Discover

Erschließung von neuen Geschäftsprozessen

Ausgebildete Data Scientists unterstützen Sie bei der Entdeckung neuer Geschäftspotenziale.

Wissenschaftliche Methoden

Unsere Experten nutzen wissenschaftliche Methoden zum Finden von Patterns oder zum Erstellen von Modellen, um gemeinsam mit Ihnen neue Geschäftsprozesse zu entwickeln.

Predictive Analytics

Um vergangene Entwicklungen zu analysieren und zu verstehen, erarbeiten unsere Data Scientists gemeinsam mit Ihnen aussagekräftige Modelle. Mit wissenschaftlich fundierten Vorhersagen bieten wir Ihnen die Option, zukünftige Entscheidungen optimal treffen zu können. Dabei steht die Erstellung von prädiktiven Modellen im Vordergrund, die auf Grundlage von wissenschaftlichen Konzepten und komplexen statistischen Analysemethoden erarbeitet werden.

Statistics

Durch den Einsatz von statistischen Analysemöglichkeiten unterstützen wir Sie dabei, automatisiert Erkenntnisse aus bereits vorhanden Daten zu ziehen. Auf diese Weise ist es Ihnen beispielsweise möglich, Ihre Kunden in Zielgruppen einzuteilen und Kundenwerte zu ermitteln, um damit zielgerichtete Marketingmaßnahmen zu initiieren.

Big Data entdecken

Unsere Data Scientists unterstützen Sie dabei, Big-Data-Potenziale zu erkennen und zu nutzen. Dabei suchen unsere Experten auf Grundlage von wissenschaftlichen Methoden nach Erkenntnissen in Ihren großen und unstrukturierten Datenmengen, um für Sie neue Geschäftsprozesse und Potenziale zu erschließen – und zwar unabhängig von der jeweiligen Datenquelle.

Machine Learning

Wir entwickeln intelligente Algorithmen, um Ihnen die Suche nach Zusammenhängen und Erkenntnissen im Bereich Big Data durch Automatisierung zu vereinfachen. Damit bieten wir Ihnen die Möglichkeit, schnell und unkompliziert Zusammenhänge zwischen einzelnen Datensätzen zu erkennen.

Sie haben Fragen?

Alexander Camus, Senior Project Manager, PMP, freut sich auf Ihre Kontaktaufnahme!
Tel: +43 1 219 87 90-0

Diese Seite speichern. Diese Seite entfernen.

C71.898,22.5,97.219,25.136,96.279,52.11z"/>