Science meets Software Engineering

„Wissen aus Daten gewinnen“, das ist die Quintessenz der interdisziplinären Tätigkeit Data Science.

Im Data Science Lab arbeiten hochqualifizierte Data Scientists mit ausgewiesenen IT Experten zusammen, um für unsere Auftraggeber optimale Ergebnisse zu erzielen.

 

Data Science ist interdisziplinär
Data Science ist interdisziplinär

 

Die Grenzen „klassischer“ Methoden

Data Science macht Daten auch dort auswertbar, wo klassische Methoden aufgrund der Komplexität des betrachteten Systems oder der Vielzahl von Daten zunächst versagen. Nicht zuletzt dann, wenn es um die Suche nach der sprichwörtlichen Nadel im Heuhaufen geht, zeigen gerade Data Science Ansätze ihre wahren Stärken und das wiederum illustriert anschaulich, warum Data Science in Zukunft immer wichtiger werden wird: Zum einen entstehen Daten auf Grund der Durchdringung der heutigen Lebens- und Arbeitsbereichen mit modernsten Computertechnologie in unglaublich großen Mengen, zu jeder Zeit und fast überall. Auf der anderen Seite ermöglicht eben dieser Zugewinn an Rechenleistung bei geeigneten Datenspeicher-Konzepten, dass auch extrem große Datenmengen durchforstet werden und dadurch subtile Zusammenhänge herausgearbeitet werden können, die sonst im Untergrundrauschen nicht zu erkennen wären.

Data Science vs. Business Intelligence

Die algorithmische Vorgehensweise bieten 2 wesentliche Vorteile gegenüber etablierten Vorgehensmodellen:

  • Schneller und effizienter zum Ziel, als mit klassischen Analyseverfahren
  • Weniger Fach-Spezialkenntnisse nötig, um gute Ergebnisse zu erzielen

 Business Intelligence (BI)Data Science
PerspektiveBlick in die VergangenheitBlick in die Zukunft
DatenSilo, Data Warehouse, oftmals SQLVerteilt, Unstrukturiert, Echtzeit
FragestellungenWas ist passiert?Was wird passieren? Was wäre wenn?
AusgabeTabellen, ReportsDatenvisualisierung, Data Solution
WerkzeugeSAS, Kognos, SAP etc.R, Python, awk, Hadoop - üblicherweise Open Source
MethodenStatistik, VisualisierungStatistik, Maschinelles Lernen, Topologische Datenanalyse, Neuronale Netze
ZieleBessere strategische EntscheidungenVorhersagen, hoch-automatisierte Lösungen
AgilitätStrukturiertere VorgehensweiseSchnelle Analysen und Experimente - Versuch und Irrtum
ImageStatistikerSexiest Job of 21th Century (HBR)

Data Science – heute und jetzt für Ihr Unternehmen!

Daten entstehen heute in großem Umfang, hoher Variabilität und Geschwindigkeit. Das Speicherproblem ist gelöst und durch Parallelisierung und Technologien wie Hadoop sind auch sehr große Datenmengen hinsichtlich Lagerung und Verarbeitung gut handhabbar. Gleichzeitig sind in den letzten Jahren alte Methoden ausgebaut und neue mathematische Methoden entwickelt worden, die sowohl von der gestiegenen Rechenleistung als auch den hohen Datenvolumen profitieren. Erwähnt werden müssen hier die Fortschritte beim Einsatz neuronaler Netze oder das neue Gebiet der Topologischen Datenanalyse. Die Performance klassischer Analyse-Ansätze wird dabei häufig deutlich übertroffen.
Ein wichtiger Aspekt ist auch der Zugang zu diesen Technologien: Sie stehen heute weitgehend als OpenSource-Bibliotheken frei zur Verfügung. Mit dem richtigen Know-How lassen sich so in kurzer Zeit Lösungen entwickeln, die Ihr Unternehmen voranbringen. Schon jetzt hilft Data Science zum Beispiel Wartungskosten zu reduzieren, Ernte-Erträge zu erhöhen oder Energiekosten zu senken und Fehlproduktion zu verringern. In der Logistik werden Lagerplätze und gespart und Lieferzeiten reduziert, in der Finanzbranche Betrug besser und schneller erkannt. Wir sind uns sicher: Auch in den Daten Ihres Unternehmens steckt Potenzial für Verbesserungen und Optimierungen. Zusammen mit Ihrer fachlichen Kompetenz können wir auch aus Ihren Daten Nutzen und Mehrwert generieren.

 

Das neusta software development west Data Science Lab

Das neusta software development west Data Science Team setzt sich aus erfahrenen Wissenschaftlern zusammen, die sich auf Data Science Methoden spezialisiert haben. Wir bündeln naturwissenschaftliche und mathematische Methodenkompetenz mit breit gefächerten und tief gehenden Erfahrungen in der Softwareentwicklung und Architekturberatung bei unseren mittelständischen Kunden aus dem ingenieurtechnischem Bereich. Das macht uns von der Präanalyse bis zur fertigen Unternehmens-Anwendung zu Ihrem kompetenten Ansprechpartner in Sachen Data Science und Predictive Analytics. Bei Bedarf ergänzen wir unser Team flexibel durch Kollegen mit umfangreichen Spezialkenntnissen aus den Bereichen Computerlinguistik, Finanzmarktökonometrie und Computervisualisierung.

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