Data Science – An welcher Entscheidung hängen Sie?

Entscheidungen können nicht besser getroffen werden, als ihre Datengrundlage es erlaubt. Viele Berichtssysteme ähneln einem Flugschreiber: Sie dokumentieren mit Distanz und unreflektiert vergangene Ereignisse. Damit kann man nicht steuern. Gemeinsam mit Ihrem Team stellen wir uns der Komplexität und Dynamik, um nachhaltig entscheidungsfähig zu bleiben.

• Wie kommen wir zu nachvollziehbaren, datengetriebenen Entscheidungen?
• Wie gehe ich mit den Lastspitzen um, die neue Fragen, neue Regulatorien oder Technologien für meine Mannschaft bedeuten?
• Welche der vielen Methoden und (Cloud-) und MLOps-Technologien bilden den richtigen Mix für mich?
• Wie zentral/dezental wollen wir sein?
• Wie gut ist unsere Datenqualität und wie können wir sie fördern?
• Wie werde ich alte Berichte wieder los?

Business Intelligence ermöglicht die effiziente Analyse von Daten, um sie verwertbar zu präsentieren und als Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen zu nutzen. Mit Künstlicher Intelligenz können diese Analysen lernfähig gemacht werden. Während BI reproduzierbare Datenstrecken erzeugt, die bei selbem Input immer den gleichen Output liefern, kann eine KI aus dem BI-Datenpool lernen und dadurch die Genauigkeit von Vorhersagen und Entscheidungen verbessern. Aus diesem Grund sollten beide Themenfelder nicht separat voneinander betrachtet werden. Erfolgreiche Data-Science-Projekte beleuchten immer beide Seiten und entscheiden je nach Anwendungsfall, welche Technologien und Tools das bestmögliche Ergebnis erzielen können.

Erfolgreiche Data-Science-Projekte mit der viadee

Methoden aus der KI sind erwachsen geworden. Oft geht es nicht mehr um Machbarkeiten. Es gilt, KI-Modelle nachhaltig in Ihre Geschäftsprozesse und in Ihre Datenlandschaft zu integrieren. Als langjähriger Partner für Unternehmens- und IT-Architekturen sowie Digitalisierung von Geschäftsprozessen und deren Automatisierung besitzt die viadee umfangreiche Erfahrung in diesen Bereichen.

Unsere Berater:innen haben eine breite Perspektive. Während das Erstellen von Proof-of-Concepts zunehmend einfacher wird, bleibt das Aufzeigen der Business Cases und deren Reifung zu einem Produktivbetrieb (MLOps) eine Herausforderung, bei der wir Ihnen gerne zur Seite stehen.

Sichere und nachvollziehbare Entscheidungen sind je nach Anwendungsgebiet gesetzlich vorgeschrieben. Daher liefern wir in jedem Projekt eine Analyse der Erklärbarkeit von Entscheidungen aus KI-Modellen (Stichwort Explainable AI). Zusammen mit Ihnen gehen wir den angelernten Modellen auf den Grund, da Verfahren wie Deep Learning oft sinnvolle Entscheidungen treffen.

Jede Entscheidung und Prognose unserer KI-Modelle kann im Einzelfall oder im Generellen analysiert und die einfließenden Faktoren können dargelegt werden. Das Wissen der Künstlichen Intelligenz und der Auslöser einer Entscheidung werden Ihnen transparent gemacht, sodass Sie dieses Wissen über neue Regeln und Kausalitäten auch unabhängig von Automatismen nutzen können.

SAS

SAS ist einer der marktführenden Anbieter für statistische Analysen, Data Mining, Data-Warehouse-Lösungen und Business Intelligence. Als langjähriger SAS Silver Partner verfügen wir über eine hohe Expertise mit vielfältigen SAS-Produkten und können auf zahlreiche erfolgreiche SAS-Implementierungen und SAS-Projekte bei unseren Kund:innen zurückblicken.

Sie setzen SAS bereits in Ihrem Business ein? Dann beraten wir Sie gerne mit zertifiziertem Know-how zu neuen Entwicklungen oder Architekturen mit SAS. Kennen Sie schon die Möglichkeiten des neuen SAS Viya? Als SAS-Partner konnten wir dieses Produkt bereits ausprobieren. Sprechen Sie uns gerne unverbindlich darauf an!

Wenn Sie über den Einsatz von SAS nachdenken, teilen wir gerne unsere Erfahrungen mit Ihnen und beraten Sie ergebnisoffen. Wir liefern keine vorgefertigten Lösungen – bei uns steht das Zuhören an erster Stelle.

Was ist Ihr Projekt? Geht es um Anforderungsanalyse, Datenmodellierung und -extraktion, den Aufbau eines interaktiven BI-Portals oder die Integration von SAS mit Big-Data-Architekturen? Gemeinsam finden wir eine gute Lösung.