Data Science Beratung: Strategie & Umsetzung

Die stufenweise Integration eigener Datensensoren aus Web, Mobile und IoT-Anwendungen sowie die parallele Anbindung von Drittdatenquellen helfen Ihnen bei der Umsetzung lernender Agenten mit Machine- und Deep-Learning Algorithmen.Supervised, unsupervised und Reinforcement Learning Methoden ermöglichen Ihnen, prädiktiv und automatisiert, Ihre Produkte, Ihre Produktionsmittel und die betroffenen Unternehmensprozesse instand zu halten. Hierbei ist unser P.E.A.S. (Performance – Environment – Actuators – Sensors) Framework die Grundlage für die produktive Gestaltung von AI-Applikationen. Welches Businessziel der Agent leisten soll (Performance), in welchem Umfeld dies zu erreichen ist (Environment), welche Handlungsoption in einem dynamischen Umfeld hierfür erforderlich ist (Actuators) und welche Daten dafür notwendig sind (Sensors), definieren und implementieren wir mit Ihnen gemeinsam.

Interaktive Nutzererlebnisse 

Objekte und deren Eigenschaften in Fotos zu verstehen, ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Smartphone-Nutzer generieren pro Tag Milliarden an Fotos weltweit und bilden damit Ihre Marke in Milieus und bestimmten Kontexten ab. Bereits heute erkennen Anwendungen wie Google Lens die Objekte in diesen Fotos und reichern diese beispielsweise mit Suchmaschineninformationen automatisch an.

Die maschinelle Auswertung, in welchem Kontext Ihre Marke erfasst wird, eröffnet damit ein enormes Potential für Ihre Marken- und Kundenentwicklung. Darüber hinaus gewinnt die Echtzeit-Positionierung Ihrer Marke im user-generated Content zusätzlich an Bedeutung. Im Ergebnis beeinflusst diese Symbiose aus eigenen Markeninhalten und user-generated Content Ihre Markenstrategie und damit das positive Nutzererlebnis Ihrer Kunden.