Wer umgangssprachlich viel Lehrgeld bezahlen muss, der hat meist eine einschneidende und oftmals teure Erfahrung machen müssen. Für einige Unternehmen trifft das zu, wenn es um kostspielige Projekte im Bereich Data Science und künstliche Intelligenz (KI) geht. Laut verschiedenen Studien scheitern circa 70 – 85 % dieser Datenprojekte oder werden vor dem erfolgreichen Abschluss beendet.
Damit Sie Ihre Vorhaben im Bereich Data & AI ohne Startschwierigkeiten profitabel umsetzen, teilen wir in den Webinaren und im eBook unsere Erfahrungen und Best Practices mit Ihnen:
Webinar-Aufzeichnungen
Innovative Anwendungsfälle, Best Practices und Erfahrungen aus der Praxis – Werfen Sie in unserem Webinar einen Blick hinter die Kulissen von weltweit führenden Unternehmen, die mithilfe von KI die Herausforderungen proaktiv angehen.
- Warum gelten so viele Data Science-Projekte als 'gescheitert'?
- Welche besonderen Risiken birgt diese Art von agilen Projekten?
- Wie kann man sinnvoll in das Thema Data Science und künstliche Intelligenz einsteigen?
Unser Vorgehen
Gemeinsam mit unseren Kunden verwandeln wir graue Theorie in praktische Anwendungen mit messbarem Nutzen: Von der Use Case-Identifikation über die Entwicklung eines Prototypen und Coaching der Fachbereiche bis hin zur unternehmensweiten Produktivsetzung.
Ausgehend von unserer langjährigen Projekterfahrung haben wir den Data Science-Workflow als standardisiertes Vorgehen entwickelt, um KI-Projekte transparent und erfolgreich durchzuführen. Mit iterativem Vorgehen und agiler Arbeitsweise stellen wir sicher, dass die Lösungen, die wir mit unseren Kunden umsetzen, nicht ins Leere laufen, sondern Unternehmen und Fachbereichen tatsächlichen Mehrwert liefern. Deshalb legen wir großen Wert auf regelmäßige Absprachen und Austausch auf Augenhöhe. Mehr zu unserer Vorgehensweise können Sie im eBook lesen.
eBook: Crashkurs Data Science für Business Leader
In diesem eBook teilen wir unsere Erkenntnisse, Best Practices und Lessons Learned aus mehr als 25 Jahren Projekterfahrung.
Erfahren Sie
- Wie Führungskräfte den Wandel mitgestalten
- Die häufigsten Gründe für das Scheitern eines Data Science Projekts
- Best Practice Vorgehen: von der Idee bis zur Operationalisierung
- Innovative Anwendungsfälle aus Logistik, Handel und Industrie
