Warum DSaaS?

Alephnet´s Data Science as a Service Ökosystem

Im Jahr 2022 werden täglich 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erzeugt. 90 % der weltweiten Daten wurden allein in den letzten zwei Jahren erzeugt. Es wird erwartet, dass sich das Datenvolumen alle zwei Jahre verdoppeln wird – eine schwindelerregende Zahl.

Die größten Unternehmen der Welt, von Google, Amazon und Facebook bis hin zu den mit Risikokapital ausgestatteten Uber-Startups, die auf dem Weg sind, Unicorns zu werden, nutzen alle die Datenwissenschaft, um datengestützte Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Diese Unternehmen nutzen Data Science, um alle Geschäftsentscheidungen zu verbessern. Sie behandeln Erkenntnisse, nicht nur Daten, als Geschäftswert, der eine vollständige Sicht auf die Daten ermöglicht. Einblicke in Echtzeit mit der Möglichkeit, sofortige, kontextbezogene Maßnahmen bei allen Geschäftsaktivitäten zu ergreifen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie sind dynamisch aufgestellt, um Kunden zu begeistern, Beziehungen zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein Überbegriff, der die gesamten komplexen und mehrstufigen Prozesse beschreibt, die zur Gewinnung von Werten aus Daten eingesetzt werden. Dazu gehören Backend, angewandte Tools und Technologien sowie Frontend-Data Scientists, wobei nicht ein einzelner Data Scientist über das gesamte erforderliche Fachwissen verfügt, sondern Teams mit sich nicht überschneidenden komplementären Fähigkeiten.

Die Datenwissenschaft nutzt die Rechenleistung und die menschliche Kreativität, um aus riesigen Datenmengen einen Wert zu schöpfen, der unsere Fähigkeit, Informationen sinnvoll zu nutzen, verbessert und es uns ermöglicht, mehr zu tun.

Um als Unternehmen im 21. Jahrhundert erfolgreich zu sein, müssen Sie Daten zu Ihrem Vorteil nutzen.

Wir glauben, dass wir eine neue Realität schaffen können, in der alle Unternehmen, ob klein, mittelgroß oder groß, datenfähig werden und Erkenntnisse mit Innovation und Wertschöpfung verbinden können. Eine Realität, in der Dateneinblicke zu einem Ökosystem werden.

Die Implementierung von Data Science ist Teil einer digitalen Transformation, die in mehreren Schritten erfolgt. Eine einfache 3-Schritte-Methode – Erfassen, Analysieren und Handeln – wird angewendet, um die datengestützte Entscheidungsfindung im Unternehmen voranzutreiben.

Zukunftssicherheit durch einen Zyklus der Neuerfindung und Umgestaltung

Die Komplexität von Datensystemen nimmt täglich zu. Daten- und Technologiestapel beherbergen wachsende Mengen an sich schnell verändernden Daten, die über das gesamte Unternehmen verstreut sind, oft ohne Standardstruktur und externe Quellen von großem Wert, die nicht berücksichtigt oder überhaupt nicht erfasst werden.

Während sich viele Unternehmen auf Kennzahlen stützen, um die Leistung zu messen und das Unternehmen zu steuern, entgeht ihnen eine praktisch ungenutzte Goldmine anderer Daten.

In den Daten verbergen sich Erkenntnisse über Ihr Unternehmen, Ihre Kunden, Ihre Konkurrenten und Ihre Märkte. – solange es jemanden gibt, der nachforscht und Geschäftserkenntnisse zutage fördert, an die vorher niemand gedacht hat. Hier kommt der Data Scientist ins Spiel.

Data Scientists nutzen verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz, um Datenerkenntnisse mit wertvollen Ergebnissen zu verbinden.

Eine Datenstrategie legt den Grundstein für eine erkenntnisorientierte Zukunft.

    Was ist DSaaS – Data Science as a Service?

    Wenn Unternehmen in der Ära der Datenwissenschaft und KI erfolgreich sein wollen, müssen sie neue Wege finden, um wettbewerbsfähig zu sein und Ressourcenlücken zu schließen.

    DSaaS ebnet das Spielfeld und ermöglicht es allen Unternehmen, konsequent von ihrer eigenen Datenwissenschaft zu profitieren.

    EineData-Science-Plattform bietet modulare, sichere Front- und Backend-Data-Science, auf die wie auf jeden anderen Webdienst über eine Plattform zugegriffen wird.

    Die Bündelung des Wissens aller internen und externen Mitglieder ermöglicht den Zugang zu allen relevanten Data Science- und KI-Disziplinen, um spezifische Kapazitäts- und Kompetenzanforderungen zu erfüllen.

    Alephnet Data Science as a Service

    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.

    Was sind also Erkenntnisse aus
    Data Science?

    Maschinen können viele hochdimensionierte Daten betrachten und Muster erkennen. Wenn die Maschine dieses Muster lernen kann, kann sie Anomalien entdecken, Trends erkennen und Vorhersagen auf der Grundlage von Lernprozessen treffen. Sind die Muster erst einmal erlernt, lassen sich Vorhersagen treffen, an die der Mensch nicht einmal annähernd herankommt.

    Dies ist maschinelles Lernen und Teil der Welt der künstlichen Intelligenz, in der Data Scientists Erkenntnisse aus Daten gewinnen, um komplexe Herausforderungen zu lösen. Die richtigen Daten ermöglichen alle Arten von verwertbaren Erkenntnissen über alle Geschäftsaktivitäten hinweg und sorgen so für quantifizierbare Auswirkungen auf den Umsatz und das Ergebnis.

    Eine wichtige Fähigkeit in der Datenwissenschaft ist die Fähigkeit, ein Datenanalyseproblem in Teile zu zerlegen, die einer bekannten Aufgabe entsprechen, für die Tools verfügbar sind.

    Eine Datenstrategie steuert einen Datenstapel, der einen Technologie-Stapel, Systeme und die gesamte Unternehmensarchitektur untermauert. Ein daten- und geschäftsorientierter Ansatz ermöglicht die Identifizierung der Funktionen, die zur Unterstützung Ihrer zu erledigenden Aufgaben für alle Mitarbeiter, Kunden und Lieferanten erforderlich sind, und zwar jetzt und in der Zukunft.

    Data Science- & KI-Landschaft

    Wir unterscheiden zwischen Backend- und Frontend-Datenwissenschaft. Das Backend ist der Teil, der sich mit Hardware, effizientem Computing und der Datenspeicherinfrastrukturbefasst, oder das, was oft als Data Engineering bezeichnet wird. Es gibt viele Backend-Tools und -Lösungen, die darauf ausgelegt sind, einen Mehrwert aus Daten zu ziehen.

    Die Landschaft der Front-End-Data Scientists ist eine größere Herausforderung.

    Viele Unternehmen verfügen nicht über die Fähigkeiten von Data Scientists oder die Infrastruktur, um KI-Lösungen erfolgreich einzusetzen. Das bedeutet, dass alles, was KI erfordert, einen langfristigen Vorteil gegenüber der Konkurrenz bietet.

    Alephnet KI-Landschaft