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DATA SCIENCE TURBOSPRINT

Ein erster Proof of Concept Ihrer Data Science Lösung

Kurzbeschreibung

 

In einem mehrtägigen, konzentrierten Workshop konzipieren sowie implementieren wir gemeinsam mit Ihnen in einem heterogenen Projektteam einen ersten Proof. Gegeben Ihren Geschäftszielen orientieren wir uns dabei an dem branchenübergreifenden Data Mining Prozess-Modell CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining), dessen Phasen sich im Ablauf des Data Science Turbosprints wiederspiegeln.

Ablauf eines Data Science Turbosprints

Montag

Datenverständnis & Bedürfnisanalyse

 

Die strategischen Leitplanken geben die Richtung vor.  Aufbau von beidseitigem Verständnis  des Problem- und Lösungsraums. Ansätze können validiert werden.
 

Dienstag

Daten sammeln &
sichten

 

Basierend auf dem konsolidierten Verständnis werden Datenquellen identifiziert und bewertet. Verfügbare Parameter werden besprochen und qualitativ validiert.

Mittwoch

Daten bereinigen & aufbereiten

 

Fehler in den Daten werden behoben und die Datenbasis wird mit weiteren Metadaten erweitert. Experten bewerten abgeleitete Attribute und bereiten diese für die Modellierung vor.

Donnerstag

Analyse &
Modellierung

 

Die bereinigte und erweiterte Datenbasis bildet die Basis für verschiedene Analysen. Ein Prognosemodell wird erstellt und die Güte der Prognose aus mathematischer und fachlicher Sicht bewertet.

Freitag

Validierung &
Roadmap

 

Evaluation des finalen Prognosemodells. Identifikation der nächsten Schritte zur Ausweitung und Integration in die Geschäftsprozesse im Unternehmen. Erstellung einer Roadmap für die Umsetzung.

Mögliche Ausgangssituationen, die für Sie zutreffen können

Sie möchten das Marktpotenzial Ihrer eigenen Data Analytics Ansätze anhand eines Minimum Valuable Product prüfen.

Sie nutzen bereits Data Analytics in der Praxis und suchen nach Möglichkeiten den Mehrwert noch weiter zu steigern.

Ihnen stehen wertvolle Daten zur Verfügung und wissen für welchen Use Case sie benutzt werden sollen.

Sie möchten Ihr Potenzial Ihrer Daten in einem agilen und interdisziplinären Umfeld ausschöpfen.

OPERATIONALIZATION
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