Data Science & KI Projekte zuverlässig und sicher umsetzen
Data Science & KI sind echte Schlagwörter heutigen Wirtschaftens. Umso erstaunlicher ist es, dass 85 Prozent aller KI-Implementierungen schief gehen. NOVEDAS ist Teil eines Netzwerks von drei Unternehmen. Wir bieten Ihnen von der Konzeptentwicklung über die Implementierung bis hin zur Nachbetreuung von KI-Projekten alles aus einer Hand.
Data Science verändert Geschäftsmodelle nachhaltig
Data Science verspricht Prozesse aller Unternehmensbereiche wie auch ganze Geschäftsmodelle und Branchen nachhaltig zu verändern. Mit diesen Versprechen hat sich das Thema in den letzten Jahren global zu einem der großen Technologie- aber auch Hype-Themen entwickelt.
Für technologie-affine Unternehmen bietet sich daher jetzt auf Grundlage dieser Entwicklungen von Software, Rechenleistung und Big Data die Möglichkeit das neu geschaffene Potential zu nutzen, ihre Produkte zu optimieren, Risiken zu minimieren und Kosten einzusparen. Im Endeffekt können so Alleinstellungsmerkmale entwickelt und Wettbewerbsvorteile erlangt werden.
der Unternehmen haben vor, in Künstliche Intelligenz zu investieren.
der Unternehmen denken, dass KI Mitarbeiter produktiver machen kann.
denken, dass KI den Wert ihrer Produkte und Services verbessern wird.
wollen ihre Arbeitnehmer darauf vorbereiten, mit KI-Tools zu arbeiten.
AI is likely to be either the best or worst thing to happen to humanity.
NOVEDAS unterstützt bei der Implementierung von Data Science-Anwendungen
Unser mehrstufiges Angebot ist umfangreich; wir können Sie über den gesamten Weg von der Idenfitikation potentieller Data Science-Projekte bis hin zur Betreuung des laufenden Betriebs unterstützen. Gleichzeitig haben Sie die Möglichkeit, nur bei einzelnen Schritten unsere Leistungen in Anspruch zu nehmen – oder nur bis zu einem gewissen Zeitpunkt.
Erst-Workshop für besseres Verständnis
Allgemeines Verständnis für AI/ML & falsche Erwartungen aus dem Weg schaffen. Bedeutet: Potentiale & Herausforderungen von AI/ML vermittelt, Use-Cases identifiziert, Statistische Hypothese entwickelt
Use-Case-Test anh. von Beispieldaten
Test für Anwendungsfall anhand von Beispieldaten durchführen und bewerten. Bedeutet: Machbarkeit anhand von Beispieldaten getestet, Use-Case initial bewertet, Vorhandensein notwendiger Daten geprüft.
Prototyp anhand von Echtdaten
(Anonymisierte) Echtdaten aufbereiten und Prototyp für den Use-Case entwickeln.
Bedeutet: Prototyp in < 14 Tagen entwickelt, Mehrwert der Data Science Lösung aufgrund der statistischen Hypothese bestimmt
Durchführung diverser Analysen
Anforderungen für Integration i. d. Regelbetrieb identifizieren und auf Machbarkeit prüfen
Bedeutet: Machbarkeit im Regelbetrieb aufwendig geprüft, Zielzustand identifiziert und definiert, Anforderungen gesammelt
Impact-Analyse und Projektvorschlag
Projektplan zur Erreichung des Zielzustands erstellen und Auswirkungen abschätzen
Bedeutet: Aufwand & Kosten zur Erreichung des Zielbilds erkannt, Projektplan und Methodische Ansätze festgelegt, Sonstige Auswirkungen absehbar.
Kick-Off-Workshop
Mitarbeiter & Stakeholder in die gemeinsame Vision einbeziehen und Projekt starten. Bedeutet: Alle Beteiligten haben geteilte Visionen & Erwartungen, Die kommende Veränderung wird als etwas positives erkannt, Startpunkt des Projekts.
Projektumsetzung Integration
Wir begleiten den Plan bei der Umsetzung und stellen sicher, dass das Ziel erreicht wird. Bedeutet: Zielzustand erreicht, Herausforderungen von AI/ML Projekten gemeistert, Einhaltung von Aufwänden und Kosten.
Skalierung und Verbesserung
Nachhaltigkeit durch Verbesserung der Ergebnisse und Wissensübertragung sicherstellen. Bedeutet: Lessons Learned gesichert, Pot. Skalierung / Transition der Ergebnisse geplant, Langfristige AI/ML Strategie entwickelt / angepasst.
Unsere Stärke: Ein Netzwerk aus Experten
NOVEDAS zeichnet sich schon immer dadurch aus, dass wir Projekte nicht nur konzeptionieren, sondern auch durchführen. Dazu gehört unter anderem, Data Science-Projekte schon vor dem Start zu evaluieren. Im Laufe des Prozesses arbeiten wir dann mit unseren Partnern zusammen, um effizient und effektiv mit Ihren Daten zu arbeiten (Data Mining), Rapid Prototyping zu betreiben und erfolgreiche KI-Projekte mit Ihnen durchzuführen.
AI-Sprints dicht am Kunden mit neoteric
Neoteric ist ein innovatives Unternehmen für Software-Entwicklung, dass auf Künstliche Intelligenz spezialisiert ist und das schon viele erfolgreiche Projekte durchgeführt hat. Das Ziel: KI-Sprints dicht am Kunden viel Kommunikation durchführen.
IT-Projektmanagement durch NOVEDAS
Seit mehr als 20 Jahren steht NOVEDAS Consulting für herausragende Senior Berater nah am Kunden und am Produkt. Im Fokus steht dabei, zukunftsgerichtete Technologien auf die Realität der Kunden pragmatisch anzuwenden.
Rahmenbedingungen durch Goldblum Consulting
Alle Goldblum-Berater sind Führungskräfte und teilen ihre Erfahrungen. Goldblum bietet Schulungen für Führungskräfte an, die zu einer KI-Kompetenz führen, die konzeptionelles KI-Verständnis, ein KI-Roadmap und potenzielle Anwendungsfälle umfassen.
Projektbeispiele
Lassen Sie sich von unserer Arbeit überzeugen.
In einer Geschäftsbeziehung zwischen einem IT-Dienstleister und seinem Kunden wird in der Regel eine als Teil des Service Level Managements (SLM) ein Service Level Agreement (SLA) vereinbart. In diesem werden Gütestufe für die Dienstleistung vereinbart, die der IT-Dienstleister einzuhalten hat. Über eine Kombination von intelligenten KI Algorithmen aus den Bereichen Anomaly Detection und Prediction, kann ein IT-Dienstleister früh mögliche Herausforderungen bei der Einhaltung von Service Levels erkennen und reagieren, bevor diese die Vereinbarung sprengen.
Betreiber von Frachtschiffen stehen häufig der Herausforderung gegenüber, dass unklar ist, ob angemeldete Frachtkunden tatsächlich, rechtzeitig, zur Abfahrtszeit der Schiffe mit ihren Waren vor Ort sind. Wenn dies nicht der Fall ist, handelt es sich um so genannte „No-Shows“, die die Auslastung der Schiffe verringern. Durch Machine Learning und KI können auf Grundlage von Kunden und weiteren Rahmendaten, „No-Show“ Raten für einzelne Abfahren vorhergesagt werden, was z.B. eine fundierte Überbuchung von Schiffen ermöglicht und die Effizienz steigert.
Der digitale Werbemarkt ist einer der Industrien, die am frühesten digitalisiert wurden und der heute hochgradig datengetrieben arbeitet. Zur Auslieferung von Werbung auf Webseiten spielen viele Akteure, Datenquellen und Komponenten im Millisekundenbereich zusammen, um einerseits passgenaue Werbung auszusteuern und um gleichzeitig den Werbepreis auszuhandeln. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz können diese Prozesse und somit die Umsätze für die Werbeplatzanbieter (z.B. Zeitungen, Portale) signifikant verbessert werden.
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