Von Daten zu Taten
Wir verwandeln Ihre Daten in konkrete Handlungsempfehlungen – für bessere Entscheidungen, effizientere Prozesse und mehr Umsatz.
Lassen Sie uns besprechen, wie Sie mehr Wert aus Ihren Daten gewinnen können.
Benedikt Böhm
Ansprechpartner
Daten sind kein Selbstzweck – sie sind der Schlüssel zu besseren Entscheidungen.
Viele Unternehmen sitzen auf wertvollen Daten – aber nutzen sie nicht. Die Gründe: verteilte Systeme, doppelte Erfassungen, fehlende Schnittstellen und unklare Datenstrukturen. Wir helfen Ihnen, Ihre Unternehmensdaten zu verknüpfen, gezielt aufzubereiten und in echte Entscheidungsgrundlagen zu verwandeln.
Wie hilft Datenanalyse Ihrem Unternehmen konkret?
Durch die Nutzung von Datenanalyse und Machine Learning erhalten Sie wertvolle Einblicke in Ihre Geschäftsprozesse und Kundenverhalten. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen, Trends frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel können Einzelhändler durch Analyse von Verkaufsdaten herausfinden, welche Produkte sich in bestimmten Regionen besser verkaufen und so ihr Sortiment gezielt anpassen.
Optimieren Sie Ihre Datenstrategie!
Wissen Sie, wie gut Sie die Daten in Ihrem Unternehmen nutzen? Mit unserem kurzen Fragebogen zur Datenanalyse erfahren Sie, wo Ihr Unternehmen in Bezug auf Datenverarbeitung und -nutzung steht. Entdecken Sie, wie Sie Ihre Prozesse effizienter gestalten und datengestützte Entscheidungen optimieren können.
Unsere Tools
- Streamlit
- Dash
- Python
- Microsoft Azure
- Microsoft PowerBI
- SQL
- Pandas
- Numpy
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Nutzen Sie schon Datenpipelines?
Eine Datenpipeline ist genau das, was sie sagt: eine Datenleitung. Der Datenfluss von Quelle bis Ziel wird strukturiert und vollautomatisiert. Dazu gehören verschiedene Teilprozesse wie Datenbeschaffung, - verarbeitung und Analyse. Zusätzlich werden die fertigen Daten für ein besseres Verständnis visualisiert.
Der große Vorteil von Datenpipelines? Die Lieferung von klaren Informationen als Entscheidungsgrundlage für die Unternehmensführung. Ein Unternehmen beispielsweise sammelt Daten aus der eigenen eCommerce-Plattform zur Analyse von Kundenverhalten. Bei Erstellung der Datenpipelines sowie weiteren datengetriebenen Anwendungen kommen wir ins Spiel. Denn genau das machen wir für Sie.
Unser Vorgehen in der Datenanalyse
Datenbeschaffung
Schritt eins ist erstmal, wichtige Daten zu sammeln. Möglichkeiten dafür sind APIs, Web-Scraping, Sensoren, über Datenbanken oder auch die gute alte manuelle Eingabe.
Datenverarbeitung
Umwandlung - Reinigung - Strukturierung: das sind die Schritte der Datenverarbeitung zu einem nutzbaren Format. Verwendet werden ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) oder Programmiersprachen wie Python und SQL. Gut verarbeitete Daten führen zu präzisen Analysen und besseren Entscheidungsgrundlagen.
Datenanalyse
Um aussagekräftige Informationen zu gewinnen werden die Daten untersucht, interpretiert und modelliert. Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Statistik bieten hier Unterstützung. Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten wollen wir finden und erkennen.
Modellerstellung
Die Modellerstellung ist der Kern jedes datengetriebenen Prozesses. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens und statistischen Methoden werden Vorhersagemodelle entwickelt, die komplexe Zusammenhänge in den Daten abbilden. Diese Modelle können zukünftige Ergebnisse simulieren, Klassifizierungen durchführen oder Anomalien erkennen.
Forecasting
Mithilfe von Zeitreihenanalysen und maschinellem Lernen, können präzise Prognosen für Trends, Nachfrage oder Marktveränderungen erstellt werden. Für Unternehmen sind das wertvolle Einblicke, um langfristige Planungen zu unterstützen, Ressourcen effizient einzusetzen und auf Marktveränderungen proaktiv zu reagieren.
Datenvisualisierung
Diagramme, Graphen und Dashboards. Genauer gesagt handelt es sich um graphische Darstellungen. Datenmuster und -trends werden hier leichter erkennbar gemacht. Daten und ihre Aussagen werden einfach kommuniziert.
Benedikt Böhm
CEO