„Daten sind das Gold der Zukunft“, heißt es. Und Künstliche Intelligenz ist das ideale Werkzeug, um dieses Gold zu schürfen und zu verarbeiten. Führt man beides zusammen, erhält man meist nicht nur neues Wissen, sondern profitable Lösungen!
Ich helfe Ihnen, diese profitablen Daten- und KI-Lösungen für Ihre Organisation zu finden und zu etablieren.
Die besten Einsatzbereiche
Data Science – also die konkrete Verwendung von Daten und Künstlicher Intelligenz – ist eine umfangreiche Sammlung verschiedenster Techniken und Verfahren, die in beinahe allen Unternehmensbereichen profitabel eingesetzt werden können.
Im Folgenden finden Sie eine Auswahl an konkreten Anwendungsmöglichkeiten:
Customer Insights: Lernen Sie Ihre Kund*innen kennen!
Dieser Bereich umfasst bspw. Kundensegmentierungs-, Verhaltens- und Stimmungsanalysen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Kund*innen besser zu verstehen und darauf aufbauend datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Absatzprognose: Was werden Sie wann verkaufen?
Es werden verschiedene Vorhersagemodelle und -instrumente verwendet, mit denen Unternehmen ihre Verkäufe und Einnahmen genau prognostizieren und ihre Tätigkeiten entsprechend planen können.
Prozessoptimierung: Machen Sie es einfacher!
Zur Verbesserung der Effizienz der Prozesse von Organisationen sowie des Lieferkettenmanagements werden Tools zur Prozessabbildung, Datenanalyse und Optimierung eingesetzt. In diesem Bereich kommen auch sehr häufig die prozessbasierte Computersimulation sowie fertige KI-Tools zum Einsatz.
Betrugserkennung: Kommen Sie den Bösen zuvor!
In diesem Bereich erhalten Unternehmen Instrumente zur Betrugserkennung und -prävention (anomaly detection), um das Risiko finanzieller Verluste zu minimieren und ihren Ruf zu schützen.
Zielgerichtetes Marketing: Jeder Person das richtige Angebot
Mit datengestützten Marketing-Analysen und entsprechenden Tools können Organisationen gezielte Marketingkampagnen erstellen und die Kundenbindung verbessern (campaign optimization). Dazu gehören auch bspw. Systeme für personalisierte Produktempfehlungen oder die Reaktivierung abfallender Kunden (churn prediction & prevention).
Business Intelligence: Alles, was Sie wissen müssen
Durch die Nutzung einfach zu bedienender Plattformen können Organisationen historische Daten analysieren, Trends und Muster erkennen sowie datengestützte Entscheidungen treffen.
Sie wissen noch nicht, wo Sie in Ihrer Organisation das Potenzial Ihrer Daten und Künstlicher Intelligenz am besten einsetzen? Finden wir es heraus!
Daten und KI: Ihr kostenloser Potenzial-Check
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Data Science kann in vielen verschiedenen Bereichen substantielle Verbesserungen bringen. Die Ziele, die mit derartigen Projekten erreicht werden sollen, sind jedoch immer die gleichen:
Informationen gewinnen
Ihren Datenbestand (eventuell auch in Verbindung mit externen Daten) so analysieren, dass wertvolle Informationen gewonnen werden
Handlungsempfehlungen geben bzw. Entscheidungen treffen
Datenanalyse und Handlungsempfehlungen dienen als Grundlage für die optimierte Entscheidungsfindung.
Automatisierung und Optimierung
Prozesse im Unternehmen werden auf Basis Ihrer Daten, meist unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz, automatisiert und optimiert.
Verwendete Methoden und Technologien
Data Science beinhaltet einen breiten Fundus an Methoden und Technologien, die ich je nach Bedarf und Eignung optimal für Ihre Organisation im entsprechenden Umfeld einsetzen kann. Dazu gehören u. a.:
Erstellung der Daten- und KI Strategie
Grundlegende Planung der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten sowie dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Organisation.
Descriptive Analytics
Verschiedene Analysetechniken sowie Auswertung vorliegender Daten zur Stützung von Hypothesen, bspw. Clustering, Nearest Neighbors oder Hypothesentests
Predictive Analytics
Unter Verwendung historischer Daten und entsprechender Methoden ist es möglich, Vorhersagen zu erstellen. Dazu gehören bspw. Kauf- und Kündigungswahrscheinlichkeiten, der zukünftige Stromverbrauch oder die nächsten Umsätze.
Prescriptive Analytics
Darunter versteht man normative Analysetechniken, die auf Predictive Analytics aufbauen und es bspw. ermöglichen, die
Preisbereitschaft vorherzusagen, um dann gezielt Rabatte auszuspielen und so den Umsatz zu erhöhen.
Erkennung von Anomalien
Data Science bietet die Möglichkeiten, Unregelmäßigkeiten und Anomalien in den Daten zu identifizieren, um bspw. mögliche Betrugsfälle oder Maschinenprobleme frühzeitig zu erkennen.
Analyse und Erstellung von Text und Sprache
Natural Language Processing (NLP) ist eine Möglichkeit, vorhandene Texte sowie gesprochener Sprache auszuwerten. Mit Large Langue Models (LLM) können beliebige Texte auf hohem Niveau generiert werden, die auch leicht in gesprochene Sprache umgewandelt werden können.
Analyse und Generierung von Bildern und Videos
Die Bildanalyse (Bewegt- und Standbilder) wird bspw. zur Bildererkennung, Klassifikation oder Fehlersuche im Produktionsprozess eingesetzt, während die Generierung von Bildern und Videos viele Einsatzbereiche aufweist.
Erkennen von Zusammenhängen und Gruppen
Innerhalb großer Datenmengen (Big Data) ist es eine der Aufgaben von Data Science, Zusammenhänge sowie Gruppen innerhalb jeweiliger Datenmengen zu erkennen.
Prozessbasierte Simulation
Mit Prozess-Simulationen, die auf den zur Verfügung stehenden Ressourcen sowie den räumlichen Gegebenheiten basieren, lassen sich u. a. Flaschenhälse finden und Extremszenarien planen.
Setzen Sie Daten und KI auch in Ihrem Unternehmen profitabel ein!
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