Data Science

Die Digitale Transformation schafft enormes Potenzial für Unternehmen. Um dieses Potenzial zu realisieren, müssen immense Datenmengen großer Vielfalt mittels Data Science verarbeitet und analysiert werden.

Die Sammlung und Auswertung der Daten ist jedoch nur ein Teil der Herausforderung. Für Unternehmen ist es 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: 

All diese Szenarien haben wir bereits für unsere Kunden umgesetzt. 

Unser Lösungsansatz

Zu 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.

Data Science

Mit maßgeschneiderten Algorithmen können so aus immensen Datenvolumina wertvolle Informationen und Wissen extrahiert werden und auf dieser Basis praktische Anwendungen entstehen. 

Interdisziplinäres Expert:innen-Team

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.

Fokus auf Open-Source-Technologien

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.

Technologieauswahl:

  • Programmiersprachen: Python, R, Java, Scala
  • Software-Bibliotheken: Scikit-learn, Keras, PyTorch, LightFM, Annoy, caret

  • Plattformen und Frameworks: Spark, Flink, Storm, Kafka, Samza, TensorFlow, H2O, Metaflow

Data Science to Production

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.

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Data Science und Cloud-Technologien

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.

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Recommender-Systeme

Personalisierung ist ein wichtiger Erfolgsfaktor im Online-Geschäft. Durch Data Science können Empfehlungssysteme entstehen, die technische Enabler für Personalisierung sind. Durch sie können Nutzerbedürfnisse aus Daten abgeleitet werden, um Inhalte zu personalisieren und zu optimieren.

Wir haben branchenübergreifende Erfahrung mit der Entwicklung und dem Betrieb von Recommender-Systemen. Wir erarbeiten mit unseren Kunden gemeinsam individuelle Lösungen für personalisierte und effektive Nutzererfahrungen, denen unsere langjährige praktische Expertise zugutekommt.

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Führungsteam Data Management & Analytics

inovex Leistungen

Demand Forecasting

Wir stellen unseren Kunden eine individuelle Lösung für ihre Absatzprognose zur Verfügung, die sich in vorhandene Systeme integrieren lässt und entscheidende Key Performance Indicators (KPIs) berücksichtigt. Zusätzlich erhalten sie manuelle Eingriffsmöglichkeiten und ein umfangreiches Monitoring zur Überwachung der Modelle und ihrer Prognosen.

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Projekt KOSMoS

Großes Gemeinschaftsprojekt: Smart-Contracting-Plattform

Viele Industrieunternehmen sammeln bereits vielfältige Daten, die ihre Produktionsanlagen ausgeben, und analysieren sie unternehmensintern. Anschließend können sie auf dieser Grundlage ihre eigene Produktion optimieren. Doch das Industrial Internet of Things (IIoT) bietet weitaus größere Potenziale. Das Projekt KOSMoS, das durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird, verfolgt deshalb das Ziel, produzierende Unternehmen digital miteinander zu verbinden und damit ein Wertschöpfungsnetz über die Unternehmensgrenzen hinweg zu schaffen. Im Konsortium der neun Projektpartner ist inovex der Experte für Data Management und Analytics.

Zum Projekt KOSMoS

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Marvin Becker

Systematic Collaborative Analyses of Experimental Data in a Federated Environment

For a successful scientific research project, especially when handling vast amounts of experimental data, many people need to be able to contribute at the same time. This makes a centrally accessible working station inevitable. [...]

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F. Wilhelm

Data Science in Production: Packaging, Versioning and Continuous Integration

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Masterarbeit von S. Blank

Querying NoSQL with Deep Learning to Answer Natural Language Questions

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M. Kurovski

From Exploration to Production—Bridging the Deployment Gap for Deep Learning

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