DATA SCIENCE, MACHINE LEARNING & ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Innovative Datenlösungen für Ihr Unternehmen

Daten erfolgreich in Prozesse einbinden und Wert generieren

Daten sind in grossen Mengen verfügbar, werden in vielen Fällen jedoch nur ungenügend in Geschäftsentscheidungen einbezogen. Branchenübergreifende Studien zeigen, dass im Durchschnitt weniger als die Hälfte der strukturierten Daten eines Unternehmens aktiv für Entscheidungen genutzt wird. Weniger als 1% der unstrukturierten Daten werden analysiert oder überhaupt genutzt.

Während Daten in grossen Mengen vorhanden sind und Ausdrücke wie Machine Learning und AI in jeder Präsentation verwendet werden, fehlt oft das strategische Vorgehen, wie das enorme Potential konkret und operationalisiert in der Organisation genutzt werden kann.

Wir begleiten Sie auf diesem Data Journey von der Formulierung der strategischen Ziele, über die Analyse von Use Cases und die Erstellung von Prototypen bis hin zur Operationalisierung von Machine Learning Anwendungen in der bestehenden Infrastruktur und entsprechender Schulung.

Novalytica Data Services

Datenerfassung und Datenverarbeitung

Profitieren Sie von unserer Expertise in der automatisierten Datenerfassung und Klassifizierung auch für komplexe, unstrukturierte Datenquellen.

Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence

Mit modernsten Tools und intelligenten Algorithmen analysieren unsere Data Scientists grosse Datenmengen und optimieren Prozesse.

Business Intelligence

Verwenden Sie BI-Tools um unter-schiedlichste Datenquellen gewinnbringend einzusetzen.

Data Strategy

Unsere Experten zeigen Ihnen auf, wie Sie aus Daten echten Mehrwert generieren können - die Herausforderung jeder Organisation.

Studien und Analysen

Wir analysieren spezifische Fragestellungen datengetrieben und mit modernen statistischen Methoden.

Data Academy

Erlangen Sie neue Kompetenzen im Bereich der Datenanalyse in unseren inhouse Workshops oder Kursen.

Die aktuellen Novalytica Machine Learning und AI Applikationen

Evaluation Use Cases: Wir analysieren gemeinsam mit Ihnen potentielle Anwendungen von Machine Learning und Predictive Analytics in Ihrer Organisation und ordnen die Use Cases gemäss Ihrer strategischen Ziele ein.

Prototyping: Alles beginnt mit einem Prototyp. Wir erstellen schnell und mit überschaubaren Kosten einen ersten Prototyp um die Machbarkeit zu prüfen und schnell und agil voranschreiten zu können.

Modellentwicklung & Operationalisierung: Wir entwickeln Machine Learning Modelle gemäss dem aktuellen Stand der Forschung, operationalisieren diese in der bestehenden Infrastruktur und erstellen eine BI-Infrastruktur, welche die Überwachung einfach macht.

Schulung & Einführung in Organisation: Der Wert von Daten und Machine Learning wird erst geschaffen, wenn die Organisation datengetrieben arbeitet. Wir stellen sicher, dass die Personen Vertrauen in die Methoden entwickeln und neben der technischen auch die organisationelle Komponente erfolgreich läuft.

Als langfristiger Partner: Wir sind überzeugt vom Nutzen unserer statistischen Modellierungen und beteiligen uns daher bei längerfristigen Partnern mit klar messbaren Use Cases auch am Risiko. Schaffen unsere Modelle Wert, profitieren alle.

News

Wie Sie Chat GPT gewinnbringend einsetzen können

In Unternehmen können generative Sprachmodelle bei einer Vielzahl von Tätigkeiten eingesetzt werden und helfen, die Effizienz zu steigern. Durch die Zugehörigkeit zu Microsoft ergeben sich insbesondere im Microsoft Azure-Umfeld viele neue Möglichkeiten, um Chat GPT zu integrieren.

Treemap Nettovermoegen indirekte Schweizer Immobilienanlagen

Nutzbarmachung von unstrukturierten Daten

Daten sind in grossen Mengen verfügbar und viele davon sind öffentlich zugänglich. Einige Datenquellen sind jedoch nur unstrukturiert vorhanden. Die Erhebung und Prozessierung solcher Daten ist zeitaufwendig und komplex. Gleichzeitig sind es oft gerade unstrukturierte Daten, die neue Erkenntnisse generieren und einen Wettbewerbsvorteil schaffen können.

Decision Tree

Tree-based vs. Deep Learning

Bei tabellarischen Daten ist der Vorteil von Deep Learning gegenüber herkömmlichen Machine Learning Methoden unklar. Grinsztajn et al (2022) untersuchen, weshalb Decision Trees eine bessere Performance als Deep Learning-Verfahren auf Tabellendaten erreichen.

Haben Sie Fragen zu unseren Data Collection and Processing Leistungen oder sind Sie auf der Suche nach einer individuellen Lösung?

Gerne beraten wir Sie in einem persönlichen Gespräch.

Ihr Ansprechpartner

Dr. Thomas Spycher

+41794833643