Advanced
Analytics & AI

Erweiterung und Optimierung Ihrer Prozesse und
Analyse-Services durch Advanced Analytics und AI

Definierter Use Case als Grundlage für Advanced Analytics

Effizienzsteigerungen oder gar neue Geschäftsfelder entstehen selten als Revolution, sondern sind evolutionäre, Case-basierte Entwicklungen. Daher glauben wir, dass die bestehenden Systeme / Prozesse nicht per se ersetzt werden müssen, sondern mit intelligenten Komponenten erweitert werden können.

Das Spektrum der bei Advanced Analytics Projekten genutzten Methoden und Technologien ist relativ umfangreich. Entscheidend ist der Use Case – also Anpassung der Technologie bezogen auf die jeweilige Zielsetzung. Dabei gilt der Grundsatz: „vom Einfachen hin zum Komplexen“.

Advanced Analytics bedeutet autonome oder halbautonome Analyseverfahren von Daten oder Inhalten. Hierbei werden unterschiedlichste Methoden und Technologien genutzt, z.B. Verfahren der sog. Künstlichen Intelligenz, wie Machine Learning oder Neuronale Netze. Aber auch mit weniger komplexen Ansätzen aus der Statistik und der Stochastik können in vielen Advanced Analytics Projekten hervorragende Ergebnisse erzielt werden.

Unser Ziel ist es, bestehenden Systeme durch schlanke, analytische Microservices zu ergänzen bzw. zu erweitern – egal ob es sich hierbei um Prozesslösungen oder um Anwendungen aus dem Bereich Business Intelligence (BI) handelt.

Erweitert man z.B. die klassische BI um Advanced Analytics, die mit den unterschiedlichsten Algorithmen arbeitet – von einfachen Korrelationen bis zu Neuronalen Netzen –, wird aus einem statisch-deskriptiven BI-System ein intelligenter Service, der die Entscheidungsfindung aktiv unterstützen kann.

Use Case

Sports Analytics

Im Gegensatz zu anderen Sportarten werden im Basketball bereits seit Jahrzenten statistische Analysen genutzt, um die Spiel-, Spieler- und die Team-Koordination zu verbessern. 

Diese Ansätze haben wir gemeinsam mit einem Top-Proficlub und durch Nutzung von Advanced Analytics weiterentwickelt.

Was wir tun

Identifikation, Entwicklung und Betrieb
von Data Analytics Use Cases

Bestehende Geschäftsmodelle sollen durch selbstlernende AI-Lösungen schnell und nachhaltig verbessert werden – idealerweise wird die Profitabilität unmittelbar gesteigert. Das erreichen wir durch eine klare Definition von Impact und Nutzen.

Auszeichnung-gefoerdert_vom_bmbf_deutsch
BSFZ_Siegel_2023

Automatischer
Testdatengenerator

NLP basierter
Web-Crawler

BSFZ_Siegel_2022

Marktpreisprognosen am
Strommarkt

Lastspitzprognosen bei
Stromnetzen

Entwicklung und Technologien

Grundlage für unsere Lösungen sind sowohl bewährte Algorithmen aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning als auch custom-made Analysen und Algorithmen, die fast ausschließlich in der Cloud betrieben werden.

Die Programmierung basiert im Wesentlichen auf Python, der am weitesten verbreiteten Programmiersprache im Bereich Advanced Analytics.

Python_logo
Scikit_learn_logo
Jupyter_logo
TensorFlow-Logo
KubeFlow-Logo
docker-Logo
GitHub-Logo

Wie die Implementierung von Advanced-Analytics-Projekten in den unterschiedlichsten Branchen aussehen kann, zeigen wir gemeinsam mit unseren Kollegen aus dem TDWI.

Inhaltlich besteht dabei ein klarer und enger Fokus auf den Bereichen Mining (z. B. Mustererkennung, Identifikation von Auffälligkeiten) und Prozessoptimierung.

Anhand konkreter Anwendungsfälle werden die spezifischen Herausforderungen, der erzeugte Mehrwert und die Umsetzung in Form von architekturellen Darstellungen beschrieben.

Advanced Analytics & AI
heißt für uns:

Nutzung eines robusten Vorgehensmodells, das wir aufgrund unserer Erfahrungen aus Forschung und (harter) Business-Realität entwickelt haben. Hierdurch können wir die Erfolgswahrscheinlichkeit von Analytics Projekte erheblich steigern – egal welche Ziele Sie gerade verfolgen.

Wir unterstützen Sie bei der Identifikation von erfolgsversprechenden Use Cases oder evaluieren Ihre Anwendungsfälle hinsichtlich ihres Potenzials und ihrer Realisierbarkeit.

Die gemeinsam definierte Roadmap, ein schnelles Prototyping und schließlich die Produktivsetzung sorgen dann für die optimale Umsetzung.

Dr.-Ing. Harald Gerhards
Head of Cloud Engineering

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