Entdecken Sie versteckte Muster und wichtige Insights in den Daten, die Ihr Unternehmen sammelt. Nutzen Sie Datenwissenschaft, um das Wachstum Ihrer Firma zu unterstützen und bessere Entscheidungen zu treffen, indem Sie riesige Datenmengen analysieren.
Datenwissenschaft (Data Science) ist die Kunst, Muster und Verbindungen zu verstehen, indem man Algorithmen, Prozesse, wissenschaftliche Methoden und Systeme zur Untersuchung von Daten einsetzt. Obwohl Daten an sich nicht gleich Wissen bedeuten und Wissen nicht gleich Weisheit, sollten kluge Entscheidung für Ihr Business mit dem Verständnis von Daten anfangen. Von einer gut balancierten Zusammenstellung von Analytik, Statistik, Modelling und Informatik entstehen Antworten zu den wichtigsten Geschäftsfragen. In Zeiten von wachsenden Mengen und Arten von Daten, gemeinsam mit einer zunehmend wettbewerbsorientierten Wirtschaftslage, wird aus Technologie ein unbezahlbarer Mitstreiter. Datenwissenschaft ist mittlerweile nicht nur auf Statistiker und Mathematiker begrenzt, sondern prägt die moderne Welt, indem sie eine große Rolle bei Prognosen, Risikominderung, Betrugserkennung und der Verbesserung der betrieblichen Effizienz spielt.
Data Science stattet Unternehmen mit Techniken und Tools aus, die es erlauben Geschäftsdaten in starke Insights zu verwandeln. Die daraus entstehenden Ergebnisse erlauben es Branchen sich im Einklang mit aktuellen Bedürfnissen und Trends umzuwandeln.
Die Kombination aus einer Reihe statistischer Techniken machen aus vorausschauenden Analysen die Antwort auf die Herausforderungen vieler Branchen. Da es in solchen Anwendungen wie Mustererkennung, Datenklassifizierung und Datengruppierung resultiert, ist Analytik in vielen Bereichen hilfreich, z.B. bei der Kundensegmentierung in Empfehlungssystemen (Streaming-Dienste), der Mustererkennung im Kundenverhalten bei E-Commerce (Online Marketplaces), dem dynamischen Pricing basierend auf Kaufverhalten und Beliebtheit (Flugzeugtickets, Hotels), der Optimierung von Logistik (Essenlieferdienste). Indem man die Muster von Transaktionsdaten analysiert und Verbindungen zwischen auftretenden Ereignissen identifiziert, können Unternehmen Risiken und Chancen erkennen. Die Interpretation von geschichtlichen und aktuellen Daten führt zu einer prädiktiven Bewertung, die dazu dient Voraussagen über mögliche zukünftige Ereignisse zu treffen. Analytik hilft bei der Verbesserung der Kundenbindung, steigert das Cross-Selling und minimiert das Risiko, das durch das Generieren von Kredit-Scores entsteht.
Der Prozess der Förderung Ihres Geschäfts mit Datenwissenschaft beginnt mit der Identifizierung Ihrer Datenquellen, gefolgt von Auswertung, Erkennung und Modelling. So entstehen Datenmodelle die Antworten auf verschiedene Fragen liefern, sowie welche Prozesse optimiert werden und welche Lösung eingeführt werden können. Das Verständnis der eigenen Daten führt zu besseren Entscheidungen, der Verbesserung von Prozessen und der Gestaltung von effizienteren marktfertigen Lösungen. Beratung hilft Ihnen Modelle in kommerziell umsetzbare Lösungen zu verwandeln und verschiedene Systeme zu integrieren, indem Sie Datenwissenschaft in Ihr Unternehmen einbinden.
Indem man Muster von Transaktionsdaten analysiert und Verbindungen zwischen auftretenden Ereignissen identifiziert, können Unternehmen Risiken und Chancen erkennen. Die Interpretation von geschichtlichen und aktuellen Daten führt zu einer prädiktiven Bewertung, die dazu dient Voraussagen über mögliche zukünftige Ereignisse zu treffen. Analytik hilft bei der Verbesserung der Kundenbindung, steigert das Cross-Selling und minimiert das Risiko, das durch das Generieren von Kredit-Scores entsteht.
Die Power von Daten mithilfe von AI und NLP einzusetzen bietet neue Möglichkeiten und die Analyse von in Texten versteckten Werten ist eine davon. Wenn man Informationen aus Social Media-Aktivitäten, Website-Chats, Geschäftsmails, Feedback-Formularen und Umfragen erkennt und extrahiert, versteht man im Endeffekt Textdaten viel besser. Mit Textanalyse kann man verschiedene Prozesse durchführen, sowie Stimmungsanalyse, Textextraktion, Themenanalyse, Clustering und vieles mehr, was, unter anderem, die Kundenerfahrung und die Online-Markenüberwachung verbessert.
Ist dies schon Tollheit, hat es doch Methode, wie schon der Barde von Avon sagte. Daten, wenn sie roh und chaotisch sind, können einem viel Ärger bereiten, da sie verwirrend, ungeordnet und scheinbar nutzlos sind. Jedoch sobald man die richtigen Tools einsetzt und entsprechende Prozesse einführt, entsteht ein geordnetes Bild. Der Wert Ihrer Daten hängt davon ab, wie sie verwaltet werden und wie man sie, entsprechend der Geschäftsanforderungen, ausrichtet.
Dieses Modell ist eine Chance für Unternehmen die keine Datenanalysten oder Datenwissenschaftler einstellen. Dienstleistungen im Bereich der weit verstandenen Studie von Daten hilft dabei strukturierte und unstrukturierte Daten zu bearbeiten. Cloud-basierte Plattformen von externen Anbietern sammeln Ihre Daten und dedizierte Analytiker-Teams arbeitet Ihre Datensätze auf. Dank der verbesserten Daten-Governance und einfachen Bereitstellung bietet DSaaS modernen Unternehmen einen großen Mehrwert.
Bessere Entscheidungsfindung
Wenn man strategische Entscheidung basierend auf strukturierten Daten trifft, senkt man das Risiko von Fehltritten. Die Analyse von Statistiken und harten Daten erlaubt es prädiktive Modelle zu bauen und mögliche Ergebnisse von bestimmten Ereignissen zu simulieren. Die Unterstützung der Entscheidungsfindung durch Datenwissenschaft kann dabei helfen die richtigen Schritte zu wählen und die besten Resultate zu erzielen, während man Risiken minimiert.
Kundenerfahrung
Datenwissenschaft wird in allen Branchen vertreten und der Einzelhandel ist keine Ausnahme. Prädiktive Analytik fördert die Verbesserung der Kundenerfahrung durch ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens und bietet nachvollziehbare Market Insights. Die Analyse der Kundenpräferenzen wird von vielen erkennbaren Marken durchgeführt, sowie Amazon, Netflix und YouTube. Das Einsetzen von Empfehlungssystemen dient dazu die Anforderungen von Kunden und Usern besser zu verstehen, was zu benutzerdefinierten Angeboten und gezielten Kampagnen basierend auf der Verhaltensanalyse von Kunden, verbesserten Produktplatzierung basierend auf Hitzesensoren-Analyse und der Optimierung von Logistik durch die Implementierung von effizientem Transport und besseren Bestandsmanagement führt.
Einstellung
Die richtigen Talente für Ihr Unternehmen zu finden kann sich als schwierige Aufgabe entpuppen. Mithilfe von Datenanalyse wird Personalbeschaffung einfacher und effizienter. Die Datenauswertung optimiert die Durchsuchung von endlosen Bewerbungen und Kandidaten-Datenbanken. Der Vergleich und die Auswertung der Informationen potenzieller Kandidaten ist dank Data Science-Lösungen möglich und führt zu einer effizienteren Auswahl und Einstellungsprozessen, die zudem, entsprechend Ihrer Geschäftsanforderungen, skalierbar sind.
Definition der Zielgruppen
Die Datensammlung mithilfe von z.B. Google Analytics ist ein untrennbarer Teil der Online-Präsenz jedes Business, aber nur Informationen-Stückchen zu sammeln bewirkt von alleine noch keine Wunder. Erst wenn man datenwissenschaftliche Algorithmen für fortgeschrittene Analytik anwendet, erhält man Insights bezüglich der Metriken der Kernzielgruppe und der Identifizierung der richtigen Demografien. Unternehmen profitieren von statistischen Beobachtungen und anderen Tools, sie lernen mehr über ihre Kunden und, deshalb, können sie Produkte und Dienstleistungen anbieten, die besser angepasst sind.
Unser Entwicklungsprozess besteht aus drei Etappen, welche es unseren Kunden erlauben Risiken und die Kosten ihrer Projekte zu minimieren.
1
wir definieren Ihre Herausforderung, führen einen Workshop durch und bieten eine erste Lösung an.
2
wir bieten eine komplette, langjährige Lösung und Plan an.
3
wir teilen unser Projekt in kleinere Teile, die in 1-2 Sprints abgeschlossen werden können – und wir entwickeln den ersten.
