Zwei Männer arbeiten am Schreibtisch

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 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:

Case Studies

Data Science im Einsatz

ProSiebenSat.1: Entwicklung einer Big-Data- und Data-Science-Lösung

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.

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REWE digital: Agile Data Science für die Supply-Chain-Optimierung

inovex 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.

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beyerdynamic: Kopfhörer-Herstellung 4.0

beyerdynamic 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.

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mobile.de: Use Cases für Recommendations bei Online-Portalen anhand von Datenprodukten

Pro Monat sind 13,5 Millionen Besucher 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 des Nutzers verrät. mobile.de möchte diese Daten nutzen, um das Nutzererlebnis – sowohl des Fahrzeugkäufers als auch des Fahrzeuganbieters – kontinuierlich zu verbessern.

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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.

Data Science Flowchart

 

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.

Interdisziplinäres Expert:innenteam

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

Vertiefungsthemen

Unsere Data-Science-Schwerpunkte
Header David

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.

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.

Drei inovex-Mitarbeiter im Großraumbüro

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.

Rückenansicht eines inovex-Mitarbeiters im Arbeitsbereich

Demand Forecasting

Die Kernaufgabe eines jeden Handelsunternehmens ist, die optimal auf seine Kunden zugeschnittenen Lieferketten zu betreiben und stetig an den sich ändernden Kundenwunsch anzupassen. Die Absatzprognose (Demand Forecasting), gewährleistet durch intelligenten Dateneinsatz, gehört damit zu den elementaren Werkzeugen des erfolgreichen Handels.

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.

Wie können wir Sie unterstützen?

Florian Wilhelm

Head of Data Science

Blog-Artikel

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