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Steinbeis-Transferzentrum Data Science
69493 Hirschberg
Deutschland
- Fon: +49 171 1552120
-
Transferunternehmer:
- Prof. Dr. Markus Döhring
Daten sind der Treibstoff für die Digitalisierung. Komplette bisher durch den Menschen besetzte Arbeitsfelder könnten zukünftig durch intelligente Algorithmen und große Datenmengen als Erfahrungsschatz ersetzt werden. Obwohl dies meist nicht sofort in dieser drastischsten Form erfolgt, können in vielen Unternehmen bereits heute etablierte manuelle Tätigkeiten (Planung, Priorisierung, Schlussfolgerung) automatisiert oder zumindest stark durch datengetriebene Anwendungen verbessert werden. Wir unterstützen Sie bei der lösungsorientierten Nutzung dieser neuen Potenziale für Ihren Geschäftserfolg mit jahrzehntelanger technischer und organisatorischer Erfahrung.
Prof. Dr. Markus Döhring
Dienstleistungsangebot
- Beratung
- Schulung
- Analyse, Modellierung und Leistungsbewertung neuer und bestehender IT-Systeme, Anwendungen und Datenstrukturen
- Entwicklung von Prototypen
- Betreuung der Überführung von Prototypen in die Produktivlandschaft
- Gutachten
Schwerpunktthemen
- Datensatzevaluation bzgl. der Eignung für bestimmte Data-Science-Anwendungsfälle (Data Ideation, Data Audits, Data Strategy)
- Integration heterogener Datensätze, z. B. Anreicherung von Unternehmensdaten mit externen Datensätzen
- Aufbau von Data-Science-Organisationseinheiten (Skills, Recruiting, strategische Positionierung, Reibungspunkte, Funding etc.)
- Lieferantenevaluation von Software / Plattformanbietern
- Technische Schulung von Mitarbeitern
- Sensibilisierung im Umgang mit Modellqualitätsmetriken im KI-Bereich
- Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit datengetriebener Modelle
- Collaborative Data Science (wie arbeiten Data Scientists mit unterschiedlichsten Skills und Mindsets technisch und organisatorisch effizient zusammen)
- Text und Web Mining
- Business Process Mining
- Predictive Maintenance (Nutzung von z. B. Sensordaten, Garantierückläufen, Produktionsdaten)
- Data Science in der Cloud (skalierbare und nach Aufwand bepreiste Nutzung von Infrastruktur und Diensten)
- Fokustechnologien: R, Python, Java, Spark, Scala, SAP, HANA, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure
Projektbeispiele
- Erstellung / Verbesserung eines Sales-Recommendersystems durch das Mining von Webinhalten (z. B. Kundenwebseiten)
- Automatische Extraktion von Regeln zur Schwachstelleneingrenzung in Logistik-Geschäftsprozessen
- Text Mining und soziale Netzwerkanalyse zur Identifikation von Meinungsführern auf Online-Diskussionsplattformen
- Entlarven falscher Versprechungen bzw. irreführender Modellqualitätsmetriken von KI-Softwareanbietern durch das Erstellen realistischer, aber künstlich erzeugter Datensätze
- Konzeption und Durchführung von Hackathons für Recruitingzwecke und zur Gewinnung von Ideen
- Aufbau einer Data Science Workbench zur Zusammenarbeit von Data Scientists über mehrere Teams hinweg