Daten sinnvoll auswerten und nutzen

Data Science

Data Science

Die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung von Menschen, Maschinen und Prozessen ermöglicht es, die analoge Welt immer besser digital abzubilden. Die dabei entstehenden Daten sind eine wertvolle Ressource, deren Potenzial jedoch oft erst nach einer sorgfältigen Analyse zum Vorschein kommt. Dieses Potenzial zu nutzen ist die Aufgabe von Data Science. Unter Verwendung wissenschaftlicher Methoden leiten unsere Data Scientists handlungsorientierte Erkenntnisse, belastbare Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen zur Lösung eines konkreten Business-Problems aus Ihren Daten ab.

 

Guardian, Modernizer oder Pioneer?

Sie wissen um die Wichtigkeit von Daten und nutzen daher unterschiedliche Dashboards für verschiedene Fachbereiche mit auf die jeweiligen Bedürfnisse zugeschnittenen Kennzahlen. Für die Analyse der vorhandenen Daten setzen Sie auf bewährte Business Intelligence, durch die Sie Trends identifizieren und auf Veränderungen reagieren können.

Es fällt Ihnen zunehmend schwer, angefragte Kennzahlen bereitzustellen, da Sie dafür Datenquellen aus verschiedenen Systemen kombinieren müssen. Ihre Datenbasis lässt aufgrund der Aggregation tiefergehende Analysen nicht zu. Sie würden gerne aus Ihren Daten für die Zukunft lernen, befassen sich in Ihren Analysen jedoch hauptsächlich mit der Vergangenheit.

Ihre Herausforderungen 

  • Vorhandensein von Datensilos, d.h. separierte, nicht-integrierte Datensammlungen, welche Analysen/Kennzahlerstellung zu einem zeitaufwändigen Unterfangen machen
  • Hohe technische Schuld bei den Datenverarbeitungsprozessen
  • Identifikation von fehlerhaften Daten erfordert mühevolle händische Analyse
  • Unklarheit über die für die Lösung von Geschäftsproblemen benötigten bzw. vorhandenen Daten
  • Suboptimale Ressourcenausnutzung durch mangelnde Präzision der für die Bedarfs-Vorhersage verwendeten Heuristiken

Chancen und Ziele

  • Bessere Ressourcenausnutzung durch Prognosen mithilfe statistischer & Machine Learning Methoden anstelle von Heuristiken
  • Verhinderung von Fehlern durch das Vorhandensein einer zentral verifizierbaren Datenbasis
  • Verbesserung der Genauigkeit von Analysen durch Berücksichtigung der gesamten verfügbaren Datenbasis (inklusive z.B. unstrukturierter Daten)
  • Reduktion der Wartezeit zwischen Kennzahlwunsch und Dashboard

Sie verfügen über eine moderne Dateninfrastruktur auf Basis eines Data Lakes und haben eine gute Übersicht über vorhandene Daten und deren Potenzial. Datensilos gibt es bei Ihnen nicht mehr. Aufgrund Ihrer temporalen Datenhaltung können Sie Ihre Daten im zeitlichen Verlauf untersuchen und tun dies schon aktiv, um z.B. mithilfe von Machine Learning Handlungsempfehlungen aus Ihren Daten abzuleiten.

Mit dem Erfolg Ihrer durchgeführten Analytics-Projekte ist die Nachfrage nach Analytics-Anwendungen in anderen Bereichen stark gewachsen. Dadurch stehen Sie vor der Herausforderung, die aus Analysen gewonnenen Erkenntnisse zu operationalisieren, um Kapazität für neue Projekte zu schaffen. Darüber hinaus stellen Sie sich bei der Fülle an Tools im Data Science Umfeld die Frage, auf welche Tools & Workflows Sie setzen sollen, um Ihrem Analytics-Bereich nachhaltig Vorsprung zu verschaffen.

Ihre Herausforderungen

  • Hohe Auslastung Ihres Analytics-Teams aufgrund großer Nachfrage nach individuellen Analysen
  • Identifikation neuer relevanter Datenquellen zur Verbesserung bestehender Analytics-Anwendungen
  • Strategische Bestimmung von Plattformen / Tools für die nachhaltige Weiterentwicklung des Analytics-Bereichs
  • Überwachung von Analytics-Modellen sowie Sicherstellung der Interpretierbarkeit dieser Modelle
  • Befähigung neuer Mitarbeiter bzw. weiterer Fachbereiche

 

 

Chancen und Ziele

  • Reduktion der Auslastung von Mitarbeitern durch Automatisierung und Operationalisierung von Analyse-Workflows
  • Größeres Vertrauen von Daten- und Prognose-Konsumenten in die erhaltenen Informationen durch nachvollziehbare Datenverarbeitung und Interpretierbarkeit der Prognose-Modelle
  • Erhöhung der Genauigkeit von Prognosen durch selbstlernende Modelle und intelligente Überwachung
  • Freisetzung von kreativem Potenzial bezüglich neuer Analytics Use Cases durch Befähigung von Mitarbeitern
  • Identifikation ineffizienter Prozesse durch die komplette Erfassung der Wertschöpfungskette

Als Pioneer bilden Sie die Speerspitze in der Analytics-Landschaft. Ihre Daten bilden den kompletten Wertschöpfungsprozess Ihres Geschäfts ab. Ihre Daten-Infrastruktur ist hochmodern und erlaubt es, in Echtzeit auf wichtige Ereignisse algorithmisch reagieren zu können. Daten- und Analytics-Workflows sind nachvollziehbar und automatisiert, Ihre Modelle lernen von selbst aus den Konsequenzen ihrer getroffenen Entscheidungen. Ihre AI bzw. Machine Learning Algorithmen werden automatisch überwacht, so dass Sie wissen, wann Sie eine manuelle Wartung der Modelle vornehmen müssen. Ihre Ideen, nicht Ihre Technik sind die limitierenden Faktoren auf der Suche nach neuen digitalen Geschäftsmodellen.

Ihre Herausforderungen 

Anpassung der in Produktion laufenden Modelle an sich ändernde Rahmenbedingungen, erweiterte Datenbasis, Nutzergruppen etc.

  • Identifizierung neuer, sekundärer Use Cases
  • Berücksichtigung der Vorhersage-Unsicherheit bei der Automatisierung von Prozessen auf Basis von Prognosen
  • Kommunikation und Organisation von Mitarbeiterwissen und Daten/Modelldetails

 

Ihre Chancen und Ziele

  • Freie Ressourcen für die Erprobung neuer Datenprodukte bzw. Use Cases
  • Kurze Onboarding- und Projektzyklen durch umfassend dokumentierte Daten- und Modelldetails
  • Minimale Reaktionszeit auf neue, relevante technologische Veränderungen
  • Erschließung neuer Geschäftsfelder
  • Attraktivität für kreative, fähige und motivierte Mitarbeiter

Bereit? Profitieren Sie von unserem Know-how im Bereich Data Science!

Esentri
Frank Oechsle Head of Data Science