Data Science & Künstliche Intelligenz

Data Science Beratung

areto bietet ganzheitliche Beratung zur Planung, Entwicklung und Durchführung von Data Science, Machine Learning & KI-Projekten. Wir unterstützen Sie bei der Definition von Use Cases, entwickeln Machine Learning Modelle und implementieren diese in Ihre IT-Infrastruktur. Wir arbeiten dabei konsequent agil. Das bedeutet, dass wir gemeinsam mit Ihnen in kurzen Sprints, Modelle, Algorithmen und Lösungen entwickeln.

Die Expert*innen von areto unterstützen

Data & AI Strategy

Professionelle Beratung bei der Entwicklung Ihrer Data Science-, Analytics- und Digital Strategie.

Use Case Discovery

Identifikation, Planung und Roadmap von Data Science und Analytics Use Cases in Ihrem Unternehmen.

Prototyping

Planung und Entwicklung von Modell-Prototypen aus Statistik und Machine Learning

Pilot

Konzeption, Stabilisierung und Evaluierung des Modell-Prototypen im Rahmen eines agilen Pilotprojekts.

Deployment und DevOps

Implementierung sowie regelmäßige Wartung und Optimierung des Modells in Ihrer IT-Infrastruktur.

Data Science & AI Training

Schulung und Training von Mitarbeitern zum gezielten Aufbau von Data Science und Analytics Kompetenz.

Data Science & Advanced Analytics Beratung

Wir beraten Sie auf dem Weg hin zur „data driven company“. Nutzen Sie das Potential Ihrer Daten. areto unterstützt Sie bei der Planung und Umsetzung Ihrer Data-Science, Advanced Analytics- und Big Data-Projekte. Unsere Expertise: neue Technologien, komplexe mathematische Methoden und große Erfahrung bei der Entwicklung und Umsetzung Ihrer Data Science-Strategie.

Rolle und Aufgaben des Data Scientists im Unternehmen
Bestimmung optimale Orgastruktur für PA-Teams
Ideenfindung zum erfolgreichen PA Projekt

areto board

areto Data Science Consulting - Ihre Vorteile

Generieren Sie echte Wettbewerbsvorteile durch Data Science und Advanced Analytics. Nutzen Sie unsere langjährige Erfahrung und Expertise. So wird die Entwicklung und Umsetzung von Data Science & Advanced Analytics Use Cases und Projekten ein Erfolg.

Profitieren Sie von der Erfahrung von über 100 erfolgreichen Projekten in den Bereichen Data Science & Analytics.

areto verfügt über ein sehr breites Methoden-Know-How – von statistischer Modellierung, über supervised / unsupervised learning und Natural Language Processing bis hin zu deep learning.

Wir leben agile Vorgehensmodelle, also iterativ entwickelte Modelle und Prototypen sowie ein agiles Projektmanagement.

Wir arbeiten mit den Technologien, die am besten in die Unternehmensarchitektur des Kunden passen. Wie zum Beispiel: Anaconda Enterprise, Exasol, R, Python, Spark u.v.m.

Wir entwickeln mit Ihnen gemeinsam. So haben Sie immer den vollen Überblick über den Entwicklungsstand und die Ergebnisse. Wir entwickeln auf Ihren Systemen, so dass Sie immer Zugriff auf die für Sie entwickelten Modelle und Algorithmen haben.

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing muss Sprache in Form von Schall oder Zeichenketten erfassen und den Sinn extrahieren. Hierfür nutzt NLP verschiedene Methoden und Techniken, die schrittweise bis zur vollständigen Erfassung der Bedeutung eines Textes zu durchlaufen sind.

Folgende Teilbereiche des Natural Language Processings finden in unseren Projekten Anwendung:

Datenkorrektur

Unterstützung beim Füllen strukturierter Felder (named entity recognition)

Übersetzung

Fuzzy matching

Dokumentensuche

Predictive Analytics

Mit Predictive Analytics gewinnen Sie neue Erkenntnisse über Kunden und Geschäftsprozesse. Eine bessere Kundenbindung, Reduktion von Retouren / Logistikkosten und die bessere Einschätzung von zukünftigen Entwicklungen führen zu steigenden Umsatzpotenzialen und besseren Produkten.

Predictive Analytics ist völlig verdient ein Megatrend. Wichtig ist, zuallererst eine adäquate technologische Basis und eine ausreichende Datenqualität zu schaffen. Die erwartbare, massive Investitionsrentabilität lohnt den Aufwand.

Algorithmen erkennen automatisch Unregelmäßigkeiten im Zahlungsverkehr. Verdächtige Geschäftsvorgänge werden automatisch angehalten und manuell geprüft.

Algorithmen analysieren permanent das Verhalten von Maschinen und beziehen dafür auch historische Daten ein. So wird der geeignete Zeitpunkt für die nächste Inspektion berechnet und auch die benötigten Ersatzteile auf Lager vorgehalten.

Predictive Analytics ermöglicht es, fehlerhafte Produkte frühzeitig zu identifizieren und aus dem Produktionsprozess zu nehmen.

Welche Kund*innen werden gehen, welche wollen wir behalten, welche ggf. nicht? Dies zu wissen wird für Unternehmen immer wichtiger.

Mit Predictive Analytics können Unternehmen die Nachfrage nach einzelnen Produkten besser abschätzen. So sind sie in der Lage, Produktion, Lagerkapazitäten und Logistik optimal anzupassen.

Welchen Kund*innen im direkten Kontakt welches Angebot machen? Welche Produkte / Dienstleistungen kommen zu welchem Preis in Frage? Die Gestaltung einer optimalen Customer Experience – mit Predictive Analytics ist das möglich.

Statistische und methodische Grundlagen von Predictive Analytics
Mit Text Mining zum Wettbewerbsvorteil
Empfohlene Organisationsstrukturen im Umfeld von Predictive Analytics
Wirtschaftlichkeit von Predictive Analytics Projekten

Was ist Data Science?

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Oft werden die Begriffe Big Data, Data Science sowie Künstliche Intelligenz fälschlicherweise als Synonyme verwendet.
Dr. Matthias Orlowski erklärt in diesem Video, was Data Science wirklich ist und was nicht.

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