Aus der ständig zunehmenden Menge an jederzeit verfügbaren Daten Wettbewerbsvorteile zu schaffen, ist die entscheidende Zukunftskompetenz für Unternehmen aller Grössen und aller Branchen. sustainchain verbindet aktuellste Data Science Technologien mit langjähriger Erfahrung in der Datenanalyse und in der Unternehmensberatung, um Ihr Unternehmen fit für die «Data Driven Economy» zu machen.
Dashboards und Visualisierung
Python und R bieten eine enorme Leistungsfähigkeit für die Lösung analytischer Herausforderungen. Sie gehören zweifellos zu den leistungsfähigsten Analysewerkzeugen, die Datenwissenschaftlern zur Verfügung stehen, und bieten die Möglichkeit, Modellierungsaufgaben mit einer breiten Palette von Analyseansätzen zu lösen.
Die Open-Source-Frameworks Dash und Shiny ermöglichen es, die Erkenntnisse aus der Datenanalyse in die Hände von Entscheidungsträgern zu geben und mit beliebig breiten Zielgruppen an Stakeholdern zu teilen.
Die Dashboards sind vielseitig, interaktiv und lassen sich an die jeweiligen Bedürfnisse anpassen. Die Verwendung von Dash oder Shiny ermöglicht ein schnelles Prototyping. Die zugrundeliegenden Open-Source-Bibliotheken bieten komplexe Datenanalyse, Interaktivität, Geräteportabilität und umfangreiche Bibliotheken mit grafischen Elementen.
Dash und Shiny transformieren Datenanalysen und -Visualisierungen in Webanwendungen, die zentral bereitgestellt und als URLs weitergegeben werden können, genau wie jede andere Webseite.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Viele populäre Data-Science-Methoden stammen aus dem Machine Learning. Die Möglichkeiten sind grenzenlos. Kurz gesagt, ermöglicht erst das Machine Learning, aus den immer grösseren, oft ebenfalls von maschinellen, automatisierten Systemen erzeugten Datenmengen praktischen Nutzen zu ziehen.
Maschinelles Lernen kann das Kundenverhalten vorhersagen, um den Kunden besseren Service zu bieten und hilft dabei, den Kunden die passenden Produkte zu empfehlen. Es unterstützt die Entscheidungsfindung in Unternehmen und ermöglicht Unternehmen, Daten in Wissen und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Es kann zur Vorhersage von Cyberattacken, Krankheitsausbrüchen, Lagerbeständen oder Hardwareausfällen verwendet werden. Es unterstützt die medizinische Diagnostik ebenso wie Steuerung von Verkehrsflüssen.
Überall wo versteckte Muster in grossen Datenmengen aufgedeckt werden können, schafft Machine Learning die Möglichkeit, Prozesse zu verbessern oder neue Geschäftsmodelle einzuführen.
