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Data Science & Data Analytics

Analysieren Sie mithilfe einer effektiven Big-Data-Technologie das stetig wachsende Datenvolumen und gewinnen Sie maximale Erkenntnisse.

Was ist Data Science / Data Analytics?

Moderne Unternehmen produzieren und konsumieren riesige Mengen an Daten. Der tägliche Betrieb verlangt die Bearbeitung von Daten aus Sicht der Mitarbeiter, Computer und Produktionsmaschinen.

Dennoch werden diese Daten nie voll ausgenutzt. Mit Datensätzen von Kundendaten, Produktionsstatistiken und Projektdetails kann man Trends, Zusammenhänge und Gruppierungen ablesen.

Abb. Mitarbeiter und Produktionsanlagen senden Daten an Server

Mit dem richtigen Werkzeug können Sie diese versteckten Strukturen zum Vorschein bringen. Das Werkzeug dazu – Big Data. Wie der Name schon andeutet, sind Big-Data-Verfahren dafür ausgelegt, aus großen Datenmassen Nutzbares zu produzieren.

Anwendungbereiche von Data Science im betrieblichen Umfeld

Big-Data-Verfahren werden genutzt um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Struktur, Prozesse, produkte und Leistungen zu helfen. Durch die Analyse der bestehenden Daten und Sammlung neuer Daten, lassen sich bestehende Strukturen verbessern und neue Möglichkeiten erschließen.

Produktionsumfeld
Durch Data Science erhalten Sie tieferen Einblick in alle Bereiche der Produktion, was die Optimierung sämtlicher Prozesse erlaubt.

Predictive Analytics
ist die Nutzung solcher Methoden, um Vorhersagen auf zukünftige Ereignisse zu machen, unter Berücksichtigung von Trends, was zu einem besseren Verständnis der Daten und zu verbesserter  Entscheidungsfindung
führen soll.

Optimierung unternehmerischer Prozesse
Ein großer Teil der Daten, die ein Unternehmen produziert, sind Daten über das Unternehmen selbst, z.B. Schichtenpläne, Material-/Produkt-Bestellungen, Projektplanungen usw. Alle diese Daten gehören zu Prozessen, die eventuell verbessert werden können.

Predictive Planning
ist ähnlich zu Predictive Analytics, nur im Kontext der Planung. Es werden Daten von vorherige Planungen benutzt, um Empfehlungen zu geben, die in Kombination mit menschlicher Intuition und Fachkenntnis zu einer robusteren Planung führen.

Erweiterung eines Produkts bzw. Leistungs-Portfolios
All diese zusätzlichen Informationen, welche die schon erwähnten Verfahren produzieren, können natürlich auch benutzt werden, um die Produkte eines Unternehmens besser an dessen Kundenbedürfnisse anzupassen.

Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft

Lösungen

evidanza KI-Module

Durch Implementierung innerhalb der evidanza Software und durch Nutzung einer intuitiven Oberfläche bietet das evidanza KI-Paket einfachen Zugriff auf viele der wichtigsten Big-Data-/KI-Verfahren, ohne auf andere Software zurückgreifen oder sich mit Datenexport beschäftigen zu müssen.

Unsere sich stetig weiterentwickelnde Auswahl an Modulen beinhaltet:

Korrelationsberechnung für kategorische und numerische Daten

  • Einfluss von Temperatur/ Uhrzeit/ etc. auf Anzahl der Besucher in Filiale feststellen
  • Wichtigste Einflussfaktoren auf Umsatz, Kosten etc. identifizieren

Anomaly Detection
(ein- und mehrdimensional)

  • Tagging von defekten Maschinen
  • Automatisches Erkennen von untypischen Ausgaben/ Stromverbrauch etc. in historischen Daten

Predictive
(ein- und mehrdimensional)

  • Produktions-/Betriebskosten anhand von historischen Daten vorhersagen
  • Verschiedene Szenarien simulieren, um optimale Entscheidungen zu treffen

Clustering

  • Kunden in Gruppen organisieren, neue Kundengruppen erkennen
  • Einträge in einer Datenbank für Metaanalysen gruppieren

Whitepaper

Einführung von Big Data und KI in Unternehmen

Whitepaper: Data Science
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