ML & AI Readiness
Bessere Prognosen, optimierte Entscheidungsfindung, Personalisierung und die Basis für Künstliche Intelligenz klingt nicht nach einem Märchen, sondern dem intelligenten Einsatz von Daten. Und das sorgt für langfristige Wettbewerbsfähigkeit, höhere Umsätze und Optimierung von Ausgaben.
Unser Prozess
Strategische Ausrichtung & Awareness
- Durchführung von Führungskräfte-Workshops zur Definition und zum Alignment der Vision und Möglichkeiten von ML & AI im Unternehmen
- Exploration von Herausforderungen, die mit ML & AI gelöst werden sollen, und anschließende Abgrenzung zu anderen Feldern wie bspw. Advanced Analytics, LLM, etc.
- Identifizierung und Spezifizierung von konkreten ML & AI Use Cases, deren Datenquellen sowie Ansprechpartnern, die zur Umsetzung benötigt werden
Reifegradbewertung & Use Case Auswertung
- Durchführung eines Data Audits auf Basis der identifizierten Use Cases, zur Prüfung der Qualität relevanter Daten
- Analyse der bestehenden Technologielandschaft zu Umsetzungsmöglichkeiten von ML & AI Use Cases
- Skizzierung einer etwaigen Datenlandschaft, die Umsetzungen solcher Use Cases erleichtert
- Überprüfung des vorhandenen Skill- und Mindsets zur Umsetzung von ML & AI Use Cases
Empfehlungen & Aktionsplan
- Erstellung einer priorisierten und detaillierten Use Case Liste für ML & AI
- Design einer mehrstufigen ML & AI Implementierungsroadmap
- ggf. Unterstützung bei der Umsetzung, Validierung und Weiterentwicklung etwaiger Pilot Use Cases
- ggf. Handlungsempfehlungen zur Erreichung eines geeigneten ML & AI Reifegrades (bspw. Datenbereinigungs- und Standardisierungsinitiativen, Schulungen, Hiring Support, etc.)
Warum brauchen Unternehmen Machine Learning und Advanced Analytics?
Verbesserte Prognosen
Durch die Nutzung von Advanced Analytics und Machine Learning können Unternehmen genauere Vorhersagen in Bezug auf Kundenabwanderung, Mitarbeiterfluktuation, Betrugsfälle und zukünftige Marktbedingungen treffen. Das unterstützt nicht nur im eCommerce oder Verlagswesen, sondern auch im Bereich Finanzen und im Marketing.
Optimierte Entscheidungsfindung
Durch Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics können Unternehmen Ereignisse rückblickend analysieren, zukünftige Ereignisse vorhersagen und datenbasierte Handlungsempfehlungen geben. Dies sind wichtige Schritte auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen.
Personalisierung und Recommendations
Nicht nur im eCommerce unglaublich wichtig: Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, Muster in den Daten zu erkennen und maßgeschneiderte Angebote für Kunden zu erstellen, was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und Effektivität von Marketinginitiativen führt. Customer Centricity halt!
Umsatzsteigerung und Wettbewerbsfähigkeit
Die Nutzung von Analysen, die auf den eigenen Daten und damit den historischen Ereignissen beruht, sorgt dafür, dass Unternehmen ihren Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen können – und das sorgt für höhere Umsätze und das Abheben von Mitbewerbern.
So gehen wir bei der Etablierung von Machine Learning und Advanced Analytics vor
Vom ersten Audit über den Aufbau von Kompetenzen im Unternehmen bis hin zur Entwicklung von Use Cases für die Nutzung von Artificial Intelligence – wir stehen als starker Partner an der Seite unserer Kunden.
Status Check - das Data Audit
Im ersten Schritt der Zusammenarbeit im Bereich ML und Advanced Analytics evaluieren wir den aktuellen Stand des Unternehmens in Bezug auf Dateninfrastruktur, -qualität und -nutzung. Dies umfasst die Beurteilung vorhandener Datenquellen, Datenverarbeitungssysteme, Analysewerkzeuge und das vorhandene Know-how der Mitarbeitenden. Ein Audit hilft dabei, Stärken, Schwächen und Entwicklungspotenziale zu identifizieren.
Strategieentwicklung und Zielsetzung
Basierend auf den Ergebnissen des Audits entwickeln wir eine Strategie, die sich an den Zielen und Bedürfnissen des Unternehmens orientiert. Hierbei werden konkrete Ziele für den Einsatz von Machine Learning und Advanced Analytics festgelegt. Dazu gehört auch die Planung von Ressourcen sowie ein Plan für die Integration in bestehende Geschäftsprozesse.
Schulung und Aufbau von Kompetenzen
Für die effektive Nutzung von Advanced Analytics und Machine Learning ist es essentiell, dass die Mitarbeitenden im Umgang mit diesen Technologien geschult werden. Hierfür gibt es in unserem Team ML- und Data Science-Experten, welche die Stakeholder aus den Data-Abteilungen in technischen Fähigkeiten sowie dem Verständnis für Künstliche Intelligenz unterstützen.
Implementierung und Integration
Die Strategie und das Wissen sind da: Nun können die geplanten Analysewerkzeuge und Machine Learning-Modelle implementiert werden. Wichtig ist es uns dabei, individuelle Lösungen zu finden und keine Modelle zu implementieren, die später nicht mehr weiterverfolgt werden.
Etablierung von Use Cases für Künstliche Intelligenz
Auf Basis der implementierten Machine Learning-Modelle können nun Use Cases für Künstliche Intelligenz evaluiert werden. Die Basis hierfür ist eine saubere Datenbasis. Lösungen können z.B. Automatisierungen und Personalisierungen aber auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle sein.
Advanced Analytics in unserem Framework
Wir arbeiten bei uns immer mit dem Framework Organisation, Kultur und Architektur.
Denn in unseren Augen sind diese 3 Bereiche die wichtigsten Faktoren, um Data langfristig erfolgreich im Unternehmen zu verankern.
Auch Advanced Analytics und Machine Learning als Basis von Künstlicher Intelligenz müssen auf diesem Framework aufgebaut werden. Die Organisation beschreibt dabei das WER, die Kultur das WIE und die Architektur das WOMIT.
Ohne diese Basis kann keine langfristige Datenstrategie aufgebaut werden.
The Data Institute - der starke Partner beim Einsatz von Machine Learning
Wir wünschen uns, dass Unternehmen schnell Impact erhalten und Erfolge davon haben, mit Daten zu arbeiten. Gleichzeitig haben wir den Gesamt-Blick auf das Unternehmen und möchten langfristige Strategien implementieren, durch die Mitarbeitende enabled werden, selbstständig mit Daten zu arbeiten - und dann auch mit Künstlicher Intelligenz.
Welche Leistungen lassen sich mitML & AI Readinesskombinieren?
Case Studies zum ThemaML & AI Readiness
Passende Beispiele unserer Arbeit zu diesem Thema findest du in folgenden Case Studies:
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