Data Science Beratung von datasolut

Schritt für Schritt zum erfolgreichen Data Science Projekt

Mit Hilfe der Data Science Beratung von datasolut Mehrwert generieren

Sie möchten Ihre Daten nutzen, um Ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, wissen aber nicht, wie sie starten sollen? Ihnen fehlt das nötige Know-how, trotzdem sollen Sie in kurzer Zeit eine KI-Lösung in Ihrem Unternehmen implementieren? Aus diesen Gründen bieten wir die Data Science Beratung an. Wir von datasolut finden, dass jeder die Möglichkeit haben sollte von Data Science Anwendungen zu profitieren. Gleichzeitig sind wir vertraut mit den Herausforderungen, die mit Data Science Projekten einhergehen und verstehen uns als erfahrener Sparringspartner auf Augenhöhe.

Gemeinsam mit Ihnen möchten wir das Maximum aus Ihren Daten herausholen. Wir bieten Ihnen ein Framework, an welchem wir uns während des gesamten Projektprozesses orientieren. Neben dem benötigten Know-how und dem Tech-Stack bringen wir Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End Machine Learning mit.

In diesem Beitrag möchten wir Ihnen einen ersten Überblick über unsere Dienstleistung – die Data Science Beratung – geben und Ihnen wichtiges Wissen für die erfolgreiche Umsetzung eines Data Science Projektes vermitteln. Der Druck soll schließlich nicht allein auf Ihren Schultern lasten.

Durch eine erfahrene Data Science Beratung reduzieren sie das Risiko eines teuren Fehlstarts!

Was beinhaltet die Data Science Beratung von datasolut?

In diesem Abschnitt erläutern wir, wobei eine Data Science Beratung konkret hilft, und warum sich eine Investition in die Data Science Beratung von datasolut für Sie lohnt.

Wobei hilft eine Data Science Beratung?

Viele Unternehmen wissen nicht, wie sie mit einem Data Science Projekt starten sollen. Häufig handelt es sich um ein Übersetzungsproblem: Wie verbindet man Unternehmensziele und Data Science Lösungen? Das Ziel der Data Science Beratung ist es, einen Leitfaden für Ihre zukünftigen Data Science Projekte zu entwickeln. Diese Projekte implementieren wir schließlich in Ihrem Unternehmen. Bestehende Data Science Projekte, die noch nicht die gewünschten Ergebnisse gebracht haben, bewerten und optimieren wir gemeinsam.

Der Erfolg Ihres Unternehmens steht dabei immer im Vordergrund. Neben der technischen Umsetzung liefern wir das fachliche Know-how, dass Sie für die erfolgreiche Umsetzung von Data Science Projekten benötigen.

Was für Data Science Use Cases gibt es?

Es ist von enormer Bedeutung, dass Sie sich für den richtigen Data Science Use Case entscheiden. Um ein besseres Verständnis dafür zu erlangen, wie komplex jeder einzelne Anwendungsfall ist und wie unterschiedlich die Lösung schließlich aussehen kann, haben wir Ihnen hier die wichtigsten Data Science Use Cases aufgelistet. Zunächst erklären wir: Was das Ziel von Data Science Anwendungsfällen ist? Wie treffen Sie die richtige Wahl? 

Was ist das Ziel von Data Science Use Cases?

Die Data Science Projekte zielen darauf ab, einzelne Prozesse im Unternehmen zu automatisieren und den Umgang mit dem Kunden zu personalisieren. Dadurch steigt der Umsatz langfristig. Ziel ist es also durch die Ergebnisse eines Data Science Modells, valide Auskünfte über zum Beispiel

  • den zukünftigen Erfolg einer Kampagne,
  • mögliche Abwanderungswahrscheinlichkeiten
  • oder erhöhte Aufkommen von Anfragen zu erlangen.

Und das bereits vor Eintritt des jeweiligen Ereignisses. Somit können Sie Tage oder Monate im Voraus passende Maßnahmen einleiten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Wichtig ist, dass der Use Case zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt.

Wie finde ich die richtigen KI-Use Cases?

Data Science Projekte starten immer mit der Identifizierung des passenden Data Science Use Cases. Den passenden Use Case für Ihr Unternehmen, ermitteln wir gemeinsam mit Ihnen in einem Workshop. Im Workshop erarbeiten wir:

  • die Priorisierung der möglichen Use Cases im Hinblick auf die Erfolgsaussichten,
  • den anschließenden Abgleich mit den vorhandenen Daten,
  • und eine erneute Priorisierung der Use Cases.

Nur durch die Wahl des richtigen Data Science Use Case können wir den maximalen Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren.

Welche KI-Anwendungsfälle gibt es?

Welche Rahmenbedingungen gibt es für ein Data Science Projekt?

 

Um nochmal auf das zu Beginn angesprochene Problem der Übersetzung zurückzukommen: Wie können Unternehmensziele mit Data Science Projekten kombiniert werden? Um Ihnen den Start so einfach wie möglich zu machen, folgen hier die Antworten zu den wichtigsten Fragen.

Wie viele Daten braucht man für ein Data Science Projekt?

Jedes Unternehmen verfügt über Daten: Kundendaten, Kaufdaten, Klickdaten, Produktdaten, etc. Diese liegen im Idealfall bereits in einem Data-Repository (zentraler Speicherort für Daten) und sind strukturiert.

Je mehr Daten Sie für das Data Science Projekt zur Verfügung stellen können, desto besser sind die Analyse-Ergebnisse. Allerdings brauchen Sie sich nicht um die Zusammenführung der Daten kümmern – das übernehmen wir. Auch die Menge der Daten soll Ihnen keine Sorge bereiten, Data Science Anwendungen sind schon bei einem kleinen Datensatz höchst effektiv. Ganz konkret sprechen wir hier von einem Kundenstamm von über 50.000 Kunden. Je höher die Frequenz der Käufer, desto genauer können die ML-Modelle Vorhersagen über zukünftiges Verhalten treffen. 

Wie läuft ein Data Science Projekt ab?

Gemeinsam mit unseren Spezialisten identifizieren wir passende Data Science Use Cases, sprechen über die Umsetzung in Ihrem Unternehmen und wählen die passenden Tools für die erfolgreiche Umsetzung aus. Die Umsetzung selbst erfolgt in Form von weiteren Analysemethoden wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz.

In der Praxis hat sich herausgestellt, dass ein erfolgreiches Data Science Projekt 3 Phasen durchläuft: 

Ablauf eines Data Science Projekts

Darstellung der drei Phasen eines erfolgreichen Data Science Projekts

1. Ideenfindung und Problemstellung

 

In einem ersten Workshop sprechen wir über Ihre Ziele und Ihre bisherigen Herausforderungen im Unternehmen. Am Ende des Gesprächs soll eine möglichst eindeutige Problemstellung vorliegen. Auf Basis der Problemstellung wird dann der Use Case definiert.

Diese Fragen sollten dabei beantwortet werden:

  • Welches Unternehmensziel wird verfolgt?
  • Welche Daten stehen zur Verfügung?
  • Welches Problem wollen wir lösen?
  • Ist eine Umsetzung skalierbar?
  • Wie gut ist die Datenqualität?

2. Prototyp und Evaluation:

 

Im nächsten Schritt nachdem der passende Data Science Use Case identifiziert ist, starten wir mit der Evaluierung der Datengrundlage. Anschließend entwickeln und trainieren wir erste Prototypen. Erst wenn dieser erfolgversprechend ist, wird er in der „Live“ Umgebung implementiert. 

Die nächste Phase beinhaltet den Live-Test der Ergebnisse innerhalb eines Testscenarios. Im CRM und Marketing wird dies meist in Form von einem „Test vor Kunden“ demonstriert.  Sollte sich der Test des Prototyps als erfolgreich herausstellen, muss nun die Entscheidung getroffen werden, ob das Modell in Produktion gehen soll.

3. Produktion – Operationalisierung der Ergebnisse:

 

Damit die Ergebnisse des Modells korrekt interpretiert werden, begleiten wir sie dabei. Unser Ziel ist es die Ergebnisse in Zusammenarbeit mit dem Kunden zu interpretieren. Ist das Modell erst in der realen Umgebung implementiert, und die Ergebnisse interpretiert, liefert dieses nach kurzer Zeit Handlungsempfehlung.

Wie lange dauert die Umsetzung eines Data Science Projekts?

 

In der Regel dauert die Durchführung eines ersten Proof-of-Concept (POC) – nach unseren Erfahrungswerten – ungefähr 3-5 Wochen. Grundsätzlich empfehlen wir immer mit einem kleinen POC zu starten, um die Machbarkeit und Sinnhaftigkeit eines Data Science Projektes zu evaluieren.

Natürlich ist es in der Praxis oft so, dass nach einem ersten POC neue Use Cases oder Problemstellungen gesucht werden müssen. Wir stehen deswegen bereits zu einem früheren Zeitpunkt als Berater an Ihrer Seite, damit wir die richtigen Probleme gemeinsam identifizieren und auf die Umsetzbarkeit hin prüfen.

Was kostet die Umsetzung eines Data Science Projekts?

 

Hierbei muss man zwischen der Umsetzung von einem POC oder der Inbetriebnahme einer vollständigen ML-Lösung im Live-Betrieb unterscheiden. Ein erster POC kann bereits für zwischen 15.000 und 25.000 EUR umgesetzt werden, wobei die Inbetriebnahme größerer Modelle in den Live-Betrieb meist über 40.000 EUR kosten.

Um die weitere Verbesserung der Modelle durch regelmäßiges Re-Training zu gewährleisten und auf geänderte Parameter das Modell anzupassen gibt es außerdem eine monatliche Bereitstellungsgebühr für Betreuungs- und Beratungsleistungen.

Wie sieht ein modernes Tech-Stack für Data Science Projekte aus?

Eine geeignete Data Science Plattform sollte nicht nur den Aufbau und die Nutzung von Machine-Learning-Modellen, sondern auch die Aufbereitung und Visualisierung der Daten ermöglichen. Wir haben uns auf die Nutzung von KI mit Hilfe von Cloud-basierten Produkten von Amazon Web Services (AWS) spezialisiert.

Diese Cloud-basierten Produkte zeichnen sich durch eine kostengünstige und schnelle Implementierung aus. So können wir sie mit bereits bestehenden Systemen problemlos verbinden. Das spart uns Zeit im Projektsetup, sodass wir mehr Zeit in die eigentliche Daten-Vorverarbeitung und die Modellierung von passgenauen Algorithmen investieren können. Ferner ermöglichen unsere Tools durch Ihre Visualisierungsfähigkeiten die Interpretation der zugrunde liegenden Daten.

Durch unsere Partnerschaften mit etablierten Softwareanbietern (AWS, Databricks) und der Nutzung von Open-Source-Bibliotheken und Tools (Java, Python, Spark, Terraform) ist es uns möglich, für jeden Kunden eine passgenaue Lösung zu entwickeln. Hierbei verwenden wir keine Standardmodelle von der Stange, sondern entwickeln passgenaue Modelle für Ihre Unternehmensziele.

Profitieren Sie von unserem Know-how und setzen Sie die richtigen Data Science Tools und -Plattformen gemeinsam mit datasolut gewinnbringend in Ihrem Unternehmen ein.

Wir haben damit Erfahrung

3

Jahre Erfahrung in der KI-Entwicklung

20 +

abgeschlossene Kundenprojekte

Umsatzsteigerung um bis zu

3 %

Bis zu

+ 150 %

mehr Konvertierungen

Warum Sie datasolut auswählen sollten?

Die wichtigsten Fragen zur Data Science Beratung

In der Data Science Beratung geht es um eine umfangreiche Beratung in welcher Know-how geteilt, ein Leitfaden entwickelt, und eine Problemstellung gelöst wird. Am Ende der Beratung befindet sich die Implikation des zuvor ausgewählten KI-Use Case.

Die Data Science Beratung dient dem Analysieren von unternehmensinternen Daten. Durch die Ergebnisse können unter anderem KPI´s abgeleitet, Kundenbindungen gestärkt und der Umsatz gesteigert werden.

Der Prozess der Data Science Beratung kann in drei Schritten erklärt werden: Die Problemstellung wird identifiziert, die Daten werden evaluiert und das Modell nach Identifizierung des passenden Use Cases gebildet. Zum Schluss werden die Ergebnisse operationalisiert und in Korrelation zu dem Kunden interpretiert.

Unserer Erfahrung nach kann man bei der Umsetzung eines Data Science Projektes zeitlich mit etwa 3-5 Wochen rechnen. Die Kosten erschließen sich aus den jeweiligen Anforderungen: Soll lediglich ein POC erstellt werden oder möchten Sie eine ML-Lösung implementieren? Hierbei kann der Preis zwischen 15.000 EUR und 40.000 EUR variieren.