Smart mit Daten
Vorgehen und Methoden
In der Vorbereitungsphase erstellen wir aus den Datenbanken und Data-Warehouses des Unternehmens das Datenmodell. In der Auswertungsphase starten wir mit Hypothesen und verfeinern die Auswertung iterativ. Abschließend können wir automatisierte Auswertungen oder einen kontinuierlichen Data-Service bereitstellen.
Unser Vorgehen beim Data-Mining und bei der Datenanalyse
Historische und aktuelle Daten |
Vorbereitung |
Data‑Mining und Datenanalyse (Python) |
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Auswertung |
Wir extrahieren die Daten aus den verschiedenen Datenquellen und konsolidieren sie als Datenmodell. Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir erste Hypothesen, die wir als Fragen an das Datenmodell formulieren. Das Ziel ist es, möglichst früh konkrete Optimierungen und Maßnahmen zu identifizieren, die Sie sofort auf Wirksamkeit überprüfen können.
Aufstellen und Auswerten des Datenmodells in der Vorbereitungsphase
Schritt 1: Zieldefinition und Datenaufnahme
- Erläuterung Projektvorgehen
- Festlegung Projektziel
- Aufnahme
- Rohdaten
- Domänenwissen
- Struktur
Schritt 2: Aufstellen Datenmodell
- Datenkonsolidierung
- Datenreinigung
- Plausibilitäts- und Konsistenz-Check
- Sofortaussagen zur Prüfung und Optimierung
Schritt 3: Hypothesenbildung und Analyse
- Aufstellen Suchhypothesen
- Agile Analysen in Sprints
- Iterative Detaillierung und Annäherung an optimale Erkenntnistiefe
Wir können die Implementierung als kontinuierlichen Data-Service für Sie bereitstellen. Unabhängig davon können wir das Datenmodell regelmäßig aktualisieren und neue Auswertungen durchführen. So können Sie die Wirksamkeit der Maßnahmen kontrollieren.
Implementierung der Maßnahmen und Pflege des Datenmodells
Schritt 4: Maßnahmenableitung und Implementierung
- Maßnahmenplan und Road-Map Umsetzung
- Bereitstellung kontinuierlicher Data-Service
- Umsetzung der Maßnahmen
Schritt 5: Wirksamkeitskontrolle
- Maßnahmencontrolling
- Regelmäßige Auswertungen
- Laufende Aktualisierung Datenmodell
- Kontinuierliche Optimierung