Data Science verstehen
Case Studies, Whitepaper und Videos: Erfahren Sie mehr zum Thema Data Science mit unseren Informationen aus Expertenhand. Wie realisiere ich Data-Science-Projekte, wie sieht die richtige IT-Infrastruktur aus und wie lässt sich das Kaufverhalten besser verstehen: Finden Sie genau die Inhalte, die Sie interessieren und erhalten Sie aufschlussreiche Einblicke in Best Practices von Data Science im Unternehmen.
Aufbau einer Open-Source-basierten CI/CD-Pipeline für das Shiny-Deployment bei der empirica regio
Das Ziel der empirica regio ist die optimale Bereitstellung von Daten und Analysen für die Kunden im Hinblick auf Usability, Verlässlichkeit und Kosteneffizienz. Mit dem Aufbau einer individuellen CI/CD-Pipeline und der gezielten Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur haben wir empirica regio geholfen, dieses Ziel zu erreichen.
RAG-Lösung in der der Markenprüfung
Was wäre, wenn Künstliche Intelligenz (KI) einen komplexen und aufwändigen Prozess vereinfachen und Fachpersonen entlasten könnte? Genau das ist das Ziel eines innovativen Proof of Concepts (PoC) von eoda, welcher gemeinsam mit dem Eidgenössische Institut für Geistiges Eigentum (IGE | IPI) entstand.
Prognosen für die deutsche Wirtschaft: Weiterentwicklung des Forecasting-Dashboards für das IWH
Das neue Design vereint hohe Nutzerfreundlichkeit und trägt zur Außenwirkung des IWH - Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle bei: Lesen Sie hier mehr über die komplette technische Überarbeitung des Prognose-Dashboards, wirkungsvollere Wissensvermittlung uvm.
Wie gelingt die professionelle Einführung von Data Science bei der Kasseler Verkehrs- und Versorgungs-GmbH?
Ermittlung des Data-Science-Reifegrads als Ausgangspunkt in Richtung datengetriebener Entscheidungsfindung - von der IT-Infrastruktur über Data Governance bis zu DevOps-Themen.
Aufbau einer KI-basierten Betriebsstrategie zur Optimierung des Wärmenetzes
Mit dem Verbundprojekt "Optinetz Bosbüll" sollen bestehende sektorengekoppelte Versorgungssysteme in Simulationsumgebungen überführt werden können. Durch die entwickelten Algorithmen kann das System Bedarfs- und Erzeugungsprognosen abgleichen und sich anhand der definierten Leitgrößen (Emissionswerte, Wirtschaftlichkeit etc.) selbst optimieren.
Datenbasierte Analyse der Einspeiseprofile von Solarstromerzeugern zur Wahltarifgestaltung
Die datenbasierte Analyse des Einspeiseverhaltens hilft der Primeo Netz AG das Kundenverhalten besser zu verstehen und die (Wahl-)Tarifgestaltung passgenauer und attraktiver zu gestalten – für Kundinnen und Kunden als auch für die Förderung der Netzstabilität.
Implementierung einer Data-Science-Infrastruktur bei der AOK Baden-Württemberg
Durch die Implementierung einer neuen Data-Science-Infrastruktur schafft die AOK Baden-Württemberg die optimalen Arbeitsbedingungen für Analytiker und Data Scientists und entspricht gleichzeitig den hohen Anforderungen an Sicherheit, Verfügbarkeit und Wartbarkeit der IT-Administration.
Mit KI das interne Wissensmanagement optimieren
Ein mittelständischer Maschinenbauer möchte die Produktivität durch eine Verbesserung des internen Wissensmanagements steigern. Der Schlüssel? Die Entwicklung eines Chatbots, der mittels des RAG-Ansatzes auch auf unternehmensinterne Daten zurückgreift und damit für die Mitarbeitenden die Suche nach relevanten Informationen entscheidend vereinfacht.
Explorative Datenanalyse und Entwicklung interaktiver Dashboards für die DB InfraGO AG
Ein besseres Verständnis über die Daten, bestehende Annahmen überprüfen und so den Kundenservice weiter verbessern: Das waren die Ziele der DB InfraGO. Wir haben mit explorativen Datenanalysen einen schnellen Erkenntnisgewinn und durch die Entwicklung von interaktiven Dashboards eine Lösung geschaffen für die kontinuierliche und passgenaue Informationsbereitstellung.
Starten Sie jetzt durch – wir begleiten Sie dabei!