Machine Learning Beratung

Big Data ist Realität, aber daraus Wissen zu generieren eine Herausforderung: Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit Data Science und Machine Learning smarte Business Entscheidungen treffen.

Mit Machine Learning Beratung das richtige Wissen aus Big Data ziehen

Mit Big Data werden große Datenmengen verarbeitet. Von „intelligent“ oder „nutzbringend“ ist keine Rede. Inzwischen aber ist klar: Gewinner des digitalen Wandels wird sein, wer in der Lage ist, mit Daten Wertschöpfung zu betreiben. Sie sind der Rohstoff, aus dem zum Teil völlig neuartige Anwendungen und Geschäftsmodelle entstehen.

Durch Data Science Methoden wie Machine Learning können aus empirischen Daten Erkenntnisse und Vorhersagen generiert werden. Das sagt Ihnen viel über vergangenes Verhalten Ihrer Kunden und Maschinen, aber ermöglicht vor allem über Predictive Analytics Methoden auch Vorhersagen. Dies kann einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten darstellen. Dennoch fehlt vielen Unternehmen das notwendige technologische oder methodische Know-How rundum künstliche Intelligenz, Machine Learning Verfahren und Algorithmen, um eine marktfähige Lösung zu entwickeln.

Leitfaden für erfolgreiche Machine Learning Projekte

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Stellen Sie sich häufig diese Fragen?

  • Wie kann ich in meinen Daten bisher unbekannte Muster identifizieren, um unerwartete Ereignisse zukünftig besser vorhersagen zu können?

  • Wie kann ich meine Kunden, meine Produkte und Dienste und auch mein eigenes Unternehmen besser verstehen?

  • Wie kann ich Business Entscheidungen oder Kundenverhalten mit Hilfe von Datenanalysen so exakt wie möglich vorhersagen?

  • Wie komme ich automatisiert zu datengetriebenen Entscheidungen und einem datengetriebenen Business?  

Von Big Data zu Smart Data

Mehr zu Big Data

Auf einen Blick: Mehrwerte durch die Nutzung von Machine Learning Verfahren in der Praxis

Wo die Herausforderungen zur mehrwertstiftenden Nutzung von Machine Learning liegen - am Beispiel der Fertigung und Automotive Industrie:

 

Technologisches Know-how im Bereich Machine Learning fehlt

Die Forschungsabteilung eines Anlagenbauers hat mit Hilfe von Machine Learning ein Verfahren entwickelt, um Vorhersagen zur Energieleistung und Lebensdauer von Windkraftanlagen zu berechnen. Das Unternehmen steht nun vor der Herausforderung, dieses Verfahren in möglichst kurzer Zeit in einer produktiven Lösung auf den Markt zu bringen, mit der auch große Datenmengen einiger tausend Anlagen effizient analysiert werden können. Für die zugehörige technische Umsetzung fehlt sowohl das technische Wissen als auch die dafür notwendige Erfahrung.

 

Methodisches Know-how im Bereich Machine Learning fehlt

Ein Hersteller von Premium-Fahrrädern hat seine Produkte vernetzt und eine technologische Plattform entwickelt. Über sie soll der Zugriff auf Daten wie Standort, Geschwindigkeit, Laufleistung usw. ermöglicht werden. Aufbauend auf diesen Informationen möchte das Unternehmen dedizierte Produktempfehlungen, wie z.B. spezielle Fahrradhelme für Kunden die eher in der Stadt fahren, entwickeln. Hierzu fehlt ihm jedoch das methodische Wissen und die Erfahrung in der Anwendung von entsprechenden (Machine Learning) Algorithmen und Verfahren.

 

Fehlendes technologisches und methodisches Know-how

Ein Automotive Konzern hat ein Projekt gestartet, um das autonome Fahren zur Marktreife zu bringen. Hierzu sollen unterschiedliche Datenquellen, mit Informationen zur Verkehrssituation, Sensordaten der Fahrzeuge und Wetterinformationen zusammengeführt und ausgewertet werden. Mit Hilfe von Verfahren des maschinellen Lernens sollen dann Muster erkannt werden, die eine sekundenschnelle Bewertung von Entscheidungsalternativen ermöglichen, um damit Prognosen, z.B. für die Routenführung und die Geschwindigkeit der Fahrzeuge zu berechnen. Für die Umsetzung benötigt das Unternehmen sowohl Beratung zur technischen Umsetzung, als auch für die Auswahl und den Einsatz geeigneter Algorithmen.

 

 

Ihr konkreter Vorteil durch Machine Learning Verfahren

Durch die gezielte Verwendung von Machine Learning Verfahren können Vorhersagen über zukünftige Ereignisse generiert werden. Durch den  Einsatz geeigneter Technologien können beispielsweise auch große Datenmengen (Big Data) effizient verarbeitet werden. Ihre Entscheidungsprozesse werden automatisiert und dadurch erheblich optimiert, d.h. deutlich schneller und qualitativ besser. Die entsprechenden Analyseergebnisse stehen Ihnen innerhalb kürzester Zeit zur Verfügung. Dadurch entsteht ein erheblicher Mehrwert für Ihr Produkt- und Dienstleistungsangebot, und damit ein potentieller Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen.

 

 

Predictive Maintenance

doubleSlash Teaser Predictive Maintenance

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Von Machine Learning Consulting bis zur Algorithmen-Auswahl - doubleSlash ist Ihr Data Science Spezialist

Von der Data Science Strategie über die Datenintegration zur Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung decken wir als Beratungs- und Softwarehaus das gesamte Dienstleistungsspektrum ab. Wir bieten Ihnen vor allem:

 

  • Technologieberatung und  -auswahl

  • Beratung bei der Konzeption (technisch und fachlich)

  • Check Ihrer schon eingesetzten Algorithmen

  • Auswahl, Konzeption, Design und Entwicklung von Algorithmen

  • Algorithmen Implementierung, z.B. mit Python oder R

Wir führen Ihr Machine Learning Vorhaben zum Erfolg

Durch unsere jahrelange Erfahrung in der Konzeption und Implementierung fachlich sowie technisch komplexer IT-Projekte sind wir der richtige Ansprechpartner, um Ihr Machine Learning Vorhaben zum Erfolg zu führen.

 

  • Ob R, Python, Azure Machine Learning API, Spark MLlib oder TensorFlow. Wir helfen bei der Auswahl und dem Einsatz geeigneter Machine Learning Technologien. So kommt die für Ihre Anwendung passende Technologie zum Einsatz, damit optimale Ergebnisse erzielt werden können.

  • Von der Bastelstube zum produktiven Betrieb: Wir haben fundierte Erfahrung bei der Implementierung von Software-Projekten und scheuen uns nicht vor großen, unstrukturierten und schnelllebigen Daten (Big Data). Dabei ist es uns wichtig Ihr Projekt schnell auf die Straße zu bringen und somit die „Time-to-Market“ für Ihre Lösung zu verkürzen.

  • Wir setzen populäre Machine Learning Algorithmen wie Regressionen, Clustererkennung, Decision Trees oder künstliche neuronale Netze in unseren Projekten ein. Unsere speziell ausgebildeten Machine Learning Experten bewerten mit tiefgehenden mathematischen und statistischen Know-How, welche Algorithmen und Verfahren für Ihren spezifischen Use Case am besten geeignet sind – und wenden diese entsprechend an.

Geprüft und zertifiziert für den Einsatz in Ihrem Unternehmen





Wie können wir Sie mit einer individuellen Machine Learning Beratung unterstützen?

Wir bieten Ihnen individuelles Machine Learning Consulting. Dabei schauen wir auf Ihre Datenstrategie, Ihre Prozess- und IT-Landschaft und Ihr tragfähiges Geschäftsmodell. Ziel ist es, Ihnen mit passenden Machine Learning Verfahren zu automatisierten und nachhaltigen Business Entscheidungen zu verhelfen.

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