Advanced Analytics

Von Daten zu wertvollen Erkenntnissen

In einem zunehmend kompetitiven Marktumfeld ist es von zentraler Bedeutung für Unternehmen, die Bedürfnisse von Kunden und Geschäftspartnern zu antizipieren und dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Um die dafür notwendigen Erkenntnisse zu gewinnen, werden Analyseverfahren auf Basis von maschinellem Lernen angewandt.

Die Nutzung von KI nicht nur für zukunftsgerichtete Analyseergebnisse sondern auch für den Analyse-prozess an sich ist Teil der „Augmented Data Science“. Damit kann der Entwicklungsaufwand reduziert und die Anwendung von Analytics in der Breite und durch noch mehr Nutzer ermöglicht werden.

Vorteile von Augmented Data Science

 

Vorhersage zukünftiger Ereignisse und Entwicklungen durch Künstliche Intelligenz

Unterstützung der Analysen durch KI-assistierte Entdeckung und Verknüpfung von Daten sowie automatisches maschinelles Lernen

Demokratisierung von Analytics und KI, indem auch Business User durch No-Code-Tools zu "Citizen Data Scientists" werden

Stufen der Analytics-Integration 

Advanced Analytics Journey

Standard Reporting

  • Statisch und Deskriptiv

  • DWH, SQL, OLAP, Cubes

  • IT-zentrierte Entwicklung

Self-Service Analytics

  • Dynamisch und Diagnostisch

  • Self-Service und Ad-hoc

  • Statistisch und Quantitativ

  • Dashboards und Notebooks

Augmented Data Science

  • Prädiktiv und Präskriptiv

  • Künstliche Intelligenz für bessere Vorhersagen

  • Automated Data Preparation und Automated Machine Learning (AutoML)

Unsere Leistungen

End-to-End Service

DataSpark begleitet Sie auf Ihrer analytischen Reise angefangen bei der ersten Datenvisualisierung bis zur KI-basierten Vorhersage Ihrer Geschäftsentwicklung.

Wir unterstützen Sie bei der Identifikation geeigneter Use Cases und konzipieren Ihre Analytics-Lösung. Darauf aufbauend realisieren wir Ihre Anforderungen durch innovative Lösungen für Datenaufbereitung und maschinelles Lernen. Durch die Entwicklung und Bereitstellung anwenderfreundlicher Dashbaords sowie die Schulung Ihrer Mitarbeiter stellen wir den nachhaltigen Erfolg Ihrer Analytics-Strategie sicher.

Use Case Finding

Identifikation, Bewertung und Auswahl geeigneter Use-Cases

Solution Design

Konzeption des Zielbildes für Daten, Modelle und Methoden

Data Exploration
& Preparation

Aufarbeitung, Bereinigung, sowie explorative Analyse der Daten

Machine Learning
Development

ML / KI-Modellentwicklung,
-training & -operationalisierung 

Data Visualization 
& Dashboarding

Entwicklung und Einrichtung von Dashboards und BI-Reports

Training

Enablement von Mitarbeitern durch Schulungen und Coachings

Use-Cases

Vorhersage des Customer Lifetime Value (CLV)

Viele Einzelhändler, allen voran Online-Retailer, verwenden bereits datengesteuerte Ansätze, um Kunden zu segmentieren, die zu einem höheren Gesamtwert führen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen kann ein viel genauerer Ansatz gewählt werden, um den zukünftigen Wert bestimmter, individueller Kunden abzuschätzen. Diese Zahl kann dann auf in die Entscheidungsfindung eingebunden werden, um sicherzustellen, dass die kurzfristigen Kosten gegen den Wert einer langfristigen Kundenbeziehung abgewogen werden.

Erkennung von Rechnungsbetrug

Falsche oder manipulierte Lieferantenrechnungen kosteten US-Unternehmen in 2018 schätzungsweise 7 Mrd. US-Dollar. Durch den Einsatz von KI kann ein Unternehmen für jede eingehende Rechnung die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, ob diese betrügerisch ist. Durch das Lernen aus historischen Beispielen, bei denen verdächtige Rechnungen erfolgreich identifiziert wurden, kann ein ML-Modell diese Variablen nutzen, um Muster in Ihren Rechnungen zu identifizieren, die als Signal für Betrug dienen und damit Schaden abwenden.

Churn-Prevention für die Prolongation von Krediten

Ein frühzeitiges Erkennen von Kunden mit dem Risiko einer vorzeitigen Abwanderung eröffnet die Möglichkeit, rechtzeitig effektive Handlungen mit dem Ziel der Kundenbindung einzuleiten. Hierzu wird ein Machine Learning Modell für die Churn-Prevention trainiert und in einen RPA-Roboter integriert, welcher auf Basis eines weiteren ML-Modells die passende Kundenbindungs-maßnahme auslöst.

Durch den Einsatz dieser Lösung kann ein Kreditinstitut die Kündigungsrate bei bevorstehender Pro- longation um mehrere Prozentpunkte reduzieren.

Welche Daten wollen Sie smart analysieren?

Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Daten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz smart analysieren und entwickeln gemeinsam Ihre Use Case Pipeline für Advanced Analytics.

"Die Berater von DataSpark haben unsere fachlichen Problemstellungen in strukturierten Workshops verinnerlicht. Basierend auf den zur Verfügung gestellten Daten konnten sie direkt passende digitale, analytische Lösungsansätze entwickeln und verständlich präsentieren. Insgesamt haben die Projektergebnisse von DataSpark unseren Fachbereich davon überzeugt, dass maschinelles Lernen und Advanced Analytics in Kombination mit einem 'schlanken Vorgehen' einen erheblichen Mehrwert bringen kann."

Dr.  Bernhard Steinmetz, Abteilungsleiter
BASF Coatings GmbH

Kunden

Zufriedene Kunden aus verschiedenen Branchen

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Partner

Moderne Technologien
und Starke Partner

Als unabhängiger Beratungs- und Entwicklungsdienstleister unterstützen wir Sie gerne bei der Auswahl der geeigneten Tools und Technologien. Neben Open-Source-Technologien setzen wir ebenfalls auf kommerzielle Produkte und Plattformen, sowie Partnerschaften mit führenden Anbietern.

Das von unserem Partner DataRobot entwickelte „Automated Machine Learning“ macht künstliche Intelligenz auch für Business-User nutzbar und gibt Data Scientist die Möglichkeit, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren:  die besten Modelle entwickeln, um die genauesten Vorhersagen zu treffen.

Um den wichtigen Prozess der Datenaufbereitung schneller und intuitiver zu gestalten, nutzt unser Partner Trifacta wissenschaftliche Erkenntnisse aus den Bereichen Mensch-Computer-Interaktion und maschinelles Lernen. Mithilfe von Trifacta reduzieren wir die Zeit für Datenexploration und -aufbereitung um durchschnittlich 70% im Vergleich zur klassischen Datenintegration.