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Data-Science-Beratung, die Modelle in den Livebetrieb bringt.
Die besten Algorithmen liefern nichts ohne eine saubere Datenbasis. Wir beraten Sie von der Data Readiness über Data Engineering und Machine Learning bis zum produktiven Modell, das Ihre Entscheidungen messbar verbessert.
Trusted Partnerships & Forschungskooperationen
Woran Data-Science-Projekte scheitern
Selten an der Wahl des Modells. In über 80 % der Fälle liegt der Fehler nicht im Code, sondern im Fundament: in der Datenbasis, der Data Governance und im Weg vom Prototyp in den Betrieb.
- Die Daten liegen in fragmentierten Excel-Tabellen und verteilten Datentöpfen, ohne gemeinsame Standards.
- Es gibt Ideen für Prognosen oder Mustererkennung, aber niemand kann sagen, ob die Datenbasis dafür taugt.
- Ein Modell funktioniert im Prototyp, erreicht aber nie den Livebetrieb.
- Ein Modell ist live, wird aber nicht überwacht, obwohl sich die Daten ständig verändern.
Unsere Leistungen in der Data-Science-Beratung
Von der Datenbasis bis zum überwachten Modell, aus einer Hand. Sie können an jedem Punkt einsteigen.
Data-Science-Strategie & Use Cases
Wir klären, welche Fragestellung sich mit Ihren Daten lösen lässt, und bewerten Use Cases nach Nutzen, Aufwand und Datenreife.
Data Readiness Check
Wir identifizieren Lücken in Ihrer Data Governance, prüfen Datenqualität, Aktualität und Sicherheit und bereinigen inkonsistente Datensätze.
Warum die Datenbasis entscheidet →Data Engineering & Datenplattform
Wir führen verteilte Datenquellen zu einer Single Source of Truth zusammen, als Grundlage für Analysen, Dashboards und Modelle.
Machine Learning & Prognosemodelle
Wir wählen die passende Methode für Ihren Anwendungsfall, ob Zeitreihen, Text- oder Bildanalyse, und vergleichen Algorithmen an Ihren echten Daten.
Interview mit unserem ML-Team →Predictive Analytics
Bedarfsprognosen, Kaufwahrscheinlichkeiten, Segmentierungen: Wir machen aus historischen Daten belastbare Vorhersagen für Ihre Entscheidungen.
Livebetrieb & Monitoring
Wir integrieren Modelle in Ihre Systeme und überwachen sie nach dem Release, damit sie auch bei sich verändernden Daten zuverlässig bleiben.
Von den Rohdaten zum produktiven Modell
Ein Modell ist erst fertig, wenn es im Betrieb zuverlässig liefert. Deshalb endet unsere Arbeit nicht mit dem Training, sondern mit dem Monitoring.
- 1
Fragestellung & Datenlage
Welche Entscheidung soll das Modell verbessern, und welche Daten gibt es dafür?
- 2
Daten säubern & strukturieren
Jede Analyse beginnt mit bereinigten, konsistenten und vollständigen Daten
- 3
Modellauswahl & Vergleich
Performancevergleich verschiedener Algorithmen auf Ihrem Datensatz
- 4
Integration in den Betrieb
Das Modell liefert Vorhersagen dort, wo Ihr Team entscheidet
- 5
Monitoring & Anpassung
Modelle und Ergebnisse werden nach dem Release überwacht und nachgeschärft
Data Science in der Praxis
Lichtblick: 24 % weniger Out-of-Stock durch KI-Bedarfsprognosen
Zentrale Datenplattform mit ERP-Anbindung und ein Ensemble-Forecasting-Modell aus Prophet, CatBoost und Baseline.
Case lesen →Forschung · Public HealthPANDA: Varianten-Tracking bis zu eine Woche schneller
Datenfusion von Genom- und Mobilitätsdaten mit Universitätsklinikum Jena und T-Systems. Peer-reviewed publiziert in eLife.
Case lesen →Retail · SegmentierungKI-Store-Segmentierung: +6,5 % Besucherfrequenz im Test
Eine KI-Methode rechnet Lage-Effekte heraus und macht Filialen auf Basis ihres tatsächlichen Potenzials vergleichbar.
Case lesen →Data Science und Forschung seit 2015
Unser Data-Science-Team arbeitet forschungsnah. Aus unserem Innovation Lab epicinsights fließt angewandte Forschung direkt in die Projekte unserer Kunden, mit Fokus auf praktikable, robuste und skalierbare Methoden.
Häufige Fragen zur Data-Science-Beratung
Was macht eine Data-Science-Beratung?
Eine Data-Science-Beratung hilft Ihnen, aus vorhandenen Daten handlungsrelevante Informationen zu gewinnen: Vorhersagen treffen, Muster erkennen, Entscheidungen absichern. Bei SMADEV gehören dazu die Prüfung der Datenbasis, das Data Engineering, die Entwicklung und der Vergleich von Machine-Learning-Modellen sowie deren Betrieb und Überwachung.
Was ist der Unterschied zwischen Data Science, Machine Learning und KI?
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff. Machine Learning ist ein Teilgebiet davon: Verfahren, die aus Daten lernen und eine der wichtigsten Voraussetzungen für KI-Software sind. Data Science umfasst den gesamten Weg von der Datenaufbereitung über Analyse und Modellierung bis zur Interpretation der Ergebnisse.
Welche Daten brauchen wir für ein Data-Science-Projekt?
Das hängt von der Fragestellung ab. Wir arbeiten mit Tabellen- und ERP-Daten, Zeitreihen, Texten, Bildern oder Trackingdaten. Entscheidend ist weniger die Menge als Relevanz, Konsistenz und Vollständigkeit. Genau das klären wir im Data Readiness Check.
Beraten Sie nur, oder entwickeln Sie auch?
Beides. Wir entwickeln die Modelle selbst, integrieren sie in Ihre Systeme und überwachen sie im Livebetrieb. Auf Wunsch vermitteln wir Ihrem Team das Know-how, die Lösung später selbst zu betreiben.
Was kostet eine Data-Science-Beratung?
Das hängt von Umfang und Ausgangslage ab. Der Discovery Call ist kostenfrei; danach erhalten Sie ein Angebot für die Schritte, die sich für Ihren Anwendungsfall lohnen.
Wie läuft der Einstieg ab?
Mit einem kostenfreien, 45-minütigen Discovery Call. Wir besprechen Ihre Fragestellung und Datenlage und klären, welcher nächste Schritt sich lohnt.
Was könnten Ihre Daten vorhersagen?
Beschreiben Sie kurz Ihre Fragestellung oder Datenlage. Wir melden uns persönlich und klären, welcher nächste Schritt sich lohnt.
- Persönliches Gespräch mit unserem Data-Science-Team
- Ehrliche Einschätzung Ihrer Datenbasis
- Klare nächste Schritte statt vage Versprechen
- Antwort innerhalb von 24 Stunden
Unverbindlich und kostenlos · Jena, Deutschland