Die Sammlung und Auswertung von Daten ist nur ein Teil der Herausforderung, die sich Unternehmen im Rahmen der Digitalisierung stellt. Es ist erfolgskritisch, die gewonnenen Erkenntnisse für die operative Arbeit zu nutzen und datengetriebene Modelle in Produktion zu bringen: Data Science to Production.
Wir unterstützen unsere Kunden ganzheitlich bei diesem Transfer – von der Analyse bis zur fertigen Lösung. So entstehen neue Produkte, die Unternehmen und ihren Kunden einen echten Mehrwert bieten:
inovex hat für die ProSiebenSat.1 AG ein Data-Science-Projekt auf der Grundlage eines Hadoop-Clusters umgesetzt, das den Einfluss von TV-Werbung auf ein beworbene E-Commerce-Unternehmen misst.
CASE STUDY LESENinovex hat im Bereich der Supply-Chain-Optimierung mit der REWE-IT-Tochter REWE digital zusammengearbeitet. Bei REWE digital werden alle strategischen Online-Aktivitäten der REWE Group gebündelt. Ziel ist es, der führende Anbieter von Online-Lösungen in allen für REWE relevanten Einkaufsmärkten und Lieferlagern zu werden. Dazu gehören die ausschließlich für den Lieferservice eingerichteten Lieferlager, aber auch Liefer- und Abholmärkte, die im ganzen Bundesgebiet verteilt sind.
CASE STUDY LESENbeyerdynamic steht seit 1924 für hochwertige Kopfhörer, Mikrofone und Konferenzsysteme. Die Produkte des Unternehmens mit Hauptsitz in Heilbronn liefern Audiotechnik in herausragender Klangqualität. Als führende Audio-Marke integriert beyerdynamic immer wieder technologische Innovationen sowohl in die audiotechnischen Produkte selbst als auch in die Produktionsabläufe. Bei einem solchen Innovationsprojekt im Bereich der Produktion hat beyerdynamic die Kompetenzen von inovex genutzt.
CASE STUDY LESENPro Monat sind 13,5 Millionen Besucher:innen auf der Web-Plattform mobile.de, die aus über 1,6 Millionen Fahrzeugen wählen können. Jeder Besuch der Plattform erzeugt einen Strom von Daten, der etwas über die Nachfrage nach bestimmten Fahrzeugen, die Qualität der Angebote und die Bedürfnisse der Nutzer:innen verrät. mobile.de möchte diese Daten nutzen, um die User Experience – sowohl der Fahrzeugkäufer:innen als auch der Fahrzeuganbieter:innen – kontinuierlich zu verbessern.
CASE STUDY LESENZu Beginn stehen häufig die explorative Analyse und Bewertung unternehmensweiter Daten sowie die gemeinsame Definition von Zielen unter Berücksichtigung des Geschäftsmodells.
Bei inovex kombinieren wir bewährte Analyse-Methoden aus der akademisch-wissenschaftlichen Welt mit langjähriger Erfahrungen im IT und Software Engineering, um mit unseren Kunden die Möglichkeiten von Data Science voll auszuschöpfen – eine End-to-End-Lösung von der Datenanalyse bis zur Anwendung und Wartung in der Praxis.
Dabei helfen wir Ihnen bei allen Herausforderungen auf dem Weg: Von der Komplexität und Skalierbarkeit der Analyse-Methoden über die Einbindung in produktive Systemlandschaften bis hin zur Berücksichtigung von Rückkopplungseffekten, Security & rechtlichen Aspekten und sich verändernden Geschäftsmodellen.
Mit maßgeschneiderten Algorithmen können so aus immensen Datenvolumina wertvolle Informationen und Wissen extrahiert werden und auf dieser Basis praktische Anwendungen entstehen.
Wir helfen Ihnen dabei, die vielversprechendsten Daten- und KI-Use-Cases in Ihrem Geschäftsmodell zu identifizieren. Gemeinsam erarbeiten wir, wie man die Voraussetzungen für den sinnvollen Einsatz von Daten, Methoden und modernen Technologien bei Ihnen schaffen kann.
Mit Data-driven Services nutzen Sie Ihre Daten gewinnbringend und erweitern Ihr Angebot, um langfristig Ihr Alleinstellungsmerkmal abzusichern und neue Lösungen zu entwickeln.
inovex hat seit Jahren vielseitige Teams aus hochqualifizierten Data Scientists und Data Engineers, die neueste Methoden der Datenanalyse und des Maschinellen Lernens für den Einsatz bei unseren Kunden nutzbar machen. Unsere Teams bringen umfassende Erfahrung in der Umsetzung von Data-Science-Produkten unterschiedlicher Branchen mit, von der Algorithmen-Auswahl über die Einbindung von Modellen in Produktivumgebungen bis hin zur Weiterentwicklung im Live-Betrieb. Aus ihren spezifischen Domänen – wie Biologie, Mathematik, Physik, Linguistik und Informatik – bringen sie vielseitige wissenschaftliche Erfahrungen über Daten mit hocheffizienten Algorithmen zusammen, aus denen sich unser breites Leistungsspektrum zusammensetzt.
Unser Data-Science-Team setzt auf etablierte Open-Source-Technologien, die sowohl eine performante Batch-Verarbeitung als auch komplexe Echtzeit-Analysen von Daten-Streams ermöglichen. Die angemessene Auswahl von Technologien orientiert sich an dem tatsächlichen Bedarf des Anwendungsfalls. Sie muss die Systemlandschaft, Anforderungen an Modelle und Algorithmen sowie Fragen der Wartbarkeit berücksichtigen. Durch unseren Open-Source-Ansatz decken wir alle gängigen Verfahren wie Regression, Decision Trees, Support Vector Machine und Neuronale Netze aus einer Hand ab.
Mit unserer Expertise in den Bereichen Internet of Things (IoT), Engineering und Data Science sowie der mathematischen Modellierung entwickeln wir Predictive-Maintenance-Lösungen und integrieren sie in Ihre operativen Systeme – von der Edge bis zur Cloud und hybriden Lösungen.
Machine Learning Operations (MLOps) erlaubt es, Datenprodukte und Machine-Learning (ML) Anwendungen in der Produktion zuverlässig und effizient zu betreiben. Dafür werden Konzepte aus dem DevOps-Bereich auf Machine Learning übertragen und erweitert.
Mathematische Modellierung ist die Kunst, Probleme aus einem Anwendungsbereich in nachvollziehbare mathematische Formulierungen zu übersetzen. Durch diese Einblicke, Erkenntnisse und Antworten, ermöglichen wir wissens- und datengetriebene Entscheidungen.
Wir bringen Data-Science-Modelle in Produktion. Damit die aus den gesammelten Daten gezogenen Erkenntnisse nicht nur Theorie bleiben, übertragen unsere Teams, ergänzt durch IT Engineers, die Modelle in die Praxis. Ausgereifte Konzepte für die Integration in eine Produktivumgebung und für die Wartbarkeit der Analyse sind entscheidende Erfolgsfaktoren unserer Lösungen.
Data-Science-Projekte sind prädestiniert für die Cloud. Die Plattform-Produkte der Cloud-Anbieter bieten Data Scientists einen schnellen Einstieg in die Exploration und das Erstellen von neuen Machine-Learning-Modellen. Es gibt jedoch keine One-Size-Fits-All-Lösungen. Deshalb arbeiten in unseren interdisziplinären Teams Cloud Engineers, die unsere Kunden unterstützen, das optimale Cloud Setup zu finden und in die Praxis umzusetzen.
Personalisierung ist ein wichtiger Erfolgsfaktor im Online-Geschäft. Durch Data Science können Empfehlungssysteme entstehen, die technische Enabler für Personalisierung sind. Durch sie können Bedürfnisse der Nutzer:innen aus Daten abgeleitet werden, um Inhalte zu personalisieren und zu optimieren.
Die Kernaufgabe eines jeden Handelsunternehmens ist, die optimal auf seine Kundschaft zugeschnittenen Lieferketten zu betreiben und stetig an die sich ändernden Wünsche der Kund:innen anzupassen. Die Absatzprognose (Demand Forecasting), gewährleistet durch intelligenten Dateneinsatz, gehört damit zu den elementaren Werkzeugen des erfolgreichen Handels.
Ob Sensordaten, die im Abstand von wenigen Sekunden die Temperatur eines Maschinenbauteils messen, stündliche Wetterdaten, täglich gemessene Patientendaten oder monatlich erhobene Verkaufszahlen. Der richtige Umgang mit diesem Datentyp ermöglicht Unternehmen Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen und damit bedeutende Wettbewerbsvorteile.
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