Unsere Standard-Engagementtypen im Bereich Data Science umfassen:
Data Science & Advanced Analytics
- Präzisere Prognosen mit KI
- Automatisierung sich wiederholender Aufgaben
- Effizientere Zuweisung von Marketingbudgets
- Sicherstellung der Geschäftskontinuität mit KI-gestützten Tools
- Verständnis von Mustern in Ihren Geschäftsdaten
- Sicherung Ihrer Unternehmensdaten und IP vor Exfiltration
- Und vieles mehr, das wir gerne mit Ihnen besprechen und erkunden
Unsere Erfahrung in Data Science & Advanced Analytics
- Verarbeitung der Verhaltensdaten von Hunderten von Millionen von Kunden
- Analyse und Optimierung von Budgets in der programmatischen Werbung
- Analyse und Prognosen von Verkaufstrends
- Datenanreicherung und Korrelation von Drittanbieterdaten
- Sammlung und Echtzeitanalyse von Ereignissen, die von verteilten Kundenbindungsanwendungen gesammelt werden
- Automatisierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen
- Erstellung von statistischen Modellen zur Prognosen des Kundenverhaltens auf der Grundlage vergangener Ereignisabläufe
- Optimierung von Entscheidungen zur Platzierung von TV-Werbungen auf bestimmten Kanälen und zu bestimmten Zeiten
- Systeme, die täglich Milliarden von Paketen überwachen, um Netzwerkangriffe frühzeitig zu erkennen und zu entschärfen
- Analyse und Prognosen von Ereignisabläufen, die zur Kundenabwanderung führen
- Verarbeitung natürlicher Sprache zur Bewertung von Betrugsrisiken
- Verarbeitung von Maschinenprotokollen zur Überwachung von Datenlecks und zur Erkennung verdächtiger Verkehrsmuster
- Analyse sozialer Netzwerke zur Identifizierung von Betrugsringen und zur Überwachung anderer organisierter Betrugsszenarien
- Integration und Umwandlung von Maschinenprotokollen
- Sammlung und Analyse von IoT-Echtzeitdatenfeeds
- Aufbau ereignisbasierter Kampagnen und Pipelines (Erkennung von Anomalien, Verarbeitung von Sensordaten)
- Bildsegmentierung und -klassifizierung für die Automatisierung von Geschäftsprozessen
- Automatische Mustererkennung und visuelle Suche
- Automatisierte Erkennung von Anomalien in visuellen Eingaben
- Entwicklung einer visuellen Such- und Empfehlungsmaschine auf der Grundlage von Faltungsnetzwerken (CNN)
- Verarbeitung und Transformation von multistrukturierten Daten
- KI-basierte Lösungen zur Kostenüberwachung
Vorteile von Data Science & Advanced Analytics Services
Wie kann Ihr Unternehmen von Data Engineering profitieren?
- Bessere Entscheidungen auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse
- Verbesserung der Produktqualität und der Benutzerfreundlichkeit durch Analyse der gesammelten Daten
- Identifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten durch Prognosem von Verhaltensweisen auf der Grundlage historischer Daten
- Kostenreduzierung und Gewinnsteigerung durch Vereinfachung Ihrer Datenarchitektur
- Verkürzung der Projektdauer durch Beschleunigung der Prozesse zur Gewinnung von Erkenntnissen
Kunden
Sie waren sehr beeindruckt von der Gründlichkeit, mit der sie recherchiert haben, und von der Art und Weise, wie sie an das Projekt herangegangen sind.
Adam Murray,
Head of Product Development, Sportside
Ihr Engagement, ihr Wissen und ihre gute Kommunikation führten zu hohen Leistungen und einer angenehmen Arbeitsatmosphäre.
Maciej Moscicki,
CEO, Macmos Stream
Unsere Technologien und Tools
- Analytische Datenbanken: Big Query, Redshift, Synapse
- ML SaaS-Angebote: GCP AI platform, Amazon SageMaker, Azure ML
- Power BI
- Tableau
- Data Studio
- D3.js
- Python: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, scipy, spark, pyspark & more
- Scala, Java
- SQL, T-SQL, H-SQL, PL/SQL
FAQ zu Data Science & Advanced Analytics
Was ist Data Science?
Data Science ist ein Bereich, der die Wissensgewinnung und nützlichen Schlussfolgerungen aus der riesigen und wachsenden Menge an Daten ermöglicht, die in einem bestimmten Unternehmen oder einer Organisation gesammelt werden.
Was sind die Vorteile von Data Science und Advanced Analytics und wie können sie meinem Unternehmen helfen?
- Bessere Entscheidungen auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse
- Verbesserung der Produktqualität und der Benutzerfreundlichkeit durch Analyse der gesammelten Daten
- Identifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten durch Prognosen von Verhaltensweisen auf der Grundlage historischer Daten
- Kostenreduzierung und Gewinnsteigerung durch Vereinfachung Ihrer Datenarchitektur
- Verkürzung der Projektdauer durch Beschleunigung der Prozesse für den Zugriff auf Erkenntnisse
Warum ist Data Science wichtig?
Immer mehr Unternehmen sammeln und speichern Daten. In jeder Branche und bei jeder Unternehmensgröße sind die Erkenntnisse aus diesen Daten wichtig, um sich zu entwickeln und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Wann braucht ein Unternehmen Data Science?
Ihr Unternehmen könnte für eine Data Science-Plattform bereit sein, wenn Sie festgestellt haben, dass Modelle für Maschinelles Lernen nicht überprüft oder reproduziert werden können oder Modelle nie in die Produktion gelangen. Data Science kann einen echten Wert für Ihr Unternehmen darstellen, indem es Einblicke in die aktuelle Situation und Prognosen liefert.
Kontaktieren Sie uns
Dominik Radwański
Service Delivery Partner
Anschrift
Grochowska 306/30803-840 Warsaw