Data Science Beratung (Data Science Consulting) ist eine der Kernleistungen, die wir unseren Kund:innen anbieten. Dabei geht es um die Extraktion der Wissensbestände aus Big Data zur Produkt-, Leistungs- und Prozessoptimierung in einem Unternehmen. Wir helfen Ihnen, aus den strukturierten, unstrukturierten und semi-strukturierten Daten mit Algorithmen und KI einen Mehrwert zu generieren sowie Ihre Produkte und Leistungen durch moderne Methoden wie Machine Learning und künstliche Intelligenz zu optimieren.
Data Science Beratung: Was bedeutet dies konkret?
Wenn Sie in Ihrem täglichen Geschäft mit einer Vielzahl von Daten unterschiedlicher Qualität zu tun haben, müssen Sie davon auch profitieren können. Häufig werden die Daten (insbesondere, wenn diese unstrukturiert oder semi-strukturiert vorliegen) gar nicht bearbeitet bzw. nur oberflächlich analysiert – ohne Implikationen für operative und strategische Entscheidungen. In einer datengetriebenen Welt ist es allerdings in jeder Branche essenziell, die Potenziale von Data Science möglichst vollständig auszuschöpfen. Dies bedeutet unter anderem, Ihre betriebswirtschaftlichen Zielsetzungen durch den Einsatz von KI schneller und effektiver zu erreichen und Ihre Profite durch den geschickten Einsatz von Daten zu steigern. Genau hier setzen wir uns mit unserem Data Science Consultant ein.
Unsere Leistungen zu Data Science Beratung im Überblick
- Analyse und Auswertung von verfügbaren Daten im Rahmen der explorativen Datenanalyse
- Erstellung von Prognosen und Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten (z. B. im Kauf- und Kündigungsverhalten, im Umsatzbereich, Kostenkalkulationen für Projekte etc.)
- Identifizierung von Unregelmäßigkeiten und Anomalien in den Datenbeständen und deren entsprechende Interpretation
- Analyse von verschiedenen Datentypen: Sprache, Text, Bilder, Videos etc.
- Identifizierung und Analyse von kausalen Zusammenhängen innerhalb der Datenmengen mit der abschließenden Ableitung von Implikationen für Ihr Unternehmen
- KI Beratung: Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning zur Entwicklung fortschrittlicher Datenmodelle und Strategien
- Moderne Methoden zur Entwicklung einer Datenstrategie
- Datengetriebene Umsetzung von Projekten
- Verarbeitung der Datenbasis aus Google Analytics und anderen Tools für E-Commerce-Unternehmen
- Lösungen und Strategien für Optimierungsprobleme basierend auf KI
Wie unser Data Science Consultant Ihnen weiterhelfen kann
- Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir eine Data Science Strategie und legen Ziele und Meilensteine zur Zielerreichung fest
- Nach der Spezifizierung der vereinbarten Zielsetzungen erstellen wir einen konkreten Umsetzungsplan und beraten Sie bei der Datengewinnung, -verwaltung und -auswertung
- Wir unterstützen Ihre Data Science Initiativen und helfen Ihnen, jene Lösungen zu finden, die Ihren Bedürfnissen optimal entsprechen sowie Ihnen und Ihren Mitarbeitern einen Mehrwert bieten
- Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung und Umsetzung von Data Science Lösungen, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind, und helfen Ihnen, die Unternehmensprozesse zu optimieren, Ihre Produkte und Leistungen zu verbessern sowie datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln
- Gerne führen wir im Rahmen von Data Science Consulting spezielle Data Science Trainings für Ihr Unternehmen durch und unterstützen Sie dabei, die Potenziale von Big Data, künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Ihrem Unternehmen möglichst vollständig zu nutzen
Google Rating
Fallbeispiele von Data Science Consulting and Analytics Consulting aus verschiedenen Bereichen
Data Science and Analytics Consulting kommt in verschiedenen Bereichen zum Einsatz – und dies unabhängig der Unternehmensgröße, der Branche oder der Form der Daten. Hier ein paar Beispiele aus verschiedenen Bereichen zum Nutzen von Data Science Beratung.
E-Commerce
Wenn Ihr Unternehmen im E-Commerce-Bereich tätig ist, dann wäre es für Sie wichtig zu wissen, warum die Kunden ihren Kauf nicht abschließen bzw. aus welchen Gründen Kunden dazu tendieren, die Abwicklung der Online-Transaktion abzubrechen. Zwar bietet hier beispielsweise die Benutzeroberfläche von Google Analytics erste Einblicke, ohne Data Science ist es aber nicht möglich, diese Gründe in ausreichender Tiefe zu erkunden. Mit Data Science Beratung gewinnen Sie allerdings Einblicke in einzelne Details des Kundenverhaltens und in die entsprechende Phase der Customer Journey, in der die meisten Abwanderungen geschehen. So lassen sich sämtliche Abläufe bestmöglich optimieren und auch die Umsätze erhöhen.
Außerdem lässt sich durch Machine Learning und KI Lösungen eine Datenstrategie entwickeln, die es für die die Zukunft ermöglicht auch große Datenmengen mit Hilfe von Algorithmen auszuwerten und die Erkenntnisse aus dieser Datenanalyse in vorhandene Optimierungsmodelle einzuspeisen, sodass Sie aus Ihrer Datenbasis einen optimalen Mehrwert ziehen.
Marketing
Aufgrund einer Vielzahl von Produkten und Leistungen fällt es den meisten Kund:innen schwer, eine Entscheidung zu treffen. Dies übt einen Einfluss auf die Absätze von Unternehmen in verschiedensten Branchen aus, die möglichst viele Kund:innen gewinnen wollen und sich aus diesem Grund für das Zur-Verfügung-Stellen eines breiten Produkt- und Leistungssortiments entscheiden. Dies hilft allerdings häufig nicht weiter. Mit der Inanspruchnahme von Data Science and Analytics Consulting lassen sich allerdings Prognosen und Vorhersagen der Nachfrage erstellen, die den Unternehmen helfen können, ihre Produkt- und Leistungspalette einzugrenzen bzw. sich enger zu profilieren und dadurch den Absatz zu steigern.
Data Science Beratung und Data Science Consulting an jedem Ort zugänglich
Da wir online arbeiten, können Sie auf unsere Data Science and Analytics Consulting Leistungen jederzeit zugreifen – unabhängig davon, wo Sie sich befinden. Unser Data Science Beratungsangebot ist weltweit zugänglich, sodass Sie für die Inanspruchnahme unserer Leistungen lediglich einen Laptop und das Internet benötigen. Dadurch ersparen Sie Fahrt- und Wartezeiten und können über einen Click mit der Implementierung von Data Science Lösungen in Ihrem Unternehmen anfangen.
Vereinbaren Sie über unser Anfrageformular einen unverbindlichen Termin mit uns, damit wir Ihnen mehr über Data Science and Analytics Consulting erzählen könnten!
Experten in Data Science Beratung
Als Expert:innen in Data Science Consulting stellen wir nur qualifizierte und erfahrene Fachkräfte ein, die sich nicht nur mit Data Science auskennen, sondern auch als Coaches engagieren. Als Folge können wir Ihnen eine individuelle und auf Ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst Data Science Beratung bieten und betreuen unsere Kund:innen umfassend und entsprechend Ihrer konkreten Zielsetzungen. Wenn wir Ihre Daten anordnen, analysieren und interpretieren, erhalten Sie sofort die Ergebnisse der Datenauswertung und können auf solche Weise die Qualität unserer Leistungen kontrollieren. Die Beratung ist sowohl in Deutsch als auch in Englisch möglich.
Kosten von Data Science Consulting
Die Data Science Beratung wird auf Stundenbasis (60 Minuten) abgerechnet. Die Kosten werden individuell je nach Ihren Bedürfnissen und Zielsetzungen kalkuliert. Sie können die Anzahl von Stunden mitbestimmen, wobei wir Sie allerdings gerne beraten, in wie vielen Sessionen sich Ihre Ziele optimal erreichen lassen. Der Termin- und Kostenplan werden individuell abgestimmt. Die gesamte Kommunikation läuft verschlüsselt ab und wir schützen Ihre Daten streng nach den Vorschriften der DSGVO.
Data Science and Analytics Consulting aus einer Hand
Da wir nicht nur Leistungen im Bereich von Data Science Beratung übernehmen, sondern auch verschiedene Angebote im Bereich von Statistik, Data Mining und Programmierung bieten, wissen wir mit den Daten korrekt umzugehen. Wir können Ihnen garantieren, dass Sie mit der Inanspruchnahme von Data Science Consulting Leistungen Ihre Ziele schneller und effizienter erreichen können und gleichzeitig die Möglichkeit erhalten, eine Data Science Infrastruktur in Ihrem Unternehmen aufzubauen. Und unser Ziel ist es, Ihnen dabei eine qualitative Unterstützung zu leisten.
Big Data
Mit Big Data bezeichnet man branchenunabhängig große Datenmengen bzw. deren Auswertung. Big Data kommt überall dort zum Einsatz, wo sich grosse Datenmangen ohnehin ansammeln: Im Marketing, im Internet, durch Sensoren, in der Produktion, in Krankenhäusern, im Sicherheitsbereich. Die Analyse von Big Data hilft Unternehmen dabei, frühzeitig schädliches Verhalten (z.B. systematische Fehler oder Betrug), aber auch positive Stimmungen zu entdecken und für sich zu nutzen. Die Ergebnisse der Big Data Auswertungen unterstützen die Planung von Cross Selling, die Kundensegmentierung, Prognosen, Qualitätssicherung, Betrugserkennung und Business Intelligence. Aber auch der Wissenschaft stehen durch Big Data große Datenmengen zur Verfügung.
Sollten Sie Unterstützung bei einem Big Data Projekt benötigen, helfen Ihnen unsere Statistiker gerne weiter. Nutzen Sie hierzu einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.
Unsere Stärken liegen insbesondere bei der Analyse und Prognose großer Datenmengen – der Big Data Analytics und Big Data Predictive Analytics. Jedoch können wir zu jeder Phase des Big Data Projektes helfen.
Phasen des Big Data Projektes & wie Novustat helfen kann
- Formulieren der Fragestellung : Ohne klare Frage keine klare Antwort. Die Fragestellung muss manchmal auch iterativ gefunden werden, indem man explorativ die Daten untersucht und anschließend die Frage konkretisiert. Hier kann Novustat Data Mining Beratung leisten.
- Auswahl und Zusammenführen der Daten aus verschiedensten Quellen: Dazu gehört auch der Export von Daten aus IT-Systemen und deren Import in einer einzigen Datenbank, die technische Umformatierung und die inhaltliche Umcodierung. Teilweise lassen können wir diese Tätigkeiten für Sie automatisieren, teilweise müssen sie händisch ausgeführt werden.
- Planung und Durchführung der Datenbereinigung: Gerade weil die Daten aus verschiedenen Quellen stammen und gar nicht für den Zweck der Auswertung erhoben wurden, lässt deren Qualität zu wünschen übrig. Darum müssen unvollständige Datensätze vervollständigt oder entfernt werden, Dubletten bereinigt oder zusammengehörige Daten gefunden und integriert werden. Kann man für die Datenbereinigung Regeln definieren, lässt sich diese Tätigkeit werkzeugunterstützt automatisieren.
- Auswahl der richtigen Analyse-Methode: Zur verfügung stehen vielfältige statistische Verfahren und methoden wie z.B. Clustering. Kompetent auszuwählen sind aber auch das passende Werkzeug, die Hardware und der Auswertungsalgorithmus (z.B. Hadoop, MapReduce), die zur Datenmenge und Auswertung passen.
- Durchführen der Auswertung: Nun wird mit Hilfe des gewählten Werkzeugs die entsprechende Methode ausgeführt und die Durchführung protokolliert. Die gestellte Frage wird beantwortet. Gegebenenfalls muss für die Auswertung ein Skript programmiert werden.
- Optimierung der Auswertungsdauer: Die Auswertung von Big Data benötigt wegen der großen Datenmenge auch entsprechend viele Ressourcen in Form von Hardware und Rechenzeit. Gerade bei Auswertungen, die regelmäßig wiederholt ausgeführt werden sollen, lohnt eine Optimierung durch die Verbesserung des Algorithmus.
- Validierung der gefundenen Ergebnisse anhand weiterer Daten: Der Vorteil der großen Datenmengen besteht darin, dass man die Daten zu zwei verschiedenen Zwecken verwenden kann: Den einen Teil für die Auswertung und den zweiten Teil für die Überprüfung, ob auch diese Daten zu denselben Schlussfolgerungen führen.
- Interpretation der Ergebnisse : Die Ergebnisse der Auswertung beantworten die anfangs gestellte Frage. Sie müssen dann noch auf ihre statistische Signifikanz analysiert werden. Damit kann die Zuverlässigkeit der Antwort quantifiziert werden. Zur Interpretation gehört auch das Formulieren von Schlussfolgerungen, wozu Branchenwissen nötig ist.
- Zielgruppenspezifische Darstellung der Ergebnisse: Die Ergebnisse des Projektes ßießen dann in einen Abschlussbericht ein oder werden als Präsentation vorgestellt. Auch eine vollständige Dokumentation aller durchgeführten Auswertungen, Original-Daten und Ergebnisse ist für spätere Big Data Projekte nützlich. Meist sind mehrere verschiedene Darstellungen der Ergebnisse für verschiedene Zielgruppen nötig. Wir helfen Ihnen bei der grafischen und textuellen Darstellung, vollständig oder zusammenfassend.
- Beratung bei Datenschutzthemen : Werden im Big Data Projekt personenbezogene Daten verarbeitet, ist ein Datenschutzkonzept nötig. Dazu gehören auch Überlegungen zu und die Umsetzung von Maßnahmen zur Anonymisierung von personenbezogenen Daten.
Sie können auch modular einzelne der Dienstleistungen beauftragen, je nach ihrem konkreten Bedarf. Wir überprüfen gerne auch bereits durchgeführte Big Data Projekte auf ihre Qualität und helfen sie zu verbessern.
Was ist schwierig an Big Data?
Herausfordernd ist beim Umgang mit Big Data nicht nur der reine Umfang der Daten. Große Datenmengen verlangen natürlich effizientere Auswertungsalgorithmen und performantere Hardware und Software als klassische statistische Auswertungen. Beispielsweise wird es nötig, parallel auf mehreren Servern zu rechnen, um in einer vernünftigen Zeit zu Ergebnissen zu gelangen.
Zusätzliche Herausforderungen bestehen auch darin, dass diese großen Datenmengen üblicherweise aus verschiedenen Quellen stammen und nicht für den vorliegenden Zweck erhoben wurden. Sie müssen also aus verschiedenen Orten, Datenbanken und Formaten in einer einzigen Datenbank integriert werden. Dazu werden sie auch umformatiert und umcodiert. Oft sind die Daten unvollständig, und es muss geklärt werden, wie man mit diesen Datenlücken umgeht: Welche Datensätze werden wegen Unvollständigkeit gelöscht? Welche Datenlücken werden wie gestopft? Auch die Datenaufbereitung verlangt umfangreiche Überlegungen und muss nachvollziehbar und qualitativ hochwertig erfolgen.
Gleichzeitig steht man meist unter Zeitdruck, um möglichst bald verbindliche Big Data Analysen vorzulegen, auf deren Grundlage sinnvolle geschäftliche oder wissenschaftliche Entscheidungen getroffen werden können. Gerade wenn Produktionsfehler oder Betrugsfälle durch Auswertungen von Big Data entdeckt werden sollen, sollte die Auswertung möglichst in Echtzeit geschehen, um auf Ereignisse und Trends schnellstmöglich reagieren zu können. Spezielle Big Data Analytics Methoden sind nötig, um die gewünschte Geschwindigkeit zu erreichen. Will man aus den vorhandenen Daten Prognosen für die Zukunft erstellen, spricht man auch von Big Data Predictive Analytics.
Werden personenbezogene oder personenbeziehbare Daten verarbeitet, dann müssen die Regeln des Datenschutzes eingehalten werden. Selbst Daten, die für sich allein unkritisch sind, können durch das Zusammenführen datenschutzrechtlich relevant werden.
Was benötigt man für die Verarbeitung von Big Data?
- Eine klare Fragestellung: Klare, nützliche Antworten erhält nur, wer mit einer klar definierten Frage startet. (Es dürfen auch mehrere sein.)
- Die richtigen Daten: Aus den richtigen Datenquellen müssen die richtigen Daten extrahiert und in das passende Format gebracht werden.
- Geeignete Data Mining Analytics Methoden oder Big Data Predictive Analytics Methoden für die Datenanalyse
- Umfangreiche, performante Hardware, welche die Big Data Analyse durchführt.
- Genau die richtige Darstellung der Ergebnisse.
- Ein Datenschutzkonzept.
Novustat unterstützt Sie bei Ihrem Big Data Projekt
Wollen Sie Big Data für sich nutzen, so muss dieses Projekt sorgfältig geplant und durchgeführt werden. Fehler in der Datenbereitstellung, Bereinigung oder Auswertung können teuer werden. Die Unterstützung durch Experten tut bei so einem komplexen Projekt not. Eventuell haben Sie auch gar nicht alle notwendigen Ressourcen, z.B. die Rechenleistung.
Novustat unterstützt Sie gerne bei:
- Beratung bei der Planung Ihres Big Data Projektes, z.B. Formulieren der Frage, Auswahl der Daten und Datenquellen
- Erstellen des Datenschutzkonzeptes
- Zusammenführen der Daten
- Planung und Durchführung der Datenbereinigung
- Durchführen der Auswertungen
- Interpretation und Darstellung der Ergebnisse
Data Scientist Jobs
Die heutige Informationsgesellschaft ist mit einer ungeheuren Daten- und Informationsmenge konfrontiert. Laut einer Studie des Massachusetts Institute of Technology wird die täglich produzierte Datenmenge bis zum Jahr 2020 um jährlich 2000 Prozent steigen – doch schon heute liegt diese bei mehreren Millionen Terrabytes. Doch wie kann man Herr über diesen unüberblickbaren Datenhaufen werden? Ein Data Scientist beschäftigt sich mit der professionellen Verarbeitung, Auswertung und Interpretation von genau solchen Massendaten.
Ein Beruf mit Zukunft: Data Scientist
Als Data Scientist erfreut man sich in der Zukunft einer wachsenden Nachfrage auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt. Ein Data Scientist ist Spezialist im Umgang und der Interpretation von großen Datensätzen. Sie filtern und strukturieren die von Forschern und Unternehmen oft im großen Umfang vorhandene Daten und gewinnen daraus nützliche Erkenntnisse, beispielsweise zu Konsumentenverhalten, neuen Geschäfts- oder Rationalisierungsmöglichkeiten.
Ein Data Scientist kann nicht nur in der freien Wirtschaft Einsatz finden. Auch in anderen Bereichen wie zum Beispiel den Natur- oder Sozialwissenschaften entstehen große Datenmengen, die einer professionellen Analyse bedürfen, um beispielsweise gesellschaftliche Entwicklungen zu erklären oder zu künftige Ereignisse zu prognostizieren.
Als Data Scientist im Fokus von Wissenschaft und Wirtschaft
Viele Bildungseinrichtungen haben den Bereich Big-Data-Analyse bereits in Ihr Kursangebot aufgenommen und bilden erfahrene Statistiker aber auch Neulinge auf diesem Gebiet dazu aus, sich durch den oft undurchblickbaren Datendschungel zu schlagen.
So bietet beispielsweise das Fraunhofer IAIS allgemeine Schulungen zu Basic-Analytics, Big-Data-Analytics aber auch zu spezialisierten Bereichen wie Social-Media-Analytics an. Als Data Scientist erlernt man dort, anhand von prädiktiven Modellen und Analysen zukünftige Trends und Entwicklungen abzuleiten. Dieser Fokus auf die Interpretation von Daten in Hinblick auf künftige Entwicklungen unterscheidet einen Data Scientist von einem einfachen Analysten: Er sieht nicht nur die Gründe für bestehende Probleme, sondern erkennt diese vor Ihrer Entstehung.
Auch Novustat hat die starke Bedeutung dieses Berufsfelds für den Statistikmarkt der Zukunft erkannt. In der heutigen, stark diskontinuierlichen Gesellschaft mit Ihren vielen divergierenden Schichten und Strömungen genügt eine simple Stichprobenanalyse nicht mehr, um ein realitätsnahes Bild zu erhalten. Um eine fundierte Aussage über einen bestimmten Bereich der Wirtschaft, Naturwissenschaft oder der Gesellschaft selbst zu treffen, müssen umfassende Datenmengen erhoben und anschließend von einem qualifizierten Data Scientist ausgewertet werden.
Data Scientist bei Novustat
Wenn Sie bereits Erfahrung als Data Scientist und im Umgang mit Big Data gesammelt haben, dann bewerben Sie sich jetzt bei Novustat. Wir arbeiten bereits mit top ausgebildeten Data Scientist zusammen, sind aber durch die stetig steigende Nachfrage immer offen für neue Bewerbungen. Wir bieten unseren Data Scientists Kooperationsmöglichkeiten in nahezu allen akademischen Fachbereiche und bieten flexible Arbeitszeiten sowie stets eine lukrative Vergütung. Im Gegenzug erwarten wir von jedem unserer Kooperationspartner, der im Rahmen eines Data Scientist Job mit Novustat zusammenarbeitet, absolute Termintreue sowie eine zuverlässige und strukturierte Arbeitsweise. Darüber hinaus sollten Sie fachlich für die Arbeit mit großen Datensätzen qualifiziert sein und mehrjährige Erfahrung auf einem akademischen Fachgebiet vorweisen können.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!