Wie wir arbeiten

Sie wollen mithilfe von AI neue Geschäftsmodelle erschließen? Wir begleiten Sie von der Use Case Identifikation bis zum operativen Betrieb.

Vom promovierten Data Scientist bis zum Junior Developer eint uns bei paiqo die Begeisterung für die Themen AI und Daten Plattformen. Wir konnten somit über viele Jahre fokussiert in diesen Themen Know-How gewinnen – sowohl in der Konzeption als auch in der Umsetzung. Bauen Sie auf unsere langjährige Erfahrung: Wir begleiten Sie von der Use Case Identifikation bis zur operativen Umsetzung. Schritt für Schritt und immer an Ihrer Seite!

Wir haben einen standardisierten Prozess, der sich bereits in vielen Projekten bewährt hat. Diesen möchten wir Ihnen im Folgenden vorstellen.

Machine Learning Prozess

Jede Reise beginnt mit einem ersten Schritt. Damit Sie die Länge Ihrer Reise besser abschätzen können, haben wir den Pfad für Sie skizziert:

Envision

Ein Data-Science-Projekt beginnt üblicherweise mit einem Use-Case-Workshop. Hierbei ist es wichtig, möglichst viele Stakeholder und Domänenexperten zu inkludieren, um einen gesamtheitlichen Blick auf die derzeitige Situation, das Projektziel, etwaige Einschränkungen, verfügbare Datenquellen und Erfolgskriterien zu erhalten.

Ziel dieser Phase ist die genaue Definition des Projektziels anhand von messbaren Kriterien, Zusammenstellung des Projektteams, Definition der Datenquellen und Erstellung eines Projektplans.

Durch unsere langjährige Erfahrung ist es bereits hier möglich, die ersten Stolpersteine durch beispielsweise ein falsch gewähltes Ziel oder unzureichende Daten zu umgehen.

Ungefähre Durchlaufzeit: 1-2 Tage

Connect and Explore

Nun werden Abzüge der definierten Datenquellen in eine von Produktivsystemen getrennte Laborumgebung geladen, um die Daten auf Vollständigkeit und Qualität zu prüfen und um gegebenenfalls Datenbereinigungen durchzuführen. Zusätzlich werden die unterschiedlichen Datenquellen miteinander verknüpft und von ihrer Rohform in eine Machine Learning taugliche Repräsentation transformiert.

Ungefähre Durchlaufzeit: 2-4 Wochen

Find Value

Nachdem die Daten in brauchbarer Form vorliegen, ist es wichtig, möglichst schnell eine erste funktionierende Version der Machine Learning Pipeline zu erstellen, um die Ergebnisse anhand der definierten Erfolgskriterien bewerten zu können.

Die Evaluierung der Ergebnisse hilft einerseits, um iterativ die Verbesserung des Modells zu überprüfen, sowie, um teure Produktivsetzungen von unzureichenden Ergebnissen zu vermeiden.

Ungefähre Durchlaufzeit: 2-4 Wochen

Integrate

Nach erfolgreicher Machbarkeitsstudie (PoC) in der Laborumgebung ist es nun, an der Zeit die entwickelte Lösung in Ihre produktiven Prozesse zu integrieren.

Dazu gehört die Bereitstellung des Modells, um fortwährend und in Echtzeit neue Vorhersagen generieren zu können, sowie die Erstellung einer automatisierten Datenpipeline, um neue Daten zu laden und vorzubereiten. Einrichtung eines Monitorings und finale Tests der Performance im Livebetrieb runden diese Phase ab.

Ungefähre Durchlaufzeit: 1-2 Monate

Ihre Vorteile

Schnelle Ergebnisse

Unser iteratives Vorgehensmodell zeigt schnell, ob der geplante Weg zum Erfolg führt oder zeigt bei Bedarf auch rasch alternative Wege auf.

Bewährtes Vorgehen

Unser standardisierter Prozess wurde in vielen Projekten erprobt und fortlaufend verbessert.

End-2-End

Wir denken bereits während des Proof of Concepts an die Operationalisierung und machen erzielte Ergebnisse dadurch schnell im Tagesgeschäft nutzbar.

Unsere Partner

Mit unseren starken und innovativen Partnern, die neue Standards in ihren End-to-End-Plattformen setzen, verfolgen wir gemeinsam das Ziel, AI & Analytics in allen Wirtschaftsbereichen erfolgreich umzusetzen.
the Platform and AI Company
Wie wir arbeiten

Sie wollen mit Artificial Intelligence neue Werte aus Ihren Daten heben und suchen einen erfahrenen Partner?

Wir unterstützen Sie bei Ihrer Digitalisierung und setzen für Sie um.