Wir ertrin­ken in Infor­ma­tio­nen, aber hun­gern nach Wissen.” 

John Nais­bitt

Lotse durch die Daten­flut gesucht?

Zahl­lose Unter­neh­men ver­schie­dens­ter Größe und Bran­chen­zu­ge­hö­rig­keit ver­wen­den IT-gestützte Pro­zesse und erfas­sen eine Viel­zahl maschi­nel­ler Daten. Der ste­tige Daten­fluss strömt tag­täg­lich mehr oder weni­ger genutzt an Ent­schei­dungs­trä­gern vorbei.

Dabei han­delt es sich nicht nur um Daten im Rahmen der Steue­rungs-, Pro­duk­ti­ons- oder Dienst­leis­tungs­pro­zesse, son­dern auch um unter­neh­mens­in­terne, häufig buch­füh­rungs­re­le­vante Auf­zeich­nun­gen.
Die wesent­li­chen Daten effi­zi­ent und gewinn­brin­gend zu nutzen ist eine der aktu­el­len tech­ni­schen Her­aus­for­de­run­gen unse­rer Zeit und beschäf­tigt in Groß­un­ter­neh­men in zuneh­men­dem Maße ganze Abtei­lun­gen von Datenwissenschaftlern.

(BIG) DATA - Aus­wer­tung und Aufbereitung

BIG DATA bringt viele stan­dar­di­sierte Soft­ware­lö­sun­gen, meist mit Fokus auf grö­ßere Unter­neh­men hervor.

Was aber tun, wenn diese Stan­dard­soft­ware keine Ant­wor­ten auf die spe­zi­fi­schen Fra­ge­stel­lun­gen des Unter­neh­mens gibt oder in keinem ange­mes­se­nen Kosten-Nutzen-Ver­hält­nis steht?

Was, wenn zudem keine qua­li­fi­zier­ten Mit­ar­bei­ter zur Ver­fü­gung stehen oder IT und Fach­be­reich nicht die­selbe Spra­che sprechen?

Daten ver­ste­hen und zum Ziel gelangen 

ZAH­LEN­TAU­CHER beleuch­tet Mas­sen­da­ten auf Basis indi­vi­du­el­ler Daten­se­lek­tio­nen und erstellt Daten­aus­wer­tun­gen nach vor­ge­ge­be­nen oder auch gemein­sam erar­bei­te­ten Kriterien.

Tech­ni­ken der klas­si­schen Daten­ana­lyse werden ergänzt durch Metho­den des maschi­nel­len Ler­nens, um auf­ga­ben­spe­zi­fi­sche Erkennt­nisse zu erlan­gen und nach­voll­zieh­bare Ergeb­nisse zu erzielen. 

Auf Wunsch oder bei recht­li­cher Not­wen­dig­keit erfol­gen die Ana­ly­sen anony­mi­siert. Die Daten werden zu jeder Zeit ver­trau­ens­voll behandelt.