Data Science
Dank Data Science können Sie die Daten nutzen, die von betriebswirtschaftlichen Systemen wie ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management) oder SCM (Supply Chain Management) und dem jüngsten Einzug der Industrie 4.0 für kleine und große Unternehmen generiert werden. Unternehmen generieren heutzutage eine große Menge an Daten, deren Analyse einen großen Mehrwert für das Unternehmen bieten können.
Der damit verbundene Wettbewerbsvorteil ist so groß, dass Unternehmen, die sich nicht an die digitale Transformation anpassen, nur schwer am Markt bestehen werden. Derzeit werden laut einer MIT-Studie nur 0,5% aller von Unternehmen generierten Daten analysiert.
Data-Science-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Einnahmen durch Kundensegmentierung oder Produktempfehlungen zu steigern, ihre Kosten durch effizientere Einkaufsplanung dank Bedarfsprognose, vorausschauende Wartung der Maschinen in der Lieferkette, Produktion, Optimierung von Vertriebswegen oder Personalmanagement zu verringern, und auch neue Produkte zu erstellen.
In unseren Success Stories sehen Sie einige konkrete Beispiele, die wir für innovative Unternehmen entwickelt haben.
Was ist Date Science?
Data Science kombiniert rechnerische, mathematische und statistische Methoden mit dem Wissen einer Branche oder Industrie, um Muster aus den Daten zu extrahieren, die es ermöglichen, Prozesse vorherzusagen oder zu automatisieren. Dies ermöglicht Unternehmen Kosten zu senken, den Umsatz zu steigern und in bestimmten Fällen neue Produkte zu entwickeln.
Der Bereich Data Science setzt Künstliche Intelligenz intensiv ein, um Problemlösungen verschiedenster Art zu lösen. So lassen sich beispielsweise klassische Machine-Learning-Algorithmen nutzen, um die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt vorherzusagen, oder neuere Deep-Learning-Techniken, um komplexe kognitive Aufgaben wie die Bildklassifizierung oder das autonome Fahren von Fahrzeugen zu automatisieren.
Data Science-Anwendungen
Data Science ist geeignet für jede Art von Geschäft und hat multiple Anwendungsfälle in Unternehmen:
Bedarfsprognose
Empfehlungssystem
Vorausschauende und präskriptive Wartung
Kundensegmentierung
Abfallreduzierung
Vorhersage von Verzögerungen bei der Produktlieferung
Geschäftsfragen
Der Kunde stellt einen Bedarf, entweder spezifisch für sein eigenes Unternehmen oder allgemeiner für eine Branche, in der Regel mit dem Ziel, Kosten zu senken, Einnahmen zu steigern oder neue Produkte zu schaffen fest.
Geschäftskenntnisse
Mistral sammelt so viele Informationen wie möglich, um Geschäftsfragen zu beantworten und ihre Kontrollfaktoren und Engpässe zu identifizieren.
Datensammlung und -exploration
Sobald die Geschäftsprozesse bekannt und die Steuerungsfaktoren identifiziert sind, übersetzen wir diese Informationen in Variablen und Daten. Anschließend erfolgt eine explorative Analyse zur Bewertung der Qualität.
Mathematisches Modell
Wir wenden Methoden des maschinellen Lernens an, um mehrere Modelle zu entwickeln, die konkurrieren, um herauszufinden, welches das Beste ist. Wir beginnen mit einfacheren Modellen, um eine schnellere Reaktion auf Kundenbedürfnisse zu bieten und können auf diese Weise die Vorteile so schnell wie möglich erkennen.
Implementierung
Wenn wir ein Minimum Viable Model haben, wird es in das Steuerungssystem des Unternehmens eingeführt, damit es kontinuierlich lernt, mit einer skalierbaren Implementierung und Lernfähigkeit, da es mehr Daten hat.
ROI-Bewertung
In der letzten Phase wird die Kapitalrendite bewertet, da das beste mathematische Modell nicht das mit dem größten Nutzen sein muss. Wenn es kleiner als 0 ist, gehen wir zurück zur Modellphase, um es zu verbessern.
Sobald das Minimum Viable Model implementiert ist, wird der Zyklus mit der Entwicklung komplexerer mathematischer Modelle fortgesetzt, die das zuvor installierte ersetzen, wenn davon ausgegangen wird, dass sie die Kosten senken oder den Gewinn steigern könnten. Wenn mehr Daten oder neue Variablen erhalten werden, werden diese zusätzlich aufgenommen, um die Anpassungsgüte und den ROI neu zu bewerten.
In dieser Phase überwacht Mistral die tatsächliche Wirksamkeit der entwickelten Algorithmen durch die Implementierung von Dashboards (integriert oder nicht im Steuerungssystem), mit denen die Entwicklung der wichtigsten Parameter interaktiv und in Echtzeit angezeigt werden kann. Unter folgendem Link finden Sie weitere Informationen zum Lebenszyklus eines Data Science Projekts.