In Zusammenarbeit mit Aplus Technology
Ergänzendes Angebot mit Technologiepartner
Data Science und KI: Daten nutzbar machen, Abläufe gezielt verbessern
Gemeinsam mit unserem Technologiepartner Aplus Technology unterstützen wir Unternehmen dabei, vorhandene Daten auszuwerten, Machine Learning sinnvoll einzusetzen und wiederkehrende Abläufe zu automatisieren – mit Ansprechpartner in Wien.
Wofür sich Data Science und KI eignen
Viele Unternehmen verfügen über Daten aus Fachanwendungen, ERP-Systemen, Sensoren oder Dokumenten – genutzt wird davon oft nur ein kleiner Teil. Data Science und künstliche Intelligenz können helfen, Zusammenhänge sichtbar zu machen, Entscheidungen zu unterstützen und Routinearbeit zu reduzieren.
Ob ein KI-Ansatz sinnvoll ist, hängt von Datenlage, Zielsetzung und Rahmenbedingungen ab. Deshalb beginnen wir mit einer nüchternen Bestandsaufnahme – nicht mit einem fertigen Werkzeug.
Datenanalyse und Business Intelligence
Kennzahlen und Zusammenhänge aus vorhandenen Daten ableiten und verständlich aufbereiten:
- Explorative Datenanalyse
- Kennzahlen- und Reporting-Konzepte
- BI-Dashboards
- Auswertung von Betriebs- und Sensordaten
- Prüfung und Verbesserung der Datenqualität
Machine Learning
Modelle, die aus Daten lernen – etwa für Prognosen, Klassifikation oder das Erkennen von Auffälligkeiten:
- Prognosemodelle (Predictive Analytics)
- Klassifikation und Mustererkennung
- Erkennung von Anomalien
- Training, Test und Bewertung von Modellen
- Machine-Learning-Pipelines
- Betrieb und Überwachung von Modellen Nach Abstimmung
KI-Strategie und Umsetzung
Von der ersten Idee zur tragfähigen Lösung – mit klarer Abwägung von Nutzen, Aufwand und Risiken:
- Identifikation geeigneter Anwendungsfälle
- Bewertung von Datenlage und Machbarkeit
- Proof of Concept
- Chatbots und digitale Assistenten
- Generative KI und Sprachmodelle (LLMs)
- Integration in bestehende Anwendungen
Automatisierung
Wiederkehrende, regelbasierte Abläufe digital abbilden und Medienbrüche reduzieren:
- Prozessautomatisierung
- Automatisierte Datenverarbeitung
- Benachrichtigungen und Workflows
- Anbindung an bestehende Systeme, z. B. HCL Domino
Data Engineering
Die Grundlage jeder Auswertung: Daten zuverlässig erfassen, zusammenführen und bereitstellen:
- Datenpipelines und Datenaufbereitung
- Zusammenführen von Datenquellen
- Datenmodellierung
- Schnittstellen und APIs
- Datenhaltung in der Cloud oder On-Premises Nach Abstimmung
So gehen wir vor
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Ziel und Datenlage klären
Welche Frage soll beantwortet, welcher Ablauf verbessert werden – und welche Daten stehen dafür zur Verfügung?
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Machbarkeit prüfen
Wir bewerten Datenqualität, Aufwand und Nutzen und empfehlen, ob und wie sich ein Ansatz lohnt.
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Pilot umsetzen
Ein überschaubarer Proof of Concept zeigt, was im realen Umfeld funktioniert.
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Integrieren und betreiben
Bewährte Lösungen binden wir in Ihre Systeme ein und begleiten den laufenden Betrieb.
Realistische Erwartungen
KI ist kein Selbstläufer. Wir versprechen keine bestimmten Einsparungen, Genauigkeiten oder Ergebnisse. Was erreichbar ist, hängt unter anderem ab von:
- Menge und Qualität der Daten
- Klarheit der Fragestellung
- Integration in bestehende Prozesse
- Datenschutz- und Compliance-Anforderungen
- Akzeptanz bei den Anwenderinnen und Anwendern