Nutzen Sie Data Science, um Kosten zu senken, Prognosen zu verbessern und Entscheidungen zu automatisieren. Wir entwickeln intelligente, skalierbare Lösungen, die Wirkung zeigen.
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Wir liefern zukunftsfähige Data-Science-Lösungen, die darauf ausgelegt sind, Betriebsabläufe zu optimieren, Erlebnisse zu personalisieren und neue Wachstumschancen zu erschließen. Von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung erstellen unsere Experten skalierbare, produktionsreife Pipelines, die auf Ihre Ziele zugeschnitten sind.
Mithilfe von Python, R und Cloud-nativen Tools wandeln wir Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse, Prognosemodelle und automatisierte Systeme um, die Wirkung erzielen.
Enthalten Sie Erkenntnisse, die zu intelligenteren Entscheidungen, Kosteneinsparungen und strategischen Vorteilen führen.
Von kleinen Datensätzen bis hin zu Petabyte-Maßstäben — unsere Modelle passen sich Ihrem Unternehmen an.
Mit überwachtem, unüberwachtem und verstärkendem Lernen auf Ihren Kontext zugeschnitten.
Lösungen, die entwickelt wurden, um KPIs und Geschäftsziele direkt zu unterstützen.
Mit dem cooperation, flexibility, and continuous development, allowing teams to deliver high-quality software in a timely and efficient manner. Consider agile methodology your software development GPS, giving guidance, navigation, and the ability to react to changes along the road.
Der Prozess beginnt mit einem tiefen Einblick in die business vision, researching existing solutions and available data to allow for a clear problem definition.
It is followed by a comprehensive analysis of the gathered data and ideation of possible solutions, leading to a proof of concept and viability assessment.
After the prototyped solution is integrated into the product, a streamlined MLOps flow is set in place for our data scientist to run quick experiments and production increments.
Throughout the whole process, the High-Level Architecture of the AI solution and the project plan are designed and refined, accounting all requirements, dependencies, costs and risks.
Unser KI-Prozess beginnt mit einem tiefen Einblick in die Geschäftsvision, der Untersuchung vorhandener Lösungen und verfügbarer Daten, um eine klare Problemdefinition zu ermöglichen.briefing, where the team aligns on the business vision, objectives, and implementation strategies, ensuring a clear direction.
Next, benchmarking analyses industry solutions, design patterns, and existing technologies to position the project effectively and avoid redundant effort. The team then evaluates data sources, assessing client-owned, public, or newly acquired data to ensure sufficient, high-quality inputs.
Finally, the problem is formally defined, specifying inputs, outputs, validation metrics, constraints, deployment strategies, and deliverables. This ensures all stakeholders have a shared understanding, setting the stage for a well-structured and efficient development process.
Darauf folgt eine umfassende Analyse der gesammelten Daten und die Ideenfindung möglicher Lösungen, die zu einem Machbarkeitsnachweis und einer Bewertung der Machbarkeit führen.high-level architecture, designing a solution that balances complexity and scalability while ensuring seamless integration with the broader product. This includes identifying key dependencies such as data storage, computing power for model training, and auxiliary AI services like voice recognition or text processing. The outcome is a clear, detailed proposal that aligns both the development team and stakeholders.
Next, a project plan is established, outlining major milestones, phases, and dependencies. This provides a structured view of the development process, helping estimate the required effort, resources, and costs for each stage. By the end of this phase, the team has a well-defined path to guide implementation efficiently.
Nachdem die prototypische Lösung in das Produkt integriert wurde, wird ein optimiertes MLOps eingerichtet, um schnelle Experimente und Produktionsschritte durchzuführen.exploratory and predictive analysis, where prototype algorithms and models are developed and iterated upon to test different AI architectures. This phase helps identify the most promising approach for a proof of concept while setting expectations for final performance.
Once a candidate model is selected, a proof of concept (PoC) is built, incorporating essential features such as data pipelines, model serving, and post-processing. The first version of the product is deployed to verify its functionality and ensure it meets business requirements.
Finally, a viability assessment reviews technical and business risks, using insights from the PoC to refine the execution plan. Stakeholder feedback is gathered to assess whether the solution is feasible and aligns with business goals before moving forward with full-scale development.
Während des gesamten Prozesses werden die übergeordnete Architektur der KI-Lösung und der Projektplan entworfen und verfeinert, wobei alle Anforderungen, Abhängigkeiten, Kosten und Risiken berücksichtigt werden.MLOps bootstrap, where experiment tracking tools, CI/CD pipelines, and quality assurance protocols are established. This ensures smooth versioning, automated model training, validation, deployment, and monitoring, allowing for continuous experimentation and delivery in a controlled environment.
As development progresses, production increments refine the model through ongoing experimentation, such as training on larger datasets and updating architectures. Maintenance tasks, including adjustments to inputs, outputs, and processing steps, are handled iteratively using Git-Flow methodology. This structured approach ensures the final product meets performance requirements while remaining adaptable to future improvements.
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Maßgeschneiderte Datenmodelle verschaffen Ihnen einen strategischen Vorteil in schnelllebigen Märkten.
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Viele Menschen glauben immer noch, dass künstliche Intelligenz mit Science-Fiction-Dystopien zusammenhängt, aber diese Meinung nimmt ab, da KI in unserem täglichen Leben immer häufiger vorkommt.Big Data" can be overwhelming. We might not think about it, but we continuously produce and release volumes of information about ourselves with each move we made (cameras,sen...
