Leistungen

Data-Science-Lösungen für alle Unternehmen, die sich auf ihrer digitalen Transformationsreise befinden.

Data Science-Lösungen für alle Unternehmen

Unternehmen in die Lage versetzen, Systeme der Einsicht zu schaffen

Mit zugänglicher modularer End-to-End-Data Science können Unternehmen die Vorteile von KI voll ausschöpfen.

Zu den flexiblen Engagement-Modellen gehören traditionelle digitale Beratung, gebündelte Teilleistungen und kundenspezifische Produkte.

Data Science ist der große Equalizer, bei dem kleinere Organisationen eine große Präsenz und große Unternehmen vertraute Verbindungen schaffen können.

Front- und Backend Data Science

Wir unterscheiden zwischen Backend und Frontend Data Science.

Wir definieren das Backend als den Teil, der sich mit der Hardware, der effizienten Datenverarbeitung und der Datenspeicherinfrastruktur befasst, oder als das, was oft als Data Engineering bezeichnet wird.

Wir definieren das Frontend als den Teil, der mehr auf die Datenanalyse ausgerichtet ist und weiter unterteilt werden kann in Aufgaben, die von Datenanalysten, Ingenieuren für maschinelles Lernen, Statistikern, Spezialisten für die Verarbeitung natürlicher Sprache, neuronale Netze, Datenvisualisierung und verschiedenen Rollen wie Data-Science-Softwareentwicklern ausgeführt werden.

Eine integrierte Entwicklungsumgebung – IDE

Die Fähigkeit zur Entwicklung, Bereitstellung und Iteration muss schnell und effizient sein, damit das Feedback der Entscheidungsträger schnell in die Aktualisierung der Lösung(en) einfließen kann und die Interessengruppen die maßgeschneiderte Entscheidungshilfe erhalten, die sie benötigen.

Maßgeschneidert – nicht von der Stange, keine Blackbox, sondern auf das jeweilige Problem zugeschnitten, abgestimmt auf die Entscheidung, die jemand treffen muss.

Data Studio as a Service

Durch erfahrene Experten werden Potenziale ohne Risiko gehoben. Wir entwickeln und implementieren abgestimmte Datenlösungen, testen und verifizieren sie und pflegen und verbessern sie nach Bedarf.

Bewertungen im Labor

Wo stehen Sie in Ihrer Data Science-Reise?

Lean Data Check-Up

FÜR WEN IST ES?

Viele Unternehmen sitzen auf einem Datenschatz… und wissen es oft nicht einmal.

Sind Sie neugierig, mehr über Data Science und seine Bedeutung für Ihr Unternehmen zu erfahren?

WAS?

Wir prüfen pragmatisch und schnell das Datenpotenzial und geben konkrete Handlungsempfehlungen.

WIE?

  • Durchführung eines zwei- bis vierstündigen Workshops zur ersten Bewertung des Status quo der Datennutzung anhand von 10 gezielten Themen.
  • Bereitstellung von Vorbereitungsmaterial für den Workshop
  • Nachbereitung des Workshops und Ermittlung von Datennutzungsszenarien und Quick Wins.
  • Ergebnisdokument mit Status quo und Potenzialen – Hervorhebung möglicher Datenverwendungsfälle, die Ihre Geschäftsstrategie und -ziele unterstützen. Der Bericht enthält auch mögliche nächste Schritte, die Sie auf Ihrem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen unternehmen können.

Datenreife-Check-Up

Die Kenntnis des Reifegrads Ihrer Daten ist für die Entwicklung Ihrer Datenstrategie von grundlegender Bedeutung.

FÜR WEN IST ES?

Ihre Neugierde ist geweckt, und Sie möchten die Datenreife Ihres Unternehmens erfassen.

  • Sie sind mit dem Wert von Data Science vertraut und wissen, dass datengesteuerte Geschäftsmodelle Ihnen helfen, Ihre Ergebnisse zu verbessern. Sie möchten den Reifegrad und die Bereitschaft Ihres Unternehmens zur Nutzung von Daten und zur Lösung wichtiger geschäftlicher Herausforderungen bewerten.

WAS?

Wir ermitteln Ihre Datenbereitschaft aus 4 Perspektiven: Betrieb, Technologie, Infrastruktur und Strategie.

WIE?

  • Durchführung einer Bewertung, um den Reifegrad der Dateninfrastruktur und der Datennutzungskonzepte zu ermitteln. Der Status quo der Datennutzung wird anhand der folgenden Dimensionen bewertet: Datennutzung, Dateninfrastruktur und Datenverwaltung.
  • Bewertung des Reifegrads im Vergleich zu anderen Unternehmen oder geeigneten Reifegradmodellen, ggf. Benchmarking.
  • Ermittlung von Potenzialen zur Erhöhung des Reifegrads unter Berücksichtigung von Markttrends.
  • Ergebnisdokument: Sie erhalten eine detaillierte Analyse Ihrer aktuellen Datenreife in den Bereichen Dimensionen, Datennutzung, Dateninfrastruktur und Datenverwaltung. Für jede Dimension erhalten Sie ein Ergebnis, das Ihren Reifegrad auf einer 5-Punkte-Skala anzeigt und die Lücken in der Datenbeherrschung hervorhebt. Sie erhalten umsetzbare Vorschläge für den nächsten Schritt, um Ihren Reifegrad in jeder Dimension zu verbessern.

Produktionslabor

Fortschritt und Lösung geschäftlicher Herausforderungen mit Data Science

Data Thinking

WER IST DABEI?

Der Wert von Daten hängt vor allem von ihrer gezielten und personalisierten Nutzung ab.

  • Sie haben eine Datenreifeprüfung abgeschlossen und möchten ein MVP entwickeln, um eine geschäftliche Herausforderung zu lösen. Oder
  • Sie haben Ihre Eignung und Bereitschaft zur Teilnahme an einem Data Thinking Workshop und zur MVP-Entwicklung nachgewiesen.

WAS?

In Zusammenarbeit mit unseren Kunden identifizieren wir wertvolle Anwendungsfälle und entwickeln die ersten Entwürfe und Prototypen von Datenlösungen.

WIE?

  • Workshops, die nach dem Data Thinking Canvas mit unseren Datenexperten und Unternehmensentwicklern durchgeführt werden.
  • Strukturierte Identifizierung und Ausarbeitung von Datennutzungsfällen.
  • Eingehende Prüfung der Relevanz von Anwendungsfällen mit Prototyping auf Papier.
  • Data Thinking Dokumentation mit allen Ergebnissen und Arbeitsständen.
  • Der Workshop: Ermöglicht ein gemeinsames Verständnis von Data Science und wie es Ihr Unternehmen konkret unterstützen kann. Entwicklung eines MVP eines konkreten Datenprodukts, Identifizierung der relevanten Interessengruppen und Datenressourcen, die für die Erstellung der Lösung erforderlich sind.

MVP/Produktherstellung

FÜR WEN IST ES?

  • Sie möchten ein Datenprodukt entwickeln, das in einem Data Thinking Workshop definiert wurde oder
  • Sie haben eine Unternehmensbewertung abgeschlossen, die Ihre Eignung zur Durchführung des Projekts bestätigt und
  • Sie haben eine definierte geschäftliche Herausforderung und einen Anwendungsfall und möchten die Produktentwicklung und -bereitstellung untersuchen.
  • Sie möchten die Möglichkeiten der Zusammenarbeit und der Bereitstellung von Ressourcen für die Entwicklung und den Einsatz prüfen.

WAS?

Sie entwickeln und implementieren angepasste Datenlösungen, testen und überprüfen sie und pflegen und verbessern sie nach Bedarf.

WIE?

    • Entwerfen und Testen neuer Methoden zur Datengenerierung
    • Sichtung und Aufbereitung vorhandener Daten
    • Explorative Datenanalyse und Erstellung von Prognosemodellen
    • Identifizierung und Validierung von Anwendungsfällen für die Entscheidungsfindung
    • Prozess- oder Geschäftmodelle entwickeln und validieren
    • Entwicklung von Integrationsstrategien für das operative Geschäft

    Vier Schritte zum Start Ihres Datenlabors 2.0

    1

    Treffen. Was sind die Auswirkungen auf das Geschäft?

    In einem ersten Gespräch legen wir fest, wie sich Daten und Analysen positiv auf Ihr Unternehmen auswirken können. Bei diesem ersten Treffen können alle offenen Fragen in aller Transparenz besprochen werden. Sie werden Ihrem Datenpartner vorgestellt, der während der gesamten Zusammenarbeit Ihr Ansprechpartner bleibt
    2

    Verstehen. Wie können wir Ihnen helfen?

    Wir arbeiten zusammen, um die Ausgangssituation und die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zu verstehen, die entweder durch eine Unternehmensbewertung oder durch maßgeschneiderte Formate wie Lean Data Check-Up und Data Maturity Check erfasst werden, und definieren gemeinsam konkrete Anwendungsfälle durch Data Thinking
    3

    Einrichten. Was ist das Richtige für Sie?

    Wir richten Ihr externes Datenlabor auf der Grundlage unseres DSaaS-Frameworks ein. Dabei legen wir Koordinierungskanäle, Datenschutz, Formen der Zusammenarbeit, Reaktionszeiten usw. fest. Wenn sich Ihre Bedürfnisse ändern oder mehr Kontingenz erforderlich ist, können Sie die Anforderungen und den Plan anpassen.
    4

    Betrieb. Das erste Projekt

    Ihr Data Lab steht Ihnen zur Verfügung und arbeitet in enger Abstimmung mit Ihnen an Ihren Bedürfnissen, egal ob eine Infrastruktur aufgebaut werden soll, pragmatische zyklische Analysen benötigt werden oder komplexe Predictive Analytics konzipiert und operationalisiert werden sollen.

    Data Science as a Service

    Greifen Sie auf die Ressourcen zu, die Ihren spezifischen Kapazitäts- und Qualifikationsanforderungen entsprechen.

    Die Produktlebenszyklen umfassen ein Team von Data Scientists mit sich nicht überschneidenden komplementären Fähigkeiten. Das bedeutet, dass für ein Datenlabor in der Regel mindestens 5 Personen mit unterschiedlichen Fachgebieten erforderlich sind. Wenn nicht jeder zu 100 % ausgelastet ist, entstehen teure unnötige Kosten.

    DSaaS ist ein Ressourcenintegrator, der das Wissen aller internen und externen Mitglieder bündelt und den Zugang zu allen relevanten Disziplinen der Datenwissenschaft und KI ermöglicht. Data-Kunden verfügen über das gesamte Know-how, das sie benötigen, um ihre maßgeschneiderten datengesteuerten Lösungen zu entwickeln und dabei die Präferenzen von Studios und Infrastrukturen zu berücksichtigen.

    Digital fokussierte Unternehmensressourcen, um Ihr bestehendes Team zu erweitern oder ein ganzes Team von Grund auf neu aufzubauen – für kurz-, mittel- und langfristige Engagements.

    Eine Reihe flexibler Engagementmodelle zur Optimierung von Ressourcen und Ergebnissen für alle Unternehmen.

    Optionen für Studio vor Ort / in einer Cloud

    • Gehostete Kunden
    • Alephnet verwaltet

    Traditionelle Beratungsoptionen

    Daten, technische Analysen und digitale Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse, Fähigkeiten und angestrebten Ergebnisse Ihres Unternehmens abgestimmt sind.

    Data Science Infrastructure as Service

    Mit DSIaaS umgehen Sie die Kosten und die Komplexität des Kaufs und der Verwaltung von physischen Servern und der Rechenzentrumsinfrastruktur. Cloud-Computing-Dienste bieten wichtige Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen auf Abruf und auf einer Pay-as-you-go-Basis.

    Reduzieren Sie den Wartungsaufwand für Rechenzentren vor Ort, sparen Sie Hardwarekosten und gewinnen Sie Geschäftseinblicke in Echtzeit.

    Data Science Advisory

    Die Geschäftsbereiche innerhalb von Unternehmen drängen darauf, Dienste schnell zu nutzen und aus den gesammelten Daten einen Mehrwert zu ziehen. Für viele Unternehmen ist es von unschätzbarem Wert, einen vertrauenswürdigen Experten für Data Science in ihrem Team zu haben. Strategische Daten-, Digital- und Technologieberatung durch Experten auf der Grundlage der neuesten Geschäfts- und Branchenkenntnisse und bewährter Verfahren.

    Sie erhalten Zugang zu ausgewiesenem Fachwissen wie ein Vorstandsmitglied. Sie geben Ihnen Sicherheit und Klarheit und helfen Ihnen, Ihr Wissen zu erweitern und Ihr Unternehmen durch die Brille der Datenwissenschaft zu führen und zu unterstützen.

    Rednerische Engagements

    Workshops zur Planung der Datenstrategie

    Konformitätsbescheinigung. Risikoprüfungen und -beurteilungen

    Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen, die Bewertung der Datensicherheit, die Nutzung von Daten, Data-Science-Modellen und die Fairness von Algorithmen ist für jedes Unternehmen keine leichte Aufgabe.

    Ein wichtiges Anliegen, das mit der Zentralisierung und Verarbeitung von Daten einhergeht, ist die Frage der Datenverwaltung. Die Unternehmen müssen die Daten auf eine Weise nutzen, die effizient ist und den gesetzlichen Vorschriften über Transparenz und Datenschutz entspricht. Das bedeutet, dass Unternehmen festlegen und dokumentieren müssen(Datenkatalogisierung), wie und welche Daten integriert werden, wie diese Daten verwendet werden, dass die Daten korrekt und konsistent sind und dass nur die zuständigen Stellen Zugriff auf sie haben.

    Verschaffen Sie sich Sicherheit, indem Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen die zunehmenden Datenvorschriften einhält und die harten Strafen bei Nichteinhaltung abmildern, und gewinnen Sie Zeit für andere Aufgaben zurück.

    Unsere Datenprüfungsdienste umfassen unter anderem folgende Leistungen:

    Regulierungskonforme Analytik - GDPR

    Die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) ist das strengste Datenschutz- und Sicherheitsgesetz der Welt. Wenn Ihr Unternehmen auf Menschen in der EU abzielt oder Daten über sie sammelt, erlegt die GDRP Verpflichtungen auf, unabhängig vom Standort Ihres Unternehmens.

    Analyse Ihrer Datenverarbeitung für europäische Kunden und Mitarbeiter, um die Einhaltung der GDPR zu ermitteln. Falls erforderlich, beraten wir, wie Lücken geschlossen werden können.

    Bei Nichteinhaltung der Vorschriften verhängt die Aufsichtsbehörde harte Geldstrafen, die bis zu einem zweistelligen Millionenbetrag oder 4 % des gesamten weltweiten Jahresumsatzes des vorangegangenen Geschäftsjahres betragen können, je nachdem, welcher Betrag höher ist.

    Unsere Datenverarbeitung und Datensicherheit entspricht nicht nur der GDPR-Verordnung, sondern auch den Datenrichtlinien der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) sowie den Vorschriften der Landesbanken.

    Unsere Dienstleistungen umfassen die Einhaltung der GDPR-Vorschriften. Wenn Sie Alephnet Front- oder Backend-Ressourcen verwenden, können Sie sicher sein, dass Sie die GDPR-Vorschriften einhalten.

    Data Security Einschätzung

    Risikobewertungen helfen Ihnen zu verstehen, wo sich Ihre sensiblen Daten befinden, wer Zugang zu ihnen hat und welche Änderungen in ihrem Umfeld vorgenommen werden.

    Eine erfolgreiche Bewertung des Datensicherheitsrisikos kann in der Regel in drei Schritte unterteilt werden:

    • Erkennen Sie die Risiken für Ihre kritischen Systeme und sensiblen Daten
    • Identifizieren und organisieren Sie Ihre Daten nach dem Gewicht des damit verbundenen Risikos
    • Ergreifen Sie Maßnahmen zur Risikominderung

    Data Science-Ausbildung

    Data Science ist keine Disziplin, sondern eher ein Überbegriff, der einen komplexen Prozess beschreibt, an dem nicht ein einzelner Data Scientist mit dem gesamten erforderlichen Fachwissen beteiligt ist, sondern ein Team von Data Scientists mit sich nicht überschneidenden, ergänzenden Fähigkeiten. Dies muss bei der Gestaltung von Bildungsprogrammen für Data Science berücksichtigt werden.

    In einer digitalen Welt sollte sich jedes Unternehmen die Frage stellen: „Wie können uns Daten helfen, unsere Ziele zu erreichen?“ Die Befähigung der Arbeitskräfte, zu Bürgern der Data Science zu werden, erfordert ein gewisses Maß an Bildung. Ganz gleich, ob es sich um einen Schulungsworkshop, um Schritte, die in Ihre strategische Planung einfließen, oder um ein maßgeschneidertes unternehmensweites Schulungsprogramm handelt, unser Know-how im Bereich der Datenwissenschaft wird Ihnen helfen, Fortschritte zu erzielen.

    Erfahren Sie mehr über die TrainingsprogrammeBildungsressourcen

    Vereinbaren Sie jetzt einen Termin für Ihr Informationsgespräch!

    Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um mit Alephnet den Weg zu gehen.