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 Optmierungen.
Vorhersagen
Treffen Sie Vorhersagen zur Fahrerverhalten, Funktionsnutzung und bieten Sie Ihren Kunden echte, erlebbare Innovationen.
Mit Data Analytics Projekte & Prozesse optimieren, Kosteneinsparung identifizieren, Innovation stärken.
Daten liefern Ihnen dafür die beste Grundlage.
Unsere Data Analytics Projekte
Herausforderungen & Erfolgserlebnisse in unseren Kundenprojekten.
Data Analytics Projekte
Datenanalyse und Advanced Analytics
Vorhersagen, Profiling und intelligente Geschäftsmodelle entwicklen
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.
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.
Data Analyst & 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.
Project Manager & Deadline-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.
Business Unit Manager & Identifizierer versteckter Anforderungen
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.
Machine Learning Engineer & Digital Nomad
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
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
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.