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Unser konzeptioneller Zugang zu Data Science

Warum Data Science wichtig ist und wie es den Geschäftswert fördert.

Digital Automotive verwendet umfangreiche Algorithmen zur Wissensextraktion und passt Data Science strukturiert an die Organisation und die Wettbewerbslandschaft an.

Eines der fundamentalen Eigenschaften ist beispielsweise die Erkennung der Ähnlichkeiten, die durch Daten beschreiben werden. Diese Fähigkeit bildet die Grundlage für wichtige Erkenntnisse. Sie kann direkt dazu genutzt werden, Projekte zu identifizeiren, die einem vorhandenen Business ähnlich sind.

Ähnlichkeit ist die Grundlage der Informationsgewinnung und Digital Automotive unterstützt sie dabei Datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Sie bilden den Kern gezielter Vorhersage-Algorithmen, die einen Zielwert abschätzen.

Mittels Analysewerkzeuge und Analysetechniken sind Sie in der Lage, wichtige Fragen zu beantworten.

Wer sind die profitabelsten Kunden, für eine strategischen Planung?
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde ein Angebot akzeptiert?
Welche potenziellen Projekte gibt es am Markt, die zu meinem Business passen?

Data Mining Prozess:

  • Aufgabenverständnis
  • Datenverständnis
  • Datenaufbereitung
  • Modellbildung
  • Beurteilung
  • Deployment



Data Mining Verfahren:

  • Klassifizierung
  • Regression
  • Ähnlichkeit
  • Clustering
  • Gruppierung
  • Profiling
  • Verknüpfungen
  • Datenreduzierung
  • Kausalmodellbildung

Beispiel einer Visualisierung der Modellbildung:

Acquisition - Awarded or Not Awarded  - Global Production Segment

Wir sind überzeugt, dass die Erklärung von Data Science anhand automatisierter Reports für ein grundlegendes Verständnis beitragen und hilfreich für verschiedene geschäftliche Interessensgruppen sind. Mit Fokus auf bestimmte Indikatoren, die mit relevanten Kennzahlen zusammenhängen vermeiden wir die Komplexität für alle Anwender und bringen somit Data-Science verständlich in Unternehmen.

Die datenanalytische Denkweise von Digital Automotive basiert auf einer fundamentalen Struktur und elementaren Prinzipien, die aus vielen Jahren an unverzichtbarem Fachwissen gesammelt wurde.

Datenanalysen decken wichtige Themen auf, die andernfalls vielleicht übersehen werden.

Mit Digital Automotive erhalten Sie ein Grundgerüst für systematische Analysen von Aufgaben und Problemen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen (Data-Driven Decision-Making).

Die Fähigkeit aus unternehmensrelevanten Daten nützliches Wissen zu entnehmen, sollte als wichtiges strategisches Gut betrachtet werden.