KI & Data Science. Verwandeln Sie Ihre Daten in Entscheidungen, die das Unternehmen voranbringen.

Strukturierte Daten (Datenbanken, Tabellenkalkulationen, CRM-Exporte), unstrukturierte Daten (Text, Dokumente, PDFs, E-Mails), Zeitreihendaten (Logs, Sensordaten, Finanztransaktionen), Bild- und Videodaten sowie Echtzeit-Streaming-Daten. Wir bewerten Ihre Datenquellen frühzeitig im Engagement, um Qualitätsprobleme und Integrationsanforderungen vor Beginn der Modellierung zu identifizieren.

Ein fokussiertes prädiktives Modell, das auf sauberen, zugänglichen Daten aufbaut, dauert typischerweise vier bis zehn Wochen vom Scoping bis zum Deployment. Komplexere KI-Systeme mit Data Engineering, benutzerdefinierten Modellarchitekturen oder Echtzeit-Inferenz-Pipelines dauern länger. Wir geben eine ehrliche Schätzung nach der Überprüfung Ihrer Daten und Anforderungen.

Ja. Wir entwickeln APIs, Microservices und Integrationsschichten, die KI-Modelle mit Ihrer bestehenden Infrastruktur verbinden, sei es CRM, ERP, internes Dashboard oder kundenorientiertes Produkt. Wir kümmern uns auch um Authentifizierung, Monitoring und Versionsverwaltung, damit die Integration dauerhaft stabil bleibt.

Fintech und Finanzdienstleistungen, Cybersicherheit, Enterprise-SaaS, Reise und Gastgewerbe, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Logistik. Unsere Case Studies umfassen KI-Risikoscoring für Fortune-500-Unternehmen, Analyseplattformen für Marketingteams und Kreditentscheidungssysteme für große Finanzinstitute.

Data Engineering befasst sich mit dem Aufbau und der Wartung der Infrastruktur, die Daten bewegt und speichert: Pipelines, Warehouses, ETL-Prozesse und Integrationen. Data Science arbeitet mit diesen Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, prädiktive Modelle zu entwickeln und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Beides ist notwendig. Wir übernehmen beides, damit Sie nicht mit einem Modell ohne saubere Daten oder einer perfekten Datenpipeline, die nichts Nützliches speist, enden.

Data Science konzentriert sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten: Analyse, Visualisierung, statistische Modellierung und Vorhersage. KI-Entwicklung geht weiter und entwickelt Systeme, die selbstständig lernen, sich anpassen und Entscheidungen treffen. In der Praxis kombinieren die meisten wertvollen Projekte beides. Wir definieren, was tatsächlich benötigt wird, anstatt Komplexität zu überverkaufen.

Data Science liefert Mehrwert in jeder Branche mit ausreichend Daten und zu verbessernden Entscheidungen. Wir haben KI- und Datensysteme entwickelt für Fintech und Finanzdienstleistungen (Kredit-Scoring, Risikomodellierung), Cybersicherheit (Echtzeit-Bedrohungserkennung), Enterprise-SaaS (Nutzungsanalytik, Churn-Vorhersage), Reise und Gastgewerbe (Nachfrageprognose, Personalisierung), Gesundheitswesen (klinische Datenpipelines) und Logistik (Routenoptimierung, Betriebsintelligenz).

Wir richten Modell-Monitoring ein, um Leistungsmetriken in der Produktion zu verfolgen, Datendrift zu erkennen (wenn sich die realen Daten von den Trainingsdaten zu unterscheiden beginnen) und Retraining auszulösen, wenn die Genauigkeit unter vereinbarte Schwellenwerte fällt. Das Deployment ist der Beginn der Werterhaltung, nicht das Ende unseres Engagements.