AI & Data


Die Zukunft gestalten: Künstliche Intelligenz und der Einfluss auf Ihr Unternehmen
e:ndlich ist ihr Partner über den gesamten Prozess ihres Data-Science Projekts!

Intelligente Systeme unterstützen uns schon heute beim Autofahren, als Sprachassistenten oder im Kundenservice. Die Faszination und gleichzeitig Unsicherheit, die künstliche Intelligenz hervorruft, sind in der Geschäftswelt spürbar. Unternehmen stellen sich die Frage, welche Voraussetzungen sie benötigen, um auch zukünftig innovative Produkte und Dienstleistungen anbieten zu können. Die Antwort darauf lautet: Machine Learning. 

Um das Konzept kurz zu erläutern: Herkömmliche Computerprogramme folgen einem festen Regelwerk, ähnlich einem Kochrezept. Zuerst werden die Anforderungen gesammelt, anschließend werden die Regeln (Algorithmen) programmiert, damit das System die definierten Aufgaben erfüllen kann. Dieser Ansatz bildet die Grundlage für die meisten herkömmlichen Unternehmenssoftware. Im Gegensatz dazu steht das Machine Learning, bei dem das System aus Mustern, Gesetzmäßigkeiten und Erfahrungen lernt – ähnlich wie ein Mensch.

Machine Learning

Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden. Im Gegensatz zu klassischer Software entwickelt man nicht den Algorithmus direkt, sondern lernt/trainiert anhand von Daten ein Modell des Problems.

Datenquellen und -aufnahme
Data Collection: Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. Sensoren, Datenbanken, APIs).
Data Ingestion: Einlesen und Importieren der gesammelten Daten in ein Datenmanagementsystem.
Datenverarbeitung und -aufbereitung
DATA WRANGLING

Prozess der Abbildung und Umwandlung von Rohdaten in ein anderes Format. Ziel dieses Vorgangs ist es, die Daten so zu modifizieren, dass sie für verschiedene nachgelagerte Zwecke, wie beispielsweise Analysen, besser geeignet und wertvoller werden.

DATA INTEGRATION

Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format.

DATA TRANSFORMATION

Prozess der Umwandlung von Datenformaten und -strukturen zur weiteren Analyse und Integration. Inhalt kann das Bereinigen, Aggregieren oder Neukonstruieren sein.

SIGNAL PROCESSING

Analyse, Modifikation und Synthese von Signalen, um nützliche Informationen zu extrahieren oder zu verbessern, z.B. in der Audio- und Bildverarbeitung.

DATA AUGMENTATION

Künstliche Erzeugung zusätzlicher Trainingsdaten durch Transformationen bestehender Daten, um die Leistung eines Modells zu verbessern.

Datenmanagement
Data Storage: Speicherung der Daten in Datenbanken oder Data Lakes.
Data Governance: Verwaltung und Überwachung der Datenqualität, -sicherheit und -richtlinien.
Datenanalyse und -modellierung
DATA EXPLORATION UND VISUALISIERUNG

Vorläufige Analyse der Daten mittels Diagrammen und grafischer Darstellungen, um Muster, Trends und Ausreißer zu erkennen. Ziel ist es, zentrale Zusammenhänge und Eigenschaften der Daten sichtbar zu machen.

FEATURE ENGINEERING UND AUSWAHL

Optimierung von Modellen, indem relevante Merkmale (Features) aus Rohdaten erstellt und ausgewählt werden. So wird die Datenmenge reduziert und die Modellleistung gesteigert.

MODELLENTWICKLUNG UND -TRAINING

Entwicklung, Training und Validierung von Modellen zur Vorhersage oder Klassifikation unter Einsatz von Machine Learning, Deep Learning und anderen Techniken.

SPEZIALISIERTE ANALYSEN

Einsatz spezifischer Analysemethoden wie Time Series Analysis, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision zur Lösung spezialisierter Aufgaben.

MODELLOPTIMIERUNG UND -INTERPRETATION

Optimierung der Modellparameter, Verbesserung der Modellleistung und Sicherstellung der Erklärbarkeit und Verständlichkeit der Modelle.

Evaluierung und Validierung

Überprüfung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines Modells durch Model Validation, um sicherzustellen, dass es auf neuen, nicht gesehenen Daten gut generalisiert. Anschließend folgt das Model Tuning, bei dem die Modellparameter gezielt optimiert werden, um die Leistung weiter zu verbessern. Ein weiterer Ansatz ist das A/B Testing, bei dem Experimente durchgeführt werden, um die Auswirkungen von Änderungen an den Modellen zu messen und zu bewerten, welche Variante bessere Ergebnisse liefert.

Data Literacy

Fähigkeit, Daten zu lesen, zu verstehen und zu interpretieren.

Data Ethics

Berücksichtigung ethischer Aspekte bei der Datenverarbeitung und Nutzung.

Data Security

Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch.

Data Privacy

Schutz der Privatsphäre und Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorschriften.

Big Data

Bezeichnung großer, komplexer und schnell wachsender Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Der Begriff lässt sich anhand der „5 Vs“ aufschlüsseln: Volume (Datenmenge), Velocity (Daten-Geschwindigkeit), Variety (Datenvielfalt), Veracity (Datenrichtigkeit) und Value (Datenwert)

Datenpotenzial entfesseln

Mit der Zeit sammeln sich immer mehr Daten in einem Unternehmen an. Diese liegen meist verstreut auf verschiedenen Speicherorten und können nur schwer zusammengeführt werden. Somit können auch keine Analysen erstellt und neue Informationen gewonnen werden.

Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer Daten durch unsere maßgeschneiderten Lösungen. Unsere Experten verstehen die Bedeutung von präzisen, konsistenten und zeitnahen Daten. Mit unserer fortschrittlichen ETL-Technologie und Big Data Lösungen sorgen wir dafür, dass Ihre Daten nicht nur effizient extrahiert, sondern auch intelligent transformiert werden, um den höchsten Qualitätsstandards zu genügen.

Maximale Geschäftsergebnisse durch innovative Technologie

e:ndlich bietet Ihnen Orientierung nicht nur für übermorgen, sondern konkretisiert Handlungsempfehlungen für den heutigen Tag. Wir setzen uns für eine durchdachte und kosteneffiziente Cloud-Infrastruktur ein, anstatt auf eine Ansammlung von on-premise Systemen zu setzen. Gerne erläutern wir Ihnen in einem persönlichen Gespräch, wie dies in Ihrem speziellen Fall umgesetzt werden kann.

Durch die Analyse von Datensätzen lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen. e:ndlich stellt Ihnen modernste Technologie zur Verfügung, um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen. Unsere Vorgehensweise zeichnet sich durch Neugier und Kreativität aus, unterstützt von einem langen Atem.

Zertifizierungen unserer Mitarbeiter

Natural Language Processing

Der Fokus liegt darauf, sich mit grundlegender NLP-Terminologie und -Konzepten vertraut zu machen und ein Verständnis für die Hauptaufgaben in diesem Bereich zu entwickeln. Ziel ist es, eine Anwendung zu erstellen, die Texte für verschiedene Aufgaben und Domänen verarbeitet. Zudem wird vermittelt, wie man das am besten geeignete Modell für ein spezifisches Problem auswählt, wobei die wichtigsten Faktoren berücksichtigt werden.

Erklärbares Maschinelles Lernen für Ingenieurwissenschaft

Erklärbares Maschinelles Lernen (XAI) ermöglicht es, die Entscheidungen von KI-Modellen transparent und verständlich zu machen. In der Praxis hilft XAI beispielsweise bei der vorausschauenden Wartung von Maschinen und der Optimierung von Stromnetzen. Durch bestimmte Methoden werden komplexe KI-Modelle interpretiert, was ihre Anwendung sicherer und effektiver gestaltet.

Sozialverantwortlichkeit KI-Gestaltung

Dieses Zertifikat bestätigt die erfolgreiche Teilnahme an einem Programm zur sozialverantwortlichen Gestaltung von Künstlicher Intelligenz (KI). Lernziel ist es, faire Interventionsfelder zu identifizieren, Benachteiligungen durch KI zu analysieren und deren Ursachen zu erkennen. Zudem wird die Bedeutung von Diversität in KI-Teams für die Entwicklung gerechter und inklusiver Systeme betont.

Informatica Powercenter Developer

Ein sinnvolles Zertifikat für alle, die in einem Umsetzungsteam mit dem ETL Tool Informatica Powercenter arbeiten. Hier geht es darum, Quellen, Ziele und Lookups zu importieren, Slow Changing Dimensions zu verstehen, Best Practices einzubauen sowie wiederverwendbare Transformationen und Mapplets zu erstellen. Das Zertifikat ist bei DB basierter Anwendungsentwicklung und bei der Erstellung von Ladestrecken für die CMDB wichtig.

Oracle OCA/OCP

Oracle OCA und OCP sind Zertifikate vom Datenbankriesen Oracle. OCA steht für den Oracle Certified Associate, OCP für den Oracle Certified Professional. Weil Oracle Datenbanken weit verbreitet sind, ist ein tiefgreifendes Verständnis dieser komplexen Infrastruktur inklusive SQL und PLSQL für jeden IT-Profi unabdingbar.