Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Data Warehouse, Datenstrategie

Ihr Weg in die Datenzukunft.

Youtube, Facebook und Netflix machen es vor: Digitale Angebote werden durch Daten bestimmt. Die Medienbranche ist Vorreiter dieses Trends. Schickler ist Pionier der Data Science-Beratung für Medien und stellt dieses Know How anderen Branchen zur Verfügung: Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Data Warehouse, Datenstrategie.

Datenstrategie

Wie setzen Sie Daten bestmöglich für Ihren Erfolg ein?

Mit unseren Datenstrategien blicken wir ganzheitlich auf ihr Unternehmen: Über welche Daten verfügen Sie? Wie können Sie mit ihnen Ihre Ziele besser erreichen? Welche Technologien benötigen Sie? Wie gehen Sie den Weg von einem traditionellen Unternehmen zu einer data-driven company?

Data Warehouse

Wie bauen Sie die Grundlage für Datenanwendungen?

Die Daten befinden sich meist in verschiedenen Systemen, in abweichenden Formate und Logiken. Schnittstellen führen zu hohen Kosten und langen Projektlaufzeiten. Moderne Unternehmen setzen auf ein Data Warehouse, in das Daten überführt werden. Das Modeling und die Verarbeitung der Daten findet im Data Warehouse statt, z.B. über selbst lernende Algorithmen (KI). Aus dem Data Warehouse werden IT-Systeme, Produkte und Prozesse gesteuert. Auch ein systemübergreifendes Reporting wird einfach möglich.

Data Analytics

Wie schaffen Sie Transparenz?

Möchten Sie Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen miteinander verbinden? Wollen Sie Excel hinter sich lassen und auf cloudbasierte Dashboards umsteigen? Würden Sie gern Vergangenheitsdaten mit intelligenten Zukunftsprognosen verbinden?

Moderne Data Analytics – Anwendungen ermöglichen eine neue Form der Transparenz. Sie fassen Daten aus unterschiedlichen IT-Systemen zusammen, verbinden sie mit weiteren (z.B. externen) Datenquellen und stellen sie in Dashboards oder intelligenten Prozessanwendungen zur Verfügung.

Künstliche Intelligenz

Google, Amazon und Facebook machen es vor und steuern ihre Prozesse über selbst lernende Algorithmen (KI). Auch in klassischen Unternehmen lassen sich viele Abläufe im Vertrieb, im digitalen Marketing, der Herstellung und Instandsetzung mit Daten optimieren. Die Entwicklung dieser Algorithmen geht häufig schneller und einfacher als gedacht.

Schickler entwickelt gemeinsam mit Ihnen Ideen, wie KI-Anwendungen ihre Prozesse und Angebote verbessern. Wir programmieren die Algorithmen, trainieren sie und übergeben sie an Sie.

Schickler Partner Dr. Christoph Mayer auf dem Forward Publishing Kongress

Breite Praxis-Erfahrung

Schickler hat den Preis für das beste Datenprojekt der Welt von der International News Media Association in 2022 gewonnen. Zu unseren zahlreichen Data Science – Projekten zählen

  • Entwicklung von Datenstrategien und Konzepten „Auf dem Weg zur Data-Driven Company“

  • Aufbau von cloudbasierten Data Lakehouse-Architekturen über Produktions-, CRM- und Contentsysteme sowie externen Datenquellen

  • Datengestützte Steuerung von Vertriebsorganisationen (Außendienst, Telefonverkauf, digitaler Verkauf, Kundenservice)

  • KI-basierte Optimierung der Logistik

  • Optimierung und Personalisierung des Marketing

  • Datenbasierte Bewertung der Customer Journey (z.B. Propensity Scores, Churn Prediction, Customer Lifetime Value)

  • Individuelles, automatisiertes Pricing

  • Erkennen von Mustern in großen Datenmengen (z.B. für Personaleinsatzplanung, Instandhaltung, Produktionssteuerung)

  • Aufbau von systemübergreifenden, intelligenten Frühwarn- und Controllingsystemen

  • Einführung von Dashboards zur Steuerung von Prozessen

  • Und viele andere Themen mehr

Wir beschäftigen ein fest angestelltes Data Science-Team aus Mathematikern, Physikern und Softwarespezialisten, das wir um eigene Strategie- und Organisationsberater ergänzen. Für unsere Projekte passen wir uns in den Tech Stack von Ihnen ein. Hier eine Auswahl der von uns häufig genutzten Tools und Technologien:

  • Programmiersprachen: Python, R, JavaScript, SQL
  • ETL / Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas
  • Deployment: Docker, Kubernetes, CI / CD
  • Cloud Plattformen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Azure
  • Datenbanken: BigQuery, Snowflake, Redshift, Azure Synapse Analytics, Google Firestore, Elasticsearch
  • Datenvisualisierung: Tableau, PowerBI, Looker Studio, Superset, Plotly, Matplotlib
  • Machine Learning: SciKit, xgboost, NLTK / spaCy, Keras, PyTorch, Prophet, Huggingface

Ihr Weg in die Datenzukunft startet hier:

Wir freuen uns über Ihre Anfrage und antworten innerhalb weniger Stunden.