Wir setzen für Sie Data Analytics Projekte um.

Steigern Sie durch Vorhersagen und intelligentere Geschäftsmodelle Ihre Profitabilität.

In Data Analytics Projekten wandeln Sie Daten aus Produkten, Prozessen und Organisationen in wertschöpfende Maßnahmen.

Wir unterstützen Sie Daten zu sammeln, zu extrahieren, zu bereinigen, zu transformieren, zu aggregieren und zu analysieren.
Optimieren

Optimieren Sie mit Hilfe von Daten Ihre Prozesse. Entdecken und beseitigen Sie Fehler in Entwicklungs- und Testprozessen.

Identifizieren

Entdecken Sie Hinweise auf Over- oder Underengineering Ihrer Produkte und profitieren Sie von datenbasierten Optimierungen.

Vorhersagen

Treffen Sie Vorhersagen zur Fahrerverhalten, Funktionsnutzung und bieten Sie Ihren Kunden echte, erlebbare Innovationen.

Machine Learning Algorithmus vermisst im VISPIRON SYSTEMS V-Lab die Körpergeometrie eines Mannes.

Mit Data Analytics Projekte & Prozesse optimieren, Kosteneinsparung identifizieren, Innovation stärken.

Daten liefern Ihnen dafür die beste Grundlage.
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Unsere Data Analytics Projekte
Herausforderungen & Erfolgserlebnisse in unseren Kundenprojekten.

Mit maschinellem Lernen die Quelle für Fehler entdecken
Die VISPIRON SYSTEMS analysiert in einer Machbarkeitsstudie ob es möglich ist, die Fehlerursache in einem Steuergerät mit Hilfe eines intelligenten Algorithmuses vorherzusagen.

Fehlerursachenanalyse

Kunde: Automotive OEM

4 von 9 Autofahrer nutzen keinen Lichtassistenten.
Auf Basis von realen Messergebnissen in Erprobungsfahrzeugen entwicklen wir Fahrerprofile und treffen Aussagen zu Funktions- und Fahrzeugnutzung.

Data Analytics - Profiling Fahrzeug- und Funktionsnutzung

Kunde: Automotive OEM

End-2-End Betrachtung des Datenflusses
VISPIRON SYSTEMS baut Analysepipelines mit dem Zweck der Produktoptimierung, Reporting und Nachweis (Konzern-intern und Behörden) und Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle auf.

Data Analytics - Datenpipelines

Kunde: Automotive OEM

Bei Ihrer Fahrweise benötigen Sie in 3000km einen neuen Satz Reifen.
VISPIRON SYSTEMS unterstützt um intelligente Vorhersagemodelle in der Reifenabnutzung entwickeln zu können.

Data Intelligence - Vorhersagen über Reifenabnutzung

Kunde: Autom

Interieurfunktionen passen sich automatisch Ihren Bedürfnissen an
Im Projekt intelligentes Interieur erleben Sie als Fahrer die Power von smarten Algorithmen direkt im Fahrzeug.

Intelligent Car - Use-Case Betrachtungen im Fahrzeuginterieur

Kunde: Automotive OEM

Mehr über unsere Erfolgsgeschichten in Kundenprojekten
Data Analytics Projekte

Datenanalyse und Advanced Analytics

Vorhersagen, Profiling und intelligente Geschäftsmodelle entwicklen
Mitarbeiter lesen Fahrzeugdaten aus
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Descriptive Analytics

Fahrernutzung, Fahrzeugnutzung und Funktionsnutzung-Profiling

Mit gewonnenen Informationen Produkte und Services verbessern und auf die Kundenbedarfe hin individualisieren.

Wir unterstützen Sie von der Identifikation der „richtigen“ Fragen über die (Detail-)Definition und Ausführung der datenerfassenden Kampagnen über komplexe Datenaufbereitung bis hin zur interaktiv aufbereiteten Ergebnisdarstellung.

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Predictive Analytics

Vorhersagen durch computerbasierte Modelle (Maschinelles Lernen)

Datenschätze aufbereiten und intelligent nutzbar machen, Zusammenhänge auffinden und darstellen mit supervised, unsupervised & reinforced learning.

Ob standardisierte Klassifikationsprobleme oder Versagensprädiktion eines Bauteils – Projekte zur Nutzbarmachung von Datenintelligenz funktionieren nur dann wirklich gut, wenn der Anwender die Daten auch wirklich versteht. Wir unterstützen Sie auf Ihre Fachdomäne mit individuell, angepassten Lösungen.

Data Analytics Projekte

Data Scientist, Algorithmen Trainer und Byte-Zähler
Lernen Sie einen Teil unseres Expertenteams kennen.
Mehrshad liebt es sich mit Daten auszutoben und diese in ansprechende Visualisierungen darzustellen. Er mag Python wegen der vielseitigen Einsetzbarkeit. Er hat aber auch die Leistungsfähigkeit von Apache Spark für Big Data zu schätzen gelernt.
Dr. Mehrshad Pakdel Data Analyst & Schnelllerner
Dr. Mehrshad - Data Analyst und Schnelllerner
Dalibor verkörpert agile Arbeitsweise und hat nur Ergebnisse im Visier. Ein SQL Magier im Spagat zwischen Automotive und Softwareentwicklung, sowie einem halben Dutzend anderer Fächer dazu.
Dalibor Sevcik Project Manager & Deadline-Einhalter
Dalibor Sevcik - Project Manager und Deadlein-Einhalter
Tobias zeichnet sich durch den Management-Blick auf zu etablierende datenbasierte Projekte aus und atmet Customer Centricity. Ihr Erfolg ist unser Erfolg – nicht mehr und nicht weniger.
Dr. Tobias Zangmeister Business Unit Manager & Identifizierer versteckter Anforderungen
Dr. Tobias Zangmeister - Business Unit Manager und Identifzierer versteckter Anforderungen
Claudia liebt die Herausforderung anwendbare Erkenntnisse aus Daten zu erlangen. Durch Storytelling unterstützt sie ihre Kunden dabei das volle Potenzial von datengetriebenen Lösungen auszuschöpfen.
Dr. Claudia Cioli Data Scientist & Datenversteherin
Dr. Claudia Cioli - Data Scientist und Datenversteherin
Fabian faszinieren Daten und ihre Potentialen. Wo immer möglich sucht er Wege Daten für Menschen nutzbar zu machen und dabei harte Nüsse zu knacken.
Fabian Multrus Data Scientist & Nussknacker
Fabian Multrus
Hoai liebt es in StackOverflow Menschen zu helfen und geholfen zu werden. Er lernt nicht nur seine KI Modelle an sondern lernt auch stetig sein Skillset zu erweitern.
Quoc Hoai Vu Machine Learning Engineer & Digital Nomad
Quoc Hoai Vu - Machine Learning Engineer und Digitale Nomad
Linh engagiert sich übergreifend im Daten-Management sowohl im Projektcontrolling also auch im Managementreporting. Der richtigen Mehrwert bietet sich dem Kunden jedoch erst nach ihrer Visualisierung mit Tableau und Qlikview.
Linh Heubeck Data Analyst & Arrangeur
Linh Heubeck - Data Analyst und Arrangeur
Lars liebt es in die Welt der Datenbanken abzutauchen, um ihnen die Daten entsprechend aufbereitet zu entlocken und sie anschließend in interaktiven Dashboards und Reportings sichtbar und erlebbar zu machen. Er ist mit Tableau quasi groß geworden, verwaltet bei uns die gesamte Tableau-Infrastruktur und kümmert sich um die Themen Data Preparation und Manipulation.
Lars Bachus Data-Preparator & Dashboard-Virtuose
Lars Bachus
Als leicht schizophrene Mischung aus Mathematikerin und Design Thinker verknüpft Sabrina Daten radikal mit dem Mehrwerten für den Kunden - manchmal auch mit Mehrwerten die dem Kunden vorher gar nicht klar waren.
Dr. Sabrina Hroß Senior Data Analyst & Design Thinker
Sabrina Hross - Senior Data Analyst und Design Thinker
Alexander verwandelt gerne scheinbar wertlose Daten in Wissen und Erkenntnisse, um Probleme zu lösen, bevor sie entstehen. Als großer Fan von prädiktiven Machine-Learning-Modellen wüsste er am liebsten heute schon, was morgen passiert.
Alexander Lieb Expert Data Scientist & Machine-Learning-Enthusiast
Alexander Lieb - Expert Data Scientist und Machine Learning Enthusiast

High-Level Technologien ermöglichen uns eine agile und innovative Arbeitsweise in Data Analytics Projekte

Apache Spark and Pyspark

Python

Scala

Jupyter Notebook

Apache Zeppelin (Notebook)

Pandas

Matplotlib

MySQL

Dockerization

Machine Learning

Data Processing

Data Visualization

Predictive Maintenance

Customer Success Storys - Digital Transformation - Data Analytics Pipeline - Vispiron Systems

Data Pipelines

Scalable Big Data Analytics

Data-Driven Applications

Descriptive or Unpredictive Modeling

Ihr Ansprechpartner zum Thema Data Analytics
Dr. Tobias Zangmeister
Head of Business Unit Agile IT
Dr. Tobias Zangmeister
Fragen und Antworten rund um Data Analytics Projekte
In unserem FAQ beantworten wir Ihnen die wichtigsten Fragen rund um unsere Themenfelder.

1. Was ist Dockerization?

Dockerization dient dazu, dass man Anwendungen mithilfe von Containervirtualisierung vom Hostsystem isolieren kann. In der Praxis wird dazu die open-source Software Docker verwendet. Der Vorteil von Docker Container ist, dass Sie Applikationen in kleinen, modularen virtuellen Maschinen ausführen können. So werden Prozesse isoliert und Applikationen unabhängig ausgeführt, was zu einer effizienteren und sicheren Nutzung der Infrastruktur führt.

2. Was sind Data Pipelines?

Data Pipelines ist der automatisierte Transfer von Daten aus einer Quelle zu einer Zielapplikation. Diese Daten werden können dann durch Data Analytics oder Machine Learning Algorithmen weiterverarbeitet werden, um neue Erkenntnisse mit Mehrwert zu generieren. Der Vorteil von Data Pipelines ist die Effizienzsteigerung durch Automatisierung des Datentransfers und die Reduzierung der Fehleranfälligkeit.

3. Was steckt hinter Scalable Big Data Analytics?

Die größten Herausforderungen von Analysen im Big Data Umfeld sind die vier Vs:

 

  • Volume / Volumen – Die Speicherung von großen Datenmengen.
  • Velocity / Geschwindigkeit – Die Rate der Veränderung oder Übertragung von Daten.
  • Variety / Vielseitigkeit – Die unterschiedlichen Datentypen, die analysiert werden.
  • Veracity / Wahrhaftigkeit – Die Integrität und Qualität der Daten.

 

Bei komplexen, großen Datenmengen im Big Data Bereich können lokal ausgeführte Analyseprogramme schnell an ihre Leistungsgrenzen kommen. Als Lösung hierfür dienen skalierbare Datenplattformen oder Frameworks wie Apache Spark, die es durch Cluster Computing ermöglichen Datenanalyse im Big Data Bereich effizienter zu gestalten.

4. Warum sind Data-Driven Applikationen so wichtig?

Daten getriebene Applikationen operieren mit Datensätzen aus den unterschiedlichsten Quellen wie z.B. Datenbanken, Datenschnittstellen, Dateien oder Data Streams, um diese oft in Echtzeit zu analysieren. Dabei werden Daten modifiziert oder aggregiert, um sie in Graphen und Visualisierungen darstellen zu können oder mit Machine Learning Algorithmen analysiert, um Empfehlungen oder Vorhersagen für eigene Prozesse treffen zu können. Data-Driven Applikationen können somit helfen aus bestehenden Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um Prozesse gewinnbringend zu optimieren.  

 

5. Wann spricht man von Descriptive Modeling?

Von Descriptive Modeling oder deskriptive Modellierung von Daten beschreibt die Haupteigenschaften als Zusammenfassung der analysierten Daten. Dabei wird Datenaggregation und Data-Mining, als systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände, genutzt, um Einblicke aus der Vergangenheit zu gewinnen. Dabei geht es darum die Frage zu beantworten: “Was ist geschehen?” 

6. Was versteht man unter Predictive Modeling?

Unter Predictive Modeling oder vorhersagende Modellierung von Daten versteht man die Nutzung von statistischen Modellen und Prognosetechniken, um einen Zukunftszustand besser zu verstehen. Jedes Modell beinhaltet eine Reihe an Variablen, welche Zukünftige Ausgänge beeinflussen können. Dabei geht es darum die Frage zu beantworten: “Was könnte passieren?”. 

 

7. Was sind die Vorteile von Graphdatenbanken?

Klassische relationalen Datenbanken wie SQL bestehen aus Tabellen mit strikt definierten Datentypen für Spalten. Die Beziehungen der Dateneinträge werden durch sogenannte Primär- und Fremdschlüssel (primary and foreign keys) sichergestellt. Abfragen komplex zusammenhängender Daten ist im Big Data Umfeld jedoch äußerst ressourcenintensiv, da die Schlüssel miteinander in Join- oder Lookup Tabellen referenziert werden müssen, um sie zuordnen zu können.

 

Im Gegensatz dazu, bieten Graphdatenbanken (Graph Databases) durch ihren Aufbau in Knoten und semantischen Beziehungen bei komplex zusammenhängenden Abfragen meist einen performance Vorteil. Graphdatenbanken bieten außerdem den Vorteil, dass versteckte Beziehungen oft durch die grafische Darstellung erst zum Vorschein kommen.

 

8. Wie kann ich Data Analytics gewinnbringend für mein Unternehmen nutzen?

Data Analytics hilft Ihre Unternehmensprozesse effizienter zu gestalten, Entwicklungskosten zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Es können wichtige strategische Entscheidungen auf datenbasierten Fakten getroffen werden, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Viele Unternehmen speichern bereits einen Schatz an großen Prozess-, Produktions- oder Nutzerdaten.

 

Mit den Fortschritten in den Bereichen Big Data und Machine Learning kann man diese Daten nutzen, um Ausfallsvorhersagen von Komponenten zu treffen, um Produktsortimente für Kunden individuell anzupassen oder die Entwicklung von Bauteilen zu optimieren. Somit können Sie die Effizienz in jedem Bereich Ihres Unternehmens steigern.

 

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