Data Science & Künstliche Intelligenz
Daten allein bringen noch keinen Mehrwert, aber in Wissen verwandelt, können diese Ihrem Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil liefern. Wir helfen Ihnen relevante Use Cases zu identifizieren und zu bewerten, um das dort erkannte Potenzial in konkreten Data Science, Business Intelligence oder Artificial Intelligence Projekten zu realisieren. Zu unseren Services gehört allerdings nicht nur die Entwicklung von datenbasierten Lösungen, sondern auch der Betrieb, denn dieser entscheidet über den langfristigen und nachhaltigen Mehrwert, den Ihr Unternehmen aus der Lösung bezieht. Sie haben dabei aber immer die Wahlmöglichkeit einzelne Schritte oder auch das komplette Projekt von Ihren Mitarbeitenden mit unserer Unterstützung zum internen Know-How Aufbau durchzuführen oder komplett an uns auszulagern.
Identifizierung von relevanten Use Cases
Der Erfolg eines Data Science Projekts oder eines KI Use Cases hängt von mehreren Faktoren ab. Relevant sind unter anderem Menge und Qualität verfügbarer Daten, benötigte Komplexität von Modellen, fachliche Anforderungen und nicht zuletzt erreichbare Einsparungen und Effizienzsteigerungen. Mit unseren Erfahrungen wissen wir, wo sich wirkungsvolle Use Cases umsetzen lassen und können Ihnen bei der Bewertung von bereits identifizierten Use Cases helfen.
Datenaufbereitung
Wie werden aus Daten brauchbare Informationen? Durch die sorgfältige Aufbereitung der Daten, wozu die Zusammenführung mehrerer Datensets zählen kann als auch die Bereinigung von Duplikaten, fehlender Werte, falscher Datentypen und mehr. Wichtig dabei ist das Verständnis der Daten, weshalb wir hier sehr eng mit Ihren Domänenexperten zusammenarbeiten, um die richtigen Aufbereitungsmethoden zu wählen.
Modellentwicklung
In der Datenaufbereitung haben wir aus Daten Informationen gewonnen. In der Modellentwicklung werden jetzt diese Informationen zu automatisierbarem Wissen. So kann beispielsweise ein Objekterkennungsmodell eingesetzt werden, um Produktmängel während dem Produktionsprozess zu erkennen oder ein “Large Language Model” (also ein großes Sprachmodell) um Onlinebewertungen automatisiert im großen Stil auszuwerten. Wenn es um die Auswahl der richtigen Modelle geht, nutzen wir sowohl unsere Erfahrungen als auch den aktuellen Forschungsstand, um Ihre Anforderungen bestmöglich zu erfüllen. Denn je nach Einsatzzweck eines Modells sind unterschiedliche Aspekte (Performance, Genauigkeit, (Un-)Sicherheit, Erklärbarkeit und viele mehr) relevant. Wir bestimmen gemeinsam mit Ihnen, worauf es für den gedachten Einsatzzweck ankommt und berücksichtigen dies in der Modellentwicklung. Mehr Beispiele zu konkreten Modellen finden Sie in unseren Referenzen.
Betrieb
Die meisten Datenlösungen sind keine Einmal-Wegwerf-Artikel, sondern sollen dauerhaft Nutzen stiften. Damit dies auch in der Praxis funktioniert, müssen die im Rahmen von Projekten entwickelten Lösungen spätestens mit dem Übergang in den Betrieb als Produkte und nicht länger als Projekte gemanagt werden. Wenn Sie bereits die Lösung mit uns entwickelt haben, werden Sie DevOps Prinzipien kennen und der Übergang in den Betrieb wird sich nicht als solcher anfühlen, da der Betrieb bereits von Anfang an dabei war. Gerne übernehmen wir aber auch den Betrieb von vorhandenen Modellen und überwachen diese wie unsere eigenen Lösungen auf Data Drift, Verfügbarkeit und weitere Aspekte, die für den speziellen Anwendungsfall erforderlich sind, um den Mehrwert langfristig zu sichern.
Künstliche Intelligenz
