Die Zukunft Ihrer Daten

Angesammelte Daten, die bei Ihnen noch nutzlos „rumliegen“, können zukunftsweisende Informationen bieten. Informationen, die Ihrem Unternehmen den gewissen Vorteil verschaffen.
Willkommen in der Welt der Data Science!
Ziel des Data Science ist es aus Daten Muster, Trends und damit Modelle zu entwickeln. Aus diesen Modellen können Insights generiert werden, die es Ihnen ermöglicht frühzeitig strategische Entscheidungen zu treffen. Sie weisen Ihrem Unternehmen einen zielstrebigen Weg für die Zukunft.
Für ein erfolgreiches Umsetzen und einen nachhaltigen Mehrwert Ihrer Vision, durchläuft sie fünf Phasen. Diese fünf Phasen eines Data Science Projektes stellen einen Zyklus dar, der mehrfach durchlaufen werden kann. Wir nehmen Sie dabei an die Hand und unterstützen Sie im gesamten Prozess.

Tipp
Möchten Sie auch Ihre Kollegen ausbilden, die künftig selbstständig in der Lage sein sollen künstliche Intelligenz-Anwendungsfälle zu entdecken? Dann sprechen Sie uns auf unseren neu entwickelten KI-Botschafter Workshop an. Wir machen Ihre Kollegen fit, damit sie selbst die Potenziale erkennen können.

Partnerschaftlich
Für erfolgreiche Projekte gehören nicht nur durchdachte Data Science-Pipelines, Wissen und Erfahrungen, sondern auch performante Tools, die flexibel eingesetzt werden können. Mit unseren zahlreichen Partnern, wie Databricks, Talend, Exasol und Tableau steht dem nichts mehr im Wege.

Sie möchten sich beraten lassen?

Gerne besprechen wir Ihr Anliegen in einem Kennlerngespräch mit Ihnen und zeigen Ihnen die besten Möglichkeiten auf. Vereinbaren Sie gleich einen Termin mit uns. Wir freuen uns auf Sie!

So arbeiten wir

  • Entwicklung übergreifender Basiskonzepte bezüglich Modellierung und Implementierung
  • Einbringung von Best Practices
  • Projektsteuerung mit Anlehnung an Scrum
  • Einsatz von verschiedenen möglichen Tools wie AWS, Databricks, Exasol, Talend, Jupyter, Tableau, etc.
  • Einsatz von Big Data-Komponenten (Spark, Hive, etc.)
  • Möglichkeit der cloudbasierten Nutzung
  • Implementierung, Test und QA
  • Einführung in den Betrieb

Die fünf Phasen eines Data Science Projektes

Vision & Business Understanding

von der Problemerfassung über die Entwicklung einer Vision bis zum Business Understanding

Data Engineering

eine solide Infrastruktur bildet das Fundament für Analysen

Analysis & Insights-Generation

aus Mustererkennungen können Prognosen gewonnen werden

Visualization

Reporting – Visualisierungen der Insights – Dashboards

Implementation & Production Cycle

Datenanalyse bietet nachhaltigen Mehrwert für das Unternehmen

                 – Zyklus beginnt erneut

Kontakt

Rouven Homann
Managing Partner

Telefon: +49 (0)40 53302-444
E-Mail: rouven.homann@cimt-ag.de
Twitter: twitter.com/cimtag

Case studies
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