AI Sprint - Matthias Anderer GmbH

AI Sprint ist ein Format, das sich auf die Erstellung von funktionalen Prototypen auf Basis Ihrer Datenquellen konzentriert.

Haben Sie spezifische Anwendungsfälle, die Sie validieren möchten? Haben Sie Datenquellen im Hinterkopf, die Sie nutzen möchten, aber keine Zeit oder internes Know-how zum Start der Reise? Wir helfen Ihnen gerne weiter! Ganz gleich, ob Sie Unterstützung auf dem gesamten Weg oder nur bei Teilen wie der ersten Datenanalyse und -validierung benötigen. Die gängigsten Module, die wir anbieten, sind unten aufgeführt - aber zögern Sie nicht, uns für individuelle Anfragen zu kontaktieren.

1. Identifikation möglicher Datenquellen

Gemeinsam finden und bewerten wir mögliche Datenquellen in Ihrer Business Unit oder Ihrem Unternehmen. Häufig fokussieren sich unsere Kunden auf Quellen wie SAP und vernachlässigen ungewöhnliche interne und externe Quellen.

2. Use Case Definition und Datenbeschaffung

Nachdem wir eine klare Zielsetzung gefunden haben, was wir aufbauend auf den Daten erreichen wollen, machen wir einen Vorschlag wie die gewünschten Daten gesammelt und aufbereitet werden können. Hierbei werden Themen wie Governance, Datenschutz, technische Machbarkeit und mehr in Betracht gezogen.

3. Datenaufbereitung

Obwohl es niemand wahrhaben möchte bestehen 80% heutiger Datenprojekte aus dem Sammeln und Aufbereiten der nötigen Rohdaten. Wir helfen Ihnen hierbei und stellen sicher, dass Sie Ihre Analytics und Machine Learning Anstrengungen auf einem guten Fundament aufbauen

4. Datenexploration

Mit Blick auf unsere zuvor definierten Use Cases stellen wir sicher, dass die Quantität und Qualität unserer Daten ausreicht um diese Use Cases zu ermöglichen. Falls es Probleme mit den aufbereiteten Daten gibt, können wir an diesem Punkt immer noch zu Akquise und Aufbereitung zurückgehen ohne viel Geld im weiteren Prozess aufgrund schlechter Daten zu verlieren.

5. Prototypen

Für jeden der gewünschten use cases erstellen wir einen funktionellen Prototypen als Beweis für den angestrebten Mehrwert. Zusammen mit allen Stakeholdern iterieren wir solange bis wir sicher sind, dass die Prototypen ihren Zweck erfüllen. Nur dann gehen wir den letzten Schritt - die Erstellung des finalen Datenprodukts

6. Machine Learning Produkt

Nachdem wir ausreichende Datenqualität sichergestellt haben und die Anforderungen der Stakeholder im Prototyp erfüllt wurden erstellen wir gemeinsam mit dem Kunden ein finales Produkt

Wir ermöglichen es Ihren Teams, funktionierende Datenprodukte zu entwickeln.