Modelle entwickeln, testen und bereitstellen, um Phänomene vorherzusagen, zu erkennen oder zu erklären.
„Alle Modelle sind falsch, aber manche sind nützlich" (George Box).
Data-Entwicklungsprojekte verfolgen ein klares Ziel: nützliche Modelle zu entwickeln.
Nützlich erstens durch die konkrete Antwort, die sie auf eine zentrale Fragestellung geben: Kann ich einen Maschinenausfall vorhersagen? (Predictive Maintenance) Wird der von mir eingeführte Prozess eingehalten? Wo sind die Engpässe? (Process Mining) Wie organisiere ich meine Lagerbestände optimal? (Optimierung) Wie identifiziere ich Schwachstellen in meinem Netzwerk? (Schwingungsanalyse), usw.
Nützlich im Sinne von tatsächlich genutzt — das heißt korrekt bereitgestellt und in das bestehende Software-Ökosystem integriert.
Je nachdem, wo Sie in dieser Kette stehen, intervenieren wir auf einem bestimmten Segment oder entlang der gesamten Full-Stack-Kette, d. h.:
- Modellierung (von der Datenbereinigung bis zur Mustererkennung).
- Deployment
- Industrialisierung und Observability
- Verbreitung von Best Practices in der Data-Entwicklung.
Illustration / Anwendungsfälle
Modellierung
Eine Organisation steht vor einem wiederkehrenden Problem, das sie derzeit nicht lösen kann (Lieferengpässe, wiederholt ähnliche Ausfälle, Prozesse mit systematischen Verzögerungen, überdurchschnittliche Fluktuation, usw.). Sie verfügt über Daten — oder könnte darüber verfügen — und wünscht sich eine präzise Antwort auf diese Problematik.
Wir begleiten Sie durch alle Schritte der Modellierung — von der Datenerhebung und -bereinigung bis zur detaillierten Auswertung der Modellergebnisse. Über die eigentliche Antwort hinaus helfen wir Ihnen, die statistischen Grundlagen zu verstehen: Warum sollte ich in diesem Kontext ein bestimmtes Modell vermeiden? Wie stelle ich sicher, dass die Vorhersagen gut generalisieren? Bin ich wirklich sicher, was ich sehe?
Deployment
Eine Organisation verfügt über Data Scientists, die relevante Modelle entwickeln und auswählen können. Allerdings sind die Beziehungen zu anderen Abteilungen komplex (Tools, SLA, Produktionsumgebungen) und die Modelle schaffen es kaum, das Notebook zu verlassen.
Wir helfen Ihnen dabei, einen robusten und reproduzierbaren Deployment-Workflow einzurichten — für Echtzeit- oder Batch-Inferenz — unter Nutzung von Industriestandards (Modell-Versionierung, Drift-Monitoring, CI/CD-Pipelines). Das Ziel: Was bisher manuell entwickelt wird, in steuerbare und vom Team wartbare Konfiguration umzuwandeln.
Verbreitung von Best Practices
Wir unterstützen Ihre Teams auch dabei, besser zusammenzuarbeiten und zu kommunizieren, indem wir die Erwartungen und Gewohnheiten jeder Abteilung in den richtigen Kontext setzen.
Während der Data Engineer an die Skalierbarkeit seiner Pipeline denkt, denkt der Data Analyst an Ausnahmen aufgrund einer geschäftlichen Besonderheit in der Definition seiner Metriken, und der Data Scientist an die statistische Signifikanz einer oft unvollkommenen Berechnung (dazu kommen noch der Platform Engineer, der DevOps-Ingenieur, usw.). So viele Abteilungen mit ihren eigenen Prioritäten, Roadmaps und Bedenken. Wir greifen durch Workshops, abteilungsübergreifende Code-Reviews und teamübergreifendes Pair Programming ein, um diese Silos aufzubrechen und die Praktiken auf einem gemeinsamen Fundament zu vereinen.