Daten und KI

Aus Daten Werte schöpfen

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Datengetriebene Unternehmen sind erfolgreicher auf ihrem Weg durch die digitale Transformation. Die richtigen Daten effektiv erfasst und zielführend aufbereitet können zum Beispiel den Energiebedarf in Industrieanlagen vorhersagen. Aber auch das Verhalten von IT-Applikationen an gemessene Nutzererfahrungen anpassen oder bahnbrechende Datenprodukte für neue Geschäftsmodelle generieren. Kurz gesagt: Daten schaffen Nutzen und reduzieren Kosten.

Warum Datenprojekte scheitern

 Pilot und MVP Gateaway

Die Piloten-Falle

Pilot-Phasen für Datenprodukte laufen oftmals zu lange und konzentrieren sich zu stark auf die Konzept-Ebene. Datenprojekte leben jedoch vom ausprobieren, vom verifizieren, falsifizieren und anpassen von Thesen. Hier gilt es immer eng an den Daten zu arbeiten, zügig eine machbare Lösung zu finden oder kontrolliert abzubrechen bei fehlender Machbarkeit (Fail Fast).

Die Engineering-Hürde

Die größere Herausforderung kommt anschließend, sobald ein erfolgreich pilotiertes Datenprodukt als MVP in Produktion gehen soll. Das bisher tätige, Daten-fokussierte Team findet sich über Nacht in einem ausgewachsenen Software-Engineering-Projekt wieder. Dieses Projekt muss nun mit modernen DevOps-Ansätzen neue Funktionalität und Datenströme in langjährig gewachsene Prozess- und Anwendungslandschaften integriert werden.

Mit uns bauen Sie Datenprodukte richtig

Pilot und MVP Gateaway

Pilot Gateway

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

MVP Gateway

Die an einen erfolgreichen Piloten anschließende Entwicklung und das Deployment eines MVPs gestalten und steuern wir primär als datengetriebenes Software-Engineering-Vorhaben. Hierbei setzen wir auf unsere langjährige Expertise als bewährter DevOps-Partner für kleine und große Individualsysteme.

Data Engineering

Wir integrieren und transformieren Daten

Mit den richtigen Daten fängt alles an. Etwa 80 Prozent des Aufwands für ein tragfähiges Datenprodukt liegen im extrahieren, aufbereiten, zusammenführen und transformieren der Daten. Diesen Aufwand möchte man nicht jedes Mal manuell investieren, sondern strebt im Rahmen robuster Datenpipelines einen angemessenen Automatisierungsgrad an.

Datenextraktion, -transformation und -ladung

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

Datenmodellierung und -speicherung

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

Cybersecurity, Datenschutz und Ethik

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

 

Wo wir bereits tätig sind

Data Analytics

Wir analysieren und visualisieren Daten

Die für einen Anwendungskontext relevanten Daten müssen bereitgestellt, analysiert und visualisiert werden. Dabei unterscheiden wir zwei Varianten: Reporting und explorative Analyse. Auch hier existieren viele wiederkehrende Aufgaben, die robust automatisiert werden sollten, damit Ihre Anwender sich auf die Interpretation reproduzierbarer Ergebnisse konzentrieren können.

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.

 

Wo wir bereits tätig sind

Data Science

Wir erkennen Muster in Daten und treffen 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 multi-dimensionalen 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 und Explainability

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

 

Wo wir bereits tätig sind

Führende Unternehmen bauen ihre Datenprodukte mit uns

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