Innovationspotenzial quantifizieren

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Wert und Nutzen von Daten entdecken

„Wie wertvoll sind meine Daten? Welcher Nutzen lässt sich daraus ziehen?“ Solche Fragen lassen sich häufig erst durch initiale Exploration und Analysen im Projektverlauf beantworten. Mit Tools wie R und Python untersuchen wir anhand von Testdaten (bzw. Stichproben), welche Kennzahlen sich aus Ihren Datenbeständen ableiten lassen und welche Vorhersagen damit getroffen werden können. So wird ein Prototyp für die Datenanalyse entwickelt, der erste Fragestellungen auslotet und die Ergebnisse übersichtlich aufbereitet.

Eigene Daten mit externen Daten kombinieren

Die Mischung macht’s. Daten aus dem eigenen Unternehmen sind nicht die einzigen Quellen für Big Data-Lösungen. Häufig entsteht der Wert und Nutzen gerade erst aus der Kombination mit Daten aus Open Data-Beständen – beispielsweise Daten von Behörden und Crowd-Sourcing-Initiativen – oder Daten von Drittanbietern. Bei der Datenexploration geht es deshalb auch darum, auf Basis einer Fragestellung die richtigen Datenquellen zu identifizieren und miteinander in Beziehung zu setzen.

Erkenntnisse gewinnen, von kleinen zu großen Datenmengen

Data Mining (DM) und Verfahren rund um Knowledge Discovery in Databases (KDD) wie statistische Methoden und Machine Learning-Algorithmen sind nicht nur für die Datenexploration nützlich. Sie helfen dabei, Muster in Datensätzen zu erkennen, Prognosen aufzustellen und damit Entscheidungen zu unterstützen. Die Erkenntnisse aus der Erkundungsphase lassen sich unter Berücksichtigung von Skalierungsfragen auch auf größere Datenmengen übertragen.