Daten & KI
Data-Science-Dienstleistungen
Machen Sie aus den Daten, die Ihr Unternehmen ohnehin sammelt, Prognosen, Empfehlungen und Entscheidungen, auf die Sie bauen können. Umgesetzt von einem gründergeführten Team und geleitet von einem Senior-Entwickler, von der ersten Frage bis zum Produktivbetrieb.
Mit den Gründern sprechenWarum Authect Ihr Partner für Data Science ist
Die meisten Data-Science-Projekte scheitern nicht an der Mathematik. Sie scheitern, weil das Modell nie über ein Notebook hinauskommt, eine Frage beantwortet, die niemand gestellt hat, oder weil die Menschen, die damit arbeiten sollen, ihm nicht vertrauen. Wir beginnen bei der Entscheidung, die Sie verbessern möchten, und arbeiten uns von dort zu den Daten und dem Modell vor, die sie stützen.
Wir verbinden Statistik und Machine Learning mit solider Softwareentwicklung. So wird aus einem vielversprechenden Modell ein zuverlässiger Service in Ihren Produkten und Abläufen. Jedes Projekt wird von einem Senior-Entwickler geleitet, die Gründer sind ab dem ersten Workshop dabei, und Code, Modelle und Datenpipelines gehören vom ersten Tag an Ihnen.
Kundenstimmen
Die Zusammenarbeit mit Authect hat unsere digitale Infrastruktur grundlegend verändert. Das Engineering-Team hat unsere komplexe Plattform für Handelsalgorithmen zwei Wochen vor dem Zeitplan geliefert, ohne Abstriche bei Codequalität oder Security-Compliance. Die reibungslose Kommunikation und das tiefe technische Know-how haben Authect zu einem echten strategischen Partner gemacht.
Dmitry SokolovHead of Product, FinTech SolutionsFinden Sie heraus, was Ihre Daten Ihnen sagen können – direkt mit den Gründern, die die Modelle bauen.
Kontaktieren Sie unsLeistungen
Unsere Data-Science-Leistungen
Data Science steht im Zentrum mehrerer verwandter Leistungen. Wir kombinieren sie so, wie Ihr Projekt es braucht, und ein Senior-Entwickler behält das Gesamtbild im Blick.
KI-Entwicklung
Wir ergänzen die Software, die Sie bereits nutzen, um künstliche Intelligenz: Assistenten, die Fragen anhand Ihrer eigenen Dokumente beantworten, Funktionen, die Informationen klassifizieren, zusammenfassen oder extrahieren, und Tools, die Ihrem Team Routinearbeit abnehmen. Jede Funktion orientiert sich an einem echten Arbeitsablauf, wird an echten Beispielen getestet und vor dem Release von einem Entwickler geprüft.
Machine-Learning-Entwicklung
Individuelle Modelle für Prognosen, Scoring, Klassifikation, Empfehlungen und Anomalieerkennung, trainiert auf Ihren Daten und gemessen an den Ergebnissen, die für Sie zählen. Wir erklären in klarer Sprache, was ein Modell kann und was nicht. So wissen alle, die sich darauf verlassen, wann sie ihm vertrauen können.
MLOps
Ein Modell ist nur so lange nützlich, wie es genau bleibt. Wir richten Pipelines ein, die Ihre Modelle automatisch neu trainieren, testen, ausrollen und überwachen, mit Warnungen, wenn sich Daten oder Leistung verschieben. So arbeiten sie auch lange nach dem Start zuverlässig, ohne dass ein Data Scientist danebenstehen muss.
Intelligente Automatisierung
Wir verbinden Modelle mit Workflow-Automatisierung, um manuelle, regelintensive Arbeit in Ihrem Unternehmen zu übernehmen: Anfragen weiterleiten, Dokumente auslesen, Daten prüfen und Berichte vorbereiten. Ein Mensch greift nur dort ein, wo Urteilsvermögen gefragt ist.
Was Sie mit den Data-Science-Leistungen von Authect bekommen
Wir nehmen Ihre Fragen und Ihre Daten und machen daraus Analysemodelle, die Lücken und Chancen sichtbar machen. Anschließend bauen wir diese Modelle in die Tools ein, die Ihre Mitarbeitenden jeden Tag nutzen.
Dabei erhalten Sie ein klares Bild davon, wie Ihre Daten fließen, welche Prognosen verlässlich genug zum Handeln sind und was nötig wäre, um weiterzugehen.
Jedes Projekt umfasst:
- Ein Analyse- und Modellierungsmodul, ausgerichtet auf Ihre geschäftlichen Fragen
- Prognose- und Optimierungsmodelle als Services, wo sie Mehrwert bringen
- Vollständigen Quellcode, Dokumentation und die Begründung hinter jedem Modell
- Beratung zu Datenflüssen sowie Berichte, Präsentationen und Demo-Sessions
- Qualitätsziele, die wir vor Beginn der Modellierung mit Ihnen vereinbaren
- Deployment der Modelle in Ihre Produktionsumgebung
Vorteile
Wie Data Science Sie bei Ihren Geschäftszielen unterstützt
- 01
Mit eigenen Daten mehr verkaufen
Personalisierte Empfehlungen, klügere Preisgestaltung und Abwanderungsprognosen helfen Ihnen, Kunden länger zu halten, den Warenkorbwert zu steigern und Ihren Vertrieb dort einzusetzen, wo ein Abschluss am wahrscheinlichsten ist.
- 02
Effizienter wirtschaften
Prognosen zu Nachfrage, Personalbedarf und Lagerbestand ermöglichen es Ihnen, Ressourcen, Budgets und Marketing auf Basis von Fakten statt Vermutungen zu planen. Predictive Maintenance erkennt Probleme, bevor sie teuer werden.
- 03
Risiken sicher steuern
Modelle, die auffällige Transaktionen markieren, Risiken bewerten und Nachfrage vorhersehen, warnen Ihr Team frühzeitig. So kann es handeln, bevor aus einem kleinen Problem ein Verlust wird.
- 04
Den Arbeitsalltag verbessern
Ob Auslastung im Callcenter oder Lagerbestände: Analysen zeigen, wo Zeit und Geld verloren gehen, und Optimierungsmodelle schlagen vor, wie sich das ausgleichen lässt.
- 05
Ein besseres Kundenerlebnis bieten
Natural Language Processing, Computer Vision und Deep Learning ermöglichen Assistenten, Suche und Self-Service, die verstehen, was Kunden meinen – an jedem Kontaktpunkt.
Vorgehen
Unser Vorgehen in Data-Science-Projekten
In sieben Schritten führen wir eine geschäftliche Frage bis zu einem Modell im Produktivbetrieb. Ein Gründer und ein Senior-Entwickler begleiten Sie die ganze Zeit. So wissen Sie immer, was uns die Daten sagen und was als Nächstes kommt.
Möchten Sie aus Ihren Daten Erkenntnisse gewinnen, die Ihr Geschäft besser laufen lassen?
Kontaktieren Sie unsUnsere Aufgaben
Darum kümmern wir uns
Roadmap und Hypothesen
Eine Roadmap für Analyse und Modellierung sowie erste Hypothesen auf Basis Ihrer Anforderungen und eines ersten Blicks in die Daten. So testen wir zuerst die Ideen, die sich am ehesten auszahlen.
Datenzugang und Beratung
Wir organisieren den Zugang zu den Datenquellen und Ressourcen, die für die Arbeit nötig sind, und beraten Sie dabei, wie Ihre Daten genutzt, gespeichert und transformiert werden.
Deskriptive Analyse
Module, die beschreiben, was passiert ist und warum. So hat Ihr Team eine verlässliche, gemeinsame Sicht auf die Zahlen, bevor es an Prognosen geht.
Prognose- und Optimierungsmodule
Modelle, die vorhersagen, was wahrscheinlich passiert, Faktorenanalysen, die zeigen, was dahintersteckt, und Optimierung, die empfiehlt, was zu tun ist.
Validierung und Interpretation
Wir bündeln die Erkenntnisse, prüfen die Leistung jedes Modells und erklären die Ergebnisse in klarer Sprache, mit technischen Berichten und visuellen Auswertungen für unterschiedliche Zielgruppen.
Einsatzbereites Deployment
Modelle, die so verpackt und ausgerollt werden, dass sie vom ersten Tag an in Ihren bestehenden Systemen funktionieren – nicht als separates Tool, an das Ihr Team erst denken muss.
Branchen
Branchenspezifische Anwendungsfälle für Data Science
Gesundheitswesen
Deep Learning zur Unterstützung bei der Auswertung medizinischer Bilder, Prognosemodelle, die Patienten mit frühzeitigem Handlungsbedarf erkennen, virtuelle Assistenten für Patientenfragen sowie personalisierte Behandlungs- und Ernährungspläne – alles mit strengem Schutz von Gesundheitsdaten.
Einzelhandel
Empfehlungssysteme, Nachfrageprognosen, dynamische Preise und Aktionen, visuelle Suche und Computer Vision für Regalkontrollen und Betrugsprävention sowie Assistenten, die Kunden helfen, das Passende zu finden.
Medien & Unterhaltung
Content-Empfehlungen und Personalisierung, Zielgruppenanalysen, gezielte Kampagnen, generative Tools für die Content-Produktion und Modelle, die Moderation und den Schutz von Urheberrechten unterstützen.
Fintech
Betrugserkennung, Kredit- und Risikoscoring, personalisierte Finanzplanung, Portfolio-Optimierung und automatisiertes Reporting, mit dem Sie regulatorische Anforderungen sicher erfüllen.
Versicherungen
Modelle zur Unterstützung von Underwriting, Schadentriage und Betrugserkennung, Risikoanalysen zur Schadenprävention und Sprachmodelle, die Vermittlern und Kunden bei Fragen zu Policen helfen.
Logistik
Routenplanung und Flottenoptimierung, Predictive Maintenance für Fahrzeuge und Anlagen, Lieferzeitprognosen und Nachfrageprognosen, die Lager gut gefüllt halten, ohne sie zu überfüllen.
Energie
Prognosen für Verbrauch und Erzeugung, Predictive Maintenance für Kraftwerks- und Netzanlagen, Anomalieerkennung in Sensordaten und Optimierungsmodelle, die Kosten und Kapazität ausbalancieren.
Methoden
Methoden und Verfahren, die wir einsetzen
Wir wählen die einfachste Methode, die Ihre Frage gut beantwortet. Manchmal ist das ein übersichtliches Diagramm historischer Daten, manchmal ein neuronales Netz. Sie wissen immer, warum wir uns dafür entschieden haben.
Deskriptive Analytik
Historische Daten so aufbereiten, dass sichtbar wird, was wo und warum passiert ist. So stützen sich Reporting und Entscheidungen auf Fakten, die alle teilen.
Prädiktive Analytik
Prognosen zu Nachfrage, Abwanderung, Risiko oder Lead-Qualität, damit Sie Aufwand und Budget dort einsetzen, wo sie sich am ehesten auszahlen.
Präskriptive Analytik
Wahrscheinliche Ergebnisse abwägen und die beste nächste Maßnahme empfehlen, von Lagerbestellungen bis zur Preisgestaltung, statt den letzten Schritt dem Bauchgefühl zu überlassen.
Machine-Learning-Algorithmen
Überwachtes Lernen für Klassifikation und Regression, unüberwachtes Lernen für Segmentierung und Anomalieerkennung – passend zu den Daten, die Sie haben.
Neuronale Netze und Deep Learning
Convolutional und Recurrent Neural Networks sowie Transformer für Sprache, Bilder, Audio und Sequenzen, wenn einfachere Modelle nicht ausreichen.
Prozessoptimierung
Modelle und Automatisierung kombinieren, um wiederkehrende Prozesse zu verschlanken. So können sich Ihre Mitarbeitenden auf die Fälle konzentrieren, die einen Menschen brauchen.
Technologien
Technologien, mit denen wir arbeiten
Wir wählen Tools passend zu Ihrem Problem und Ihrem Team. Dabei setzen wir auf verbreitete, gut unterstützte Technologien, die Ihre eigenen Entwickler nach uns problemlos übernehmen können.
Programmiersprachen
Python für den Großteil der Modellierung und Datenarbeit, SQL für alles nah am Data Warehouse und TypeScript oder andere Sprachen, wenn ein Modell in einer Anwendung laufen soll.
Machine-Learning-Frameworks
scikit-learn, XGBoost und LightGBM für strukturierte Daten, PyTorch und TensorFlow für Deep Learning, Hugging-Face-Bibliotheken für Sprach- und Bildmodelle.
Datenverarbeitung
pandas und Polars für Analysen, Apache Spark für große Datenmengen und dbt für Transformationen, die getestet und dokumentiert sein müssen.
Datenplattformen und Data Warehouses
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift und PostgreSQL – je nachdem, wo Ihre Daten bereits liegen und was der Betrieb kostet.
Experiment-Tracking und MLOps
MLflow und Weights & Biases für Experimente und Model Registries, Airflow und vergleichbare Orchestrierungstools für Pipelines sowie Docker und Kubernetes für das Deployment.
KI-Services in der Cloud
Die Machine-Learning-Services von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud – dort eingesetzt, wo sie Zeit sparen, ohne Sie an einen Anbieter zu binden.
Visualisierung und Reporting
Power BI, Tableau, Looker sowie schlanke Notebooks oder Web-Dashboards. So erreichen die Ergebnisse die richtigen Leute in einer Form, die sie auch wirklich nutzen.
Weitere Leistungen
Unsere weiteren Leistungen rund um Daten und KI
Data Science entfaltet ihren Nutzen erst mit den richtigen Grundlagen und Werkzeugen. Diese Leistungen kombinieren unsere Kunden am häufigsten damit.
Datenstrategie
Ein klarer Plan: welche Daten Sie erheben, wie Sie sie verwalten und welche Vorhaben zuerst den größten Nutzen bringen.
Leistung ansehenKünstliche Intelligenz
KI-Funktionen, die zu Ihren Abläufen passen und direkt in Ihre bestehende Software eingebaut werden.
Leistung ansehenGenerative KI
Assistenten, Content-Tools und Dokumentenverständnis auf Basis großer Sprachmodelle – gestützt auf Ihre eigenen Daten.
Leistung ansehenMachine Learning
Individuelle Modelle für Prognosen, Klassifizierung und Empfehlungen, gebaut für den zuverlässigen Betrieb in Produktion.
Leistung ansehenConversational AI
Chat- und Sprachassistenten, die verstehen, was Menschen meinen, und im richtigen Moment an einen Mitarbeiter übergeben.
Leistung ansehenIntelligente Automatisierung
Workflows aus Regeln, Modellen und Menschen, die Ihrem Team wiederkehrende Arbeit abnehmen.
Leistung ansehenIntelligente Dokumentenverarbeitung
Rechnungen, Formulare und Verträge lesen, klassifizieren und Daten daraus extrahieren – Sonderfälle prüfen Menschen.
Leistung ansehenMLOps
Pipelines, die Ihre Modelle neu trainieren, testen, ausrollen und überwachen, damit sie auch nach dem Launch genau bleiben.
Leistung ansehenBusiness Intelligence
Dashboards und Berichte, denen Ihre Teams vertrauen – auf einer sauberen, gut modellierten Datenbasis.
Leistung ansehenData Engineering
Die Pipelines, Data Warehouses und Qualitätsprüfungen, auf die jedes Modell und jeder Bericht angewiesen ist.
Leistung ansehen
Insights
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FAQ
FAQ zu Data-Science-Leistungen
Was sind Data-Science-Leistungen?
Data-Science-Leistungen helfen Ihnen, mit Statistik, Machine Learning und Softwareentwicklung Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen. Konkret heißt das: Ihre Daten untersuchen, Modelle entwickeln, die vorhersagen, klassifizieren oder empfehlen, und diese Modelle in die Systeme bringen, die Ihre Mitarbeiter und Kunden nutzen. So beeinflussen sie echte Entscheidungen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Datenanalyse?
Datenanalyse blickt meist zurück: Sie beschreibt, was passiert ist und warum, in der Regel über Berichte und Dashboards. Data Science geht weiter und nutzt Modelle, um vorherzusagen, was wahrscheinlich passiert, und Empfehlungen abzuleiten. Die meisten Projekte brauchen beides. Oft beginnen wir mit der Analyse, damit alle den Zahlen vertrauen, bevor wir Modelle darauf aufbauen.
Welche Phasen hat ein Data-Science-Projekt?
Unsere Projekte durchlaufen sieben Phasen: Problem definieren, Daten erheben und untersuchen, Daten aufbereiten, Modelle entwickeln und trainieren, Modelle bewerten und testen, das beste Modell in Produktion bringen sowie es überwachen und warten. Den Erfolgsmaßstab legen wir gleich zu Beginn fest. So wird jede Phase am selben Ziel gemessen.
Wie viele Daten brauchen wir für den Start?
Weniger, als viele denken – aber sie müssen relevant sein. Für Prognosen reicht oft eine solide Historie sauberer Transaktions- oder Betriebsdaten, und moderne Sprach- und Bildmodelle kommen mit deutlich weniger Beispielen aus. In den ersten Wochen prüfen wir, was Sie haben, und sagen Ihnen ehrlich, ob es für Ihr Ziel ausreicht.
Wem gehören die Modelle und der Code?
Ihnen – vom ersten Tag an. Quellcode, trainierte Modelle, Datenpipelines und Dokumentation liegen in Repositories und Cloud-Konten auf Ihren Namen. So können Ihr eigenes Team oder ein späterer Partner alles betreiben und weiterentwickeln, ohne von uns abhängig zu sein.
Wie stellen Sie sicher, dass man einem Modell vertrauen kann?
Wir testen jedes Modell mit Daten, die es noch nicht kennt, vergleichen es mit einer einfachen Baseline und prüfen, wie es sich bei verschiedenen Gruppen und Sonderfällen verhält. Die Ergebnisse erklären wir verständlich. Sobald das Modell live ist, überwachen wir die Genauigkeit und informieren Sie, wenn sich die Daten verändern.