Data-Science-Workflows nahtlos und automatisiert in Ihre Unternehmens-IT ein.

Datenprodukte richtig bauen

Wir überwinden Hürden

Zwei große Hürden erschweren den Weg zum erfolgreichen Datenprodukt: Die Piloten-Falle und die Engineering-Hürde. Pilotphasen laufen oft zu lang und verharren im Konzeptionellen. Sobald der MVP produktiv gehen soll, findet sich das Team in einem komplexen Software-Engineering-Umfeld wieder, was den Fortschritt hemmt. Wir gehen deshalb so vor:

Grafik über das Verhältnis zwischen investiertes Budget und Zeit

Pilot Gateway

Wir bewerten durch methodisch sichere Zyklen nach CRISP-DM die Machbarkeit eines Datenproduktes engmaschig und in der minimal möglichen Zeit. Früh steuern wir die Erwartungen an den Nutzen des Projektes und geben Ihnen die Entscheidungsgrundlagen für Go oder No-Go.

MVP Gateway

Ist der Pilot erfolgreich, gestalten wir einen MVP. Das steuern wir als datengetriebenes Softwareengineering-Vorhaben. Hierbei setzen wir auf unsere langjährige Expertise als bewährter DevOps-Partner für kleine und große Individualsysteme.

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DATA
ENGINEERING

Daten integrieren und transformieren

Mit den richtigen Daten fängt alles an

Etwa 80 Prozent des Aufwands für ein tragfähiges Datenprodukt liegt im Extrahieren, Aufbereiten, Zusammenführen und Transformieren der Daten. Um diesen Aufwand angemessen zu automatisieren, setzen wir auf robuste Datenpipelines:

Daten extrahieren, transformieren, laden

Klassisches ETL für Data Warehouses oder ELT für Data Lakes, strukturierte, semi-/unstrukturierte oder streambasierte Daten, im Batch oder in Echtzeit.

Daten modellieren, speichern

Von Rohdatenspeichern, Single-Node-Datenbanken und Big Data bis zu auswertungsnaher Datenrepräsentation in klassischen Schemata oder agiler Data-Vault-Modellierung.

Security, Datenschutz, Ethik

Absicherung gegen Angriffe, VIVA, DSGVO, prozessuale und technische Verankerung von Datenquellen, Dateneigentum, Datenverwendung und Datensouveränität in produktiven Datenpipelines.

Unsere Projekte

Wo wir Data Engineering einsetzen

Globale B2C-Datenplattform:

Für 25 Märkte und viele Millionen Fahrzeuge stellen wir als DevSecOps-Partner Mobilitätsdaten für die weitere Auswertung bereit.

Unternehmensweites Data Warehouse:

An der Schnittstelle zwischen Produktentwicklung und Vertrieb stellen wir zentrale Produkt- und Marktdaten bereit.

IoT-Datendrehscheibe:

Für eine installierte Basis von über 200.000 Devices sammeln und liefern wir in Echtzeit die notwendigen Daten für smarte Dienste.

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DATA
ANALYTICS

Daten analysieren und visualisieren

Wir entlasten Ihre Anwender

Die für einen Anwendungskontext relevanten Daten müssen bereitgestellt, analysiert und visualisiert werden. Dabei unterscheiden wir Reporting und explorative Analyse. Die vielen wiederkehrenden Aufgaben gilt es robust zu automatisieren. So können sich Ihre Anwender auf die Interpretation reproduzierbarer Ergebnisse konzentrieren.

Datenbereitstellung

Vendor-Lock-ins vermeiden durch flexible und modulare Schnittstellen, die unternehmensweite sowie domänenspezifische Stamm- und Bewegungsdaten bereitstellen.

Reporting

Integration von Analysewerkzeugen aus Open-Source-Komponenten, Cloud-Diensten oder Eigenentwicklungen, um KPIs, Reports und Dashboards kontinuierlich zu aktualisieren.

Explorative Analyse

Bereitstellung und Konfiguration von Analyse-Spielplätzen mit hohen Freiheitsgraden, um neue Zusammenhänge und Metriken im Self-Service zu erforschen und zu speichern.

Unsere Projekte

Wo wir Daten analysieren

Experience Management:

Wir statten eine globale Plattform für Location-based Services mit Funktionen aus, die Kundenerfahrungen erfassen und analysieren.

Ressourcenoptimierung in der Produktion:

Auf Basis umfassender Sensordaten aus dem Shopfloor ermitteln wir Optimierungspotenziale für den Ressourceneinsatz.

Crowdsourcing für Verkehrswegeplanung:

Mittels unserer preisgekrönten Plattform IoT-Bike analysieren wir Nutzungsgrad und Qualität kommunaler Fahrradwegenetze.

Vernetzung von Solarstrom-Anlagen:

Wir entwickeln deskriptive Analysemodelle für das Energiemanagement photovoltaischer Anlagen im industriellen Maßstab.

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DATA
SCIENCE

Muster in Daten erkennen

Wir treffen robuste Vorhersagen

Data Analytics hilft uns, Wirkketten der Vergangenheit und Gegenwart besser zu verstehen. Mit Data Science erkennen wir wiederkehrende Muster und sind in der Lage, Vorhersagen zu treffen. Mit der richtigen Vorverarbeitung, um die Daten-Volatilität der Anwendungsdomäne angemessen zu glätten, halten wir Vorhersagen robust, zuverlässig und nachvollziehbar. Mit MLOps binden wir Data-Science-Workflows nahtlos und automatisiert in Ihre Unternehmens-IT ein.

Hypothesen und Baseline

Design-Thinking Workshops zur multidimensionalen Problemanalyse und Ableitung von Hypothesen. Gemeinsame Auswahl und Festlegung geeigneter Entscheidungskriterien.

MLOps Lebenszyklus

Auswahl geeigneter ML-Plattformen und AI-Services. Automatisierung von Data-Science-Workflows mit versionierten Modellen, Daten und Umgebungen. Reproduzierbare DevOps-Integration in Ihre Unternehmens-IT.

Qualität, Konzept-/Daten-Drift, Explainability

Objektive Testverfahren zur Validierung Ihrer Modelle, wissenschaftlich erprobte Kompensationskonzepte und Whitebox-getriebene Nachvollziehbarkeit von Vorhersagen.

Unsere Projekte

Wo wir Data Science einsetzen

Unternehmensweite MLOps-Plattform:

Wir befähigen Ihre Data Scientists für Modell- und Datenmanagement bis zu automatischen Deployments.

KI-basierte Zugangskontrolle:

Mittels biometrischer und telematischer Faktoren machen wir sichere Zugangskontrollen zum nahtlosen Bestandteil der Kundenerfahrung.

Immersive Nutzungserfahrung:

Wir evaluieren, bauen und integrieren modernste Komponenten für gestengesteuerte Mensch-Maschinen-Interaktion.

Cobot-basierte Nutzerschnittstellen:

Wir entwickeln Cobot-basierte Arbeitsplätze in der Produktion und sichern diese mittels automatischer End-to-End-Testframeworks ab.

“Ein Tool allein löst kein Problem. Bei datengetriebenen Tools brauchen wir eine durchgängige Datenstrategie.”

Dr. Marco Pötke, Bereichsleiter Data und KI, MaibornWolff

Lernen Sie uns kennen

Ein guter Start

Jedes Vorhaben beginnt mit einem ersten Schritt.

Data Thinking Workshops

Sie erarbeiten Datenprodukte und erstellen mit uns konkrete nächste Schritte und Roadmaps. Unsere Digital Designer, Data Scientists und Impulsgeber:innen arbeiten mit Ihnen Hand in Hand. Die Workshops gestalten wir auf Basis eines Vorgesprächs. Sie dauern zwei bis drei Tage und finden in unseren Facilitator Rooms, remote oder bei Ihnen statt.

Cognitive Services

Mit Proofs of Concept prüfen wir, ob sich einzelne Cognitive Services für Ihren Anwendungsfall eignen: Wie gut lassen sich Ihre PDFs automatisiert verarbeiten, wie Ihre Audiostreams für Analysen transkribieren? Gemeinsam identifizieren wir Anforderungen (“Wann ist gut gut genug?”) und verproben anhand repräsentativer Systemdaten die Eignung des Cognitive Services. Oft können wir auf unserer Subscription auswerten. Schnell und sicher.

Maturity Assessment

Haben Sie eine Datenstrategie? Wir bewerten den Reifegrad Ihrer Organisation, Prozesse, Daten und Werkzeuge. Mit Ihnen entwerfen wir Maßnahmen, um Datenprodukte effizient entwickeln und betreiben zu können. Wir zeigen Best Practices auf, bewerten gemeinsam ihren aktuellen Reifegrad und identifizieren Top-Initiativen. Wir erarbeiten mit Ihnen eine Datenstrategie. Auf Ihren Bedarf abgestimmt.

Referenzen

Unsere digitalen Projekte

Wir arbeiten mit den verschiedensten Unternehmen in unterschiedlichen Branchen zusammen. Der Umgang mit Daten spielt in vielen Projekten eine zentrale Rolle.

Unsere offenen Stellen

Lust, digitale Produkte mitzuentwickeln?

In unseren Teams arbeiten Menschen mit unterschiedlichen Kompetenzen zusammen. Schau mal rein, ob du dein Wissen bei uns einbringen kannst.

Client-Administrator / Systemadministrator (m/w/d) Linux   

Hybrid Teilzeit Vollzeit
IT Infrastructure

Senior IT-Administrator / Systemadministrator (m/w/d) Linux  

Hybrid Teilzeit Vollzeit
IT Infrastructure

Werkstudent / Werkstudentin (m/w/d) Virtual Reality, Unreal Engine

Hybrid Teilzeit
Softwareentwicklung
VR/AR/XR
Wir sind für Sie da
Fragen zu Data und KI?
Dr. Marco Pötke
Data and AI
Wir sind für Sie da
Fragen zu Data Engineering?
Guido Schollerer
Data and AI

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