Data Mining und Data Analytics2020-01-25T10:21:12+01:00

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Unternehmen für Data Mining, Data Analytics und Data Science

Die Anwendung von Data Analytics und Data Mining steigert den Erfolg Ihrer Organisation. Mehr Transparenz, schnellere Reaktionsmöglichkeiten und somit mehr Umsatz und Gewinn durch Datenanalysen.

Data Analytics Consulting durch unsere erfahrenen Data Scientists

Wir sind ein Datenanalyse Unternehmen und erbringen Dienstleistungen in den Bereichen Stochastik, Data Mining und Data Analytics.

Unsere Datenanalyse-Dienstleistung umfasst alle relevante Bereiche des Datenmanagements.

Wir verbinden die Identifikation der Daten-Anforderungen mit der Programmierung und der mathematischen Statistik.

Und wir zeigen Ihnen die Wege zur Transparenz und Erfolgskontrolle.

Aufgrund langjähriger Erfahrung wissen wir, welche Daten, Informationen, Filter und Reports wichtig für Sie sind.

Unsere Data Scientists arbeiten ebenfalls in Forschungs-Projekten. Zumeist werden Sie von unseren Software-Ingenieuren begleitet.

Unsere aktuellen Data Mining Projekte

Nachstehend finden Sie einige unserer erfolgreich abgeschlossenen Data Mining Projekten.

Vorgehensweise Data Mining Projekte

Bevor wir jedoch unsere zurückliegenden datengetriebenen Projekte aufführen, möchten wir Ihnen zeigen, aus welchen Schritten ein Data Mining Projekt bei uns besteht:

  • IT-Zieldefinition bzw. Definition der Anforderungen / Requirements Engineering für das jeweilige Data Mining Projekt
  • Infrastruktur, – insbesondere der Aufbau von Datenräumen. Z.B. Big Data Datenbanksysteme bestehend aus klassischen SQL und NoSQL Datenbanken
  • Softwareentwicklung, – hier stehen häufig die Entwicklung von Schnittstellen zu den bestehenden Datenbanken im Vordergrund
  • Data Analytics / Datenanalyse, – welche Daten sind vertrauenswürdig? Welche Daten sind vorhanden? Welche Daten müssen beschafft werden? Welche Daten müssen auf welche Art zusammengeführt werden? Welche Daten müssen auf welche Art miteinander ins Verhältnis gesetzt werden?
  • Stochastik und Statistik, – Ermittlung welche statistischen Verfahren voraussichtlich zum besten Ergebnis führen. Laplace, Gauß, Bernoulli, Regressionsanalyse-Methoden, bayessche Verfahren oder eine Kombination aus unterschiedlichen statistischen Verfahren. Untersuchung, ob die Datenmengen statistisch relevant sind, z.B. durch Kolmogorow
  • Mathematische Programmierung, – häufig reicht die Programmiersprache R nicht aus, so dass andere Programmierverfahren angewandt werden.
  • Erfolgskontrollen, – Definition, wie die Ergebnisse angewandt werden können und wie die Ergebnisse überprüft werden können
  • maschinelles Lernen, – wie können die Ergebnisse aus den Datenanalysen permanent und in Echtzeit optimiert werden? Gibt es geeignete Data Analytics Machine Learning Verfahren? Welche Frameworks für maschinelles Lernen im Data Mining sollen eingesetzt werden?
  • Reports und Berichtswesen, – wie können die Ergebnisse visualisiert werden? Automatische Berichtserstellung und Zugriffsberechtigungenauf die Datenanalysen? Überführung der Ergebnisse in bestehende Systeme? Z.B. in ERP-Systeme von SAP, Microsoft, Oracle oder IBM?

Zuletzt erfolgreich beendete Data Mining und Data Analytics Projekte

Data Mining für Dynamic Pricing – Data Analytics für Dynamisches Pricing

Eines unserer anspruchsvollsten Data Analytics-Projekte war die Einführung von Dynamischen Pricing. Die Komplexitäten waren nicht nur die mathematischen Gewichtungsfaktoren oder die stochastischen Analyseverfahren.

Die Herausforderungen bestanden in der hohen Anzahl von Daten und Datenquellen und deren unterschiedlichen Qualitäten.

Weitere Informationen über Data Analytics für Dynamisches Pricing.

Data Analytics für die Analyse historischer Daten – Forschungsprojekt mit englischer Elite-Universität

Die Analyse historischer Daten zur Identifikation zurückliegender soziologischer und wirtschaftlicher Veränderungen ganzer Gesellschaften bedarf es kluger Analyseverfahren. Aber insbesondere sind belastbare Datenquellen erforderlich. Informationen aus Zeitaltern, die weit vor der Einführung von Computern entstanden sind. Interessante Fragestellungen waren beispielsweise, ob Religionen für die Bildung von Zivilisationen erforderlich waren. Oder ob Religionen für die Entwicklung von Zivilisationen hinderlich waren. Verhindern Religionen, Glauben, Götter und Spiritualität die wirtschaftliche Entwicklung von Gesellschaften? Dieses Big Data Analytics-Projekt sorgte für überraschende Erkenntnisse.
Hier finden Sie weitere Informationen über Data Analytics historischer Daten.

Data Analytics im Digitalmarketing

Die Marketing-Abteilungen werden seit einigen Jahren permanent von neuen Anforderungen überrannt. Die zunehmende Digitalisierung im Marketing bringt Unmengen neuer Datenquellen und Datenmengen mit sich.

Data Analytics im Marketing erfordert nicht nur Erfahrung bei der Anwendung und Entwicklung komplexer statistischer Methoden und deren Kombination untereinander. Data Analytics benötigt auch Wissen und Intuition. Zum Beispiel bei der Definition oder der Auswahl von Zielgruppen (B2B-Zielgruppen und B2C-Zielgruppen).

Unsere Data Scientists sind mehr als nur erfahrene Statistiker, sie sind darüber hinaus auch Datenbank-Spezialisten mit Expertisen in den Programmiersprachen R und SQL.

Unsere Big Data Analysten und Data Scientists können somit sowohl einfache deskriptive als auch komplizierte stochastische Analysen und Auswertungen für Sie erstellen.

Die Analyse-Ergebnisse sind zum Beispiel:

  • Die Marketing-Kanäle, Kampagnen-Arten und Zeitpunkte, die für Ihre Produkte oder Dienstleistungen besonders wertvoll sind
  • Ausrichtung Ihres Marketing-Budgets hinsichtlich der Optimierung von Werbekanälen sowie internen und externen Marketing-Ressourcen
  • Identifikation derjenigen Informationen und Marketing-Kanäle, die für Echtzeit-Kampagnen erfolgreich sind (Newsletter- oder Programmatic Advertising)
  • Zeitreihen-Analysen für Ihre Omnichannel-Marketing-Strategie<
  • Erstellung automatisierter Reports und Berichts-Systeme<
  • Zielgruppen-Analysen und Erstellung von Zielgruppen-Produkt-Marketingkanal-Bundles
  • Digitale Transformation von Marketing-Prozessen und Arbeitsabläufen
  • Aufbau von Trend-Analyse-Systemen
  • Kontinuierliche Verbesserung und Automatisierung von Marketing-Verfahren
  • Prognosen von Kampagnen-Erfolgen und Conversions
  • Kosten-Nutzen-Analyse von Datenlieferanten und Dritt-Daten-Quellen

Warum Data Mining, Data Analytics und Data Science?

Data Analytics und Datenanalysen in Kombination mit Softwareentwicklung und hoch-performanten Datenbanksystemen sind heutzutage in progressiven Unternehmen nicht mehr wegzudenken.

Eine Steigerung der Transparenz und zuverlässige Aussagen mit hoher Eintrittswahrscheinlichkeit sind die Ziele von Data Analytics Projekten.

Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse ist dabei entscheidend. Und nicht nur entscheidend, sondern auch ein klarer und Wettbewerbsvorteil.

Im Bereich Innovations-Entwicklung ist Data Mining sogar geschäftsentscheidend.

Data Mining und Data Analytics – Trial & Error versus Stochastik

Zahlreiche Unternehmen versuchen, durch Trial & Error-Methoden Antworten auf die oben aufgeführten Fragen zu finden. Die Versuch und Irrtum-Methode ist populär und gehört zur einfachsten heuristischen Art, Erkenntnisse zu gewinnen. Doch sie kostet viel Zeit und Geld. Sie ist häufig Grund dafür, dass Unternehmen vom Wettbewerb überholt werden.

Erfolgreiche Unternehmen benötigen heutzutage intelligente statistische Verfahren aber auch maschinelles Lernen.

Es gilt, entscheidende Fragen zu beantworten.

Z.B. wie viele Daten sind mit welchen statistischen Verfahren zu analysieren, um daraus gewonnene Erkenntnisse zuverlässig anweden zu können? Statistisch gesprochen wird nach Verfahren gefragt, die einen Mindest-Stichprobenumfang bestimmen können. Auf der anderen Seite wiederum bedarf es durch den Einsatz von Machine Learning-Komponenten weniger Statistik, dafür jedoch mehr Daten.

Die Fertigkeiten bei der Anwendung stochastischer Methoden wie Kolmogorow, Laplace oder verschiedene bayessche Methoden, z.B. zur Analyse von Kunden-Benevolenz-Erwartungen und der zugehörigen Kombinatorik, sind abhandengekommen. Auch slbst Einfache Regressions-Analysen, z.B. via der Likely-Hood-Methoden. Ebenfalls die Fähigkeiten bei der Anwendung geometrischer Wahrscheinlichkeiten (z.B. bei unendlich vielen Kundendaten) oder der Handhabung von ARIMA-Prozessen.

Unsere Data Scientists unterstützen Sie bei Ihren Data Mining und Data Analytics Projekten

Unsere Data Scientists sorgen für Transparenz durch aussagekräftige Datenanalysen und helfen Ihnen dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Vor der Entscheidungsfindung ist es wichtig, die erfolgsrelevanten Fragen zu stellen und Aussagen zu bewerten.

Die zunehmende Digitalisierung in allen Organisationsbereichen bringt Unmengen neuer Datenquellen und Datenmengen mit sich.

Welchen Datenquellen soll vertraut werden?

  • Welche Daten sind wichtig?
  • Wie müssen die Daten zueinander ins Verhältnis gesetzt werden, um die Aussagekraft zu steigern oder neue Erkenntnisse zu gewinnen?
  • Welche Daten sind wann relevant?
  • Welche Informationen sind signifikant, aber nicht relevant?
  • Welche Daten sind Echtzeit-relevant?
  • Wie lange sind die gespeicherten Daten von nutzen?
  • Wie kalkuliere ich den Nutzwert von Daten? Lohnt es sich, ein Data Analytics Projekt zu starten?

Data Analytics – Datenherkunft und Informations-Abstraktionen

Die Seriosität von Datenquellen ist für Data Analytics ebenso wichtig wie die Art und Weise der Datenerhebung. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um Unternehmens-interne Daten oder um Daten von Dritten handelt. Bei Unternehmens-eigenen Daten ist die Methode der Datenerhebung und Datenverarbeitung im Allgemeinen transparenter als bei Partnern.

Wir verwenden spezielle stochastische Verfahren, Standard-Applikationen und eigen-entwickelte Programme für die Seriositäts-Untersuchung von Daten bei komplexen Data Analytics Projekten.

Unsere Data Scientists unterstützen Sie bei der Daten-Analyse klassischer in SQL-Datenbanken gespeicherter Datensätze ebenso wie bei der Untersuchung von Big Data Datenräumen (NoSQL- oder hybride Datenräume). Ungeachtet mit welchen Data Analytics-Programmiersprachen bzw. Data Analytics-Abfragesprachen, – aber natürlich auch mit R und SQL.

Wir unterstützen Sie sehr gerne in allen Bereichen rund um das Thema Data Analytics. Chatten Sie mit uns, rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns formlos eine kurze Nachricht. Wir freuen uns auf Sie.

Dienstleistungen für Data Mining, Data Analytics und Datenanalysen. Aber auch für SW-Entwicklung und Requirements Engineering.

Wir unterstützen Sie in F&E-Projekten oder auch im Daily Business durch hochwertige Technologie-Dienstleistungen. Unsere Kernbereiche sind neben dem Anforderungsmanagement / Requirements Engineering auch Softwareentwicklung und Data Mining / Data Analytics.

Ihr Vertrauen ist uns wichtig

Was dürfen wir tun, um Ihr Vertrauen zu gewinnen? Wir geben unseren Kunden Zugriff auf unsere Referenzkunden.

Unsere Kunden sind mittelständische Unternehmen ebenso wie Großunternehmen oder Konzerne. Wir haben Expertisen in vielen Branchen und es gibt HighPots schon seit fast 30 Jahren auf dem Markt.

Gerne zeigen wir Ihnen auch zusammen mit unseren Kunden die von uns entwickelten Produkte und Lösungen. Und beschreiben unsere Rollen und erfolgreich absolvierte Aufgaben in diesen Projekten. Auf der Webseite Über HighPots erfahren Sie ausführlich wer wir sind und woher wir kommen.

Wir gehen transparent mit den Preisen für unsere Dienstleistungen um.  Ebenfalls bekommen unsere Kunden permanenten Zugriff auf unsere Mitarbeiter. Ungeachtet an welchen Orten diese Arbeiten. Ob bei Ihnen vor Ort oder Remote. Wir haben diesen Zugriff für unsere Kunden durch One-Klick-Videokonferenz-Verbindungen aufgrund des verschärften EU Arbeitnehmer-Überlassungsgesetzes eingeführt (EU ANÜ).#

Wenn Sie eine Idee haben, was wir bei HighPots sonst noch tun können, um Ihr Vertrauen zu gewinnen, lassen Sie es uns wissen.