Mit geputzten Gläsern ist die Sicht klar und der Erfolg greifbar...
Data Modelling umsetzen. Potenziale erkennen. Mehrwerte mitnehmen.
Data Modelling Review macht genau dann Sinn: Sie setzen bereits Methoden aus dem Bereich Analytics, Künstliche Intelligenz und Data Science ein, Ihre Ergebnisse liegen aber weit hinter Ihren Erwartungen zurück?
Jetzt lohnt ein Data-Science-Model-Review. So finden wir heraus, warum Ihre Projekte scheitern. Anhand objektiver Kriterien beurteilen wir den Status Quo und die Potenziale Ihrer Aktivitäten und identifizieren konkrete Fehler und Verbesserungsmöglichkeiten.
Klare Handlungsempfehlungen zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Datenqualität und Ihre Modelle nachhaltig verbessern, um Ihre Ziele zu erreichen.
Das springt für Sie dabei raus.
Ausgearbeiteter
Abschlussbericht
Bewertung Ihres
Reifegrades
Kosten-Nutzen-Abschätzung eines Quick-Wins bzw. "Basis schaffen"
Identifikation von Potenzialen
Ihrer Daten
Das springt für Sie dabei raus.
1. Kick-Off
- Das machen wir gemeinsam: Workshop mit allen Verantwortlichen, Analyse des Status Quo von Data-Science-Use-Cases, Data Modelling, Moderation durch erfahrene Data-Science- und KI-Experten
- Das wollen wir wissen: Was sind Ihre Business-Ziele für das Unternehmen bzw. einzelne Abteilungen? Wie sieht die aktuelle Datenlage aus? Welche KI- und Data-Science-Cases wurden bereits umgesetzt? Wo gibt es Optimierungsmöglichkeiten?
2. Model Review
- Das machen wir für Sie: Analyse und Bewertung der bestehenden Datenlandschaft sowie bereits umgesetzter Use Cases, Modells und Codes, Bewertung von Datenaktualität, -verfügbarkeit, -qualität, Modelling, Evaluation und Implementierung durch erfahrene Data-Science-Spezialisten
- Davon profitieren Sie: Identifikation von Blind Spots, klare Handlungsempfehlungen zu Prozessschritten, technisches Feedback zu konkreten Optimierungsmöglichkeiten
3. Roadmap
- Das machen wir gemeinsam: Workshop mit allen Verantwortlichen
- Das machen wir für Sie: Use Case Reifegradbetrachtung
- Davon profitieren Sie: konkrete Roadmap und Handlungsempfehlungen zum weiteren Vorgehen, Power BI Visualisierung und Ergebnis-Bericht
4. Ergebnis
- So packen wir´s gemeinsam an: Workshop zur "Knetung" der bisherigen Erkenntnisse und offene Gruppendiskussionen
- So informieren wir Sie: Vorstellung und Einordnung im Reifegradmodell, Vorstellung Zielbild und Roadmap, Vorstellung Lösungsansatz (Demo)
- So schaffen wir Fakten: Priorisierung der Maßnahmen, Verabschiedung Zielbild und Roadmap
So finden und nutzen wir das Potenzial Ihrer Daten...
1. Kick-Off
- Was sind die konkreten Business-Ziele für das Unternehmen bzw. die einzelnen Abteilungen?
- Wie sieht die aktuelle Datenlage aus?
- Welche KI- und Data-Science-Cases werden/wurden bereits umgesetzt? Wo gibt es Optimierungsmöglichkeiten?
So packen wir´s an...
- Workshop mit allen Verantwortlichen
- Analyse bereits umgesetzter Data-Science-Use-Cases (Status Quo)
- Moderation durch erfahrene Data-Science- und KI-Experten
- Data Modelling
2. Konzept
- Analyse und Bewertung der bestehenden Datenlandschaft sowie bereits umgesetzter Use Cases, Modells und Codes durch erfahrene Data Scientists
- Bewertung von Datenaktualität, -verfügbarkeit, -qualität, Modelling, Evaluation, Implementierung u.a.
- Klare Handlungsempfehlung und technisches Feedback zu Optimierungsmöglichkeiten
So packen wir´s an...
- Workshop und technischer Deep Dive durch Sparring Partner
- Bewertung der Datengrundlage pro Use Case und Identifikation von Blind Spots
- Zielorientierte Analyse und Bewertung in allen Prozessschritten (CRISP-DM)
3. Umsetzung
- Entwicklung einer konkreten Roadmap und Handlungsempfehlungen zum weiteren Vorgehen
- Use Case Reifegradbetrachtung
- Aufzeigen von Optimierungspotenzialen und Best Practices
So packen wir´s an...
- Workshop mit allen Verantwortlichkeiten
- Power BI Visualisierung und Ergebnis-Bericht
4. Ergebnis
- Ergebnispräsentation
- Einholen weiterer Expertenmeinungen durch
- Gemeinsame Priorisierung der Use-Cases
- Erarbeitung einer Roadmap
So packen wir´s an...
- Halbtagesworkshop mit allen Verantwortlichen
- Offene Gruppendiskussion