Data Science Tools wiederverwendbar machen
Daten nutzen: „To scale or not to scale?“

Data Science Tools wiederverwendbar machen
Daten nutzen: „To scale or not to scale?“

Data Science Tools skalierbar und wiederverwendbar gestalten

Unternehmen erkennen die zunehmende Relevanz von Daten. Analytics-Experten, Data Scientists und Software-Ingenieure entwickeln Anwendungen, um interne Prozesse zu beschleunigen, Fehler in Produktionsabläufen vorherzusagen oder neue Kundendienstleistungen anbieten zu können.

Ungeklärt ist jedoch meist die Frage, wie diese Tools und Programme über den ursprünglich verfolgten Anwendungsfall hinaus sinnvoll eingesetzt werden können. Häufig gibt es weder einen Standardprozess für die Wiederverwertung und Skalierung, noch eine organisationsweite Plattform. Nicht selten bleiben die Entwicklungen in der Testphase stecken und werden nie konsequent eingeführt.

Gemeinsam mit Ihnen evaluieren wir Ihre aktuelle Situation, decken Schwachstellen auf und aktivieren Potenziale, sodass Sie bereits während der Krise beginnen können, einen langfristigen Nutzen aus Ihren datenbasierten Assets, Algorithmen und Softwarelösungen zu ziehen.

Fragestellungen, die durch die Krise ins Zentrum rücken

Wie kann ich Komponenten aus Data-Science-Prototypen wiederverwertbar machen?

Wie hole ich nachhaltig mehr aus meinem Daten heraus?

Was passiert mit den Assets, die im Rahmen von Data-Science-Experimenten entstehen?

Wie kann ich die Effizienz meines Data Science Teams steigern?

Wie kann ich verhindern, dass Projekte im Teststadium enden?

Wie kann ich Data-Science-Projekte beschleunigen?

Für Ihre Data-Science-Aktivitäten betrachten wir folgende vier Dimensionen

Schwachstellen identifizieren und beheben

Ein schnelles Vorgehen ermöglicht ein schnelles und substantielles Ergebnis

Welche Vorteile stecken für Sie in unserem Produkt?

Data Science Tools effizient nutzen
mit der Lösung „Daten nutzen – To scale or not to scale?“

Unser primäres Ziel ist es, Ihre Data Science Tools und Programme wiederverwendbar zu gestalten, um bei Entwicklungen zukünftiger Datenprodukte Effizienz und Geschwindigkeit zu steigern.

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Referenzen

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Wir freuen uns auf Ihre Herausforderung!