HomeArtificial Intelligence and Machine Learning at Scale

Künstliche Intelligenz ist der Motor zukünftiger Geschäftsmodelle. Die Datadrivers sorgen für die lösungsorientierte Analyse, Entwicklung und den Betrieb von AI-gestützter Software.
Bedarfsgerechte Intelligenz

Wir machen Ihr Unternehmen fit für AI

Künstliche Intelligenz ist der Motor für einen großen Teil aller zukünftigen Geschäftsmodelle. Die effiziente Nutzung von Maschine Learning und künstlicher Intelligenz erfordert allerdings die Schaffung von geeigneten Prozessen, Teams und Strukturen innerhalb des Unternehmens. Zwar nutzen Data Scientists, Machine Learning Engineers und Entwickler Tools, Programmiersprachen und Praktiken, wie sie aus der klassischen Softwareentwicklung bekannt sind. Doch die Herangehensweise, die Entwicklung, die Wartung und der Betrieb unterscheiden sich erheblich. Spätestens bei der Skalierung von AI-Modellen ergeben sich Herausforderungen, die diese noch junge Disziplin an die Organisation stellt. Die Datadrivers helfen Ihnen dabei, diese Lücke zu schließen.
Vom Proof of Concept unter Verwendung bewährter Verfahren bis hin zur Produktionalisierung von State-of-the-Art-Algorithmen der künstlichen Intelligenz erarbeiten wir in Zusammenarbeit mit Ihnen Vorgehensmodelle und implementieren sie – agil, kundenorientiert und mit höchstem Qualitätsanspruch.
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Mit Erfahrung zum effizienten AI-Team

Data Scientists sind eine noch junge Berufsgruppe. Oftmals fehlt es den Data Scientisten und ihrem Unternehmen an Erfahrung in der effizienten Nutzbarmachung der Fähigkeiten. Übertriebene Erwartungshaltungen, Missverständnisse, fehlender Zugang zu Daten und Tools, mangelnder Austausch und unzureichender Wissenstransfer – all das verhindert, dass künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen zum echten Wachstumstreiber werden kann.

Die Datadrivers helfen Ihnen, diese Engpässe aufzudecken und Lösungen zu schaffen. Wir haben in Kundenprojekten bereits vielfältige Maßnahmen umgesetzt, die dazu beitrugen, AI als Wachstumstreiber im Unternehmen zu verankern – einige Beispiele:

  • Anpassung der Teamstruktur an Anforderungen und Skillset
  • Einführung einer Community of Practice, um den Wissensaustausch voranzubringen
  • Erarbeiten von Standards und Routinen

Analyse: Verstehen, was AI leisten kann

Die Erfassung von Use Cases steht am Anfang eines jeden AI-Projekts. Wichtig ist es, sich ein Bild zu verschaffen, wie komplex diese Cases sind und welches Potenzial sie bieten. Für eine fundierte Analyse ist eine kluge Kombination von Wissen aus den Bereichen Business und Data Science nötig. Die Datadrivers helfen Ihnen dabei, das Wissen über Ihr Geschäft mit dem Wissen über die richtigen Methoden zu verbinden und so effiziente, zielführende Lösungen aufzuzeigen.

Die Entwicklung von AI-Softwareartefakten

Alles ist möglich bei der AI-Exploration

Wir von den Datadrivers kennen die Frameworks, nutzen PaaS und entwickeln im Zweifel neu. In der Explorationsphase ist alles erlaubt, es gibt keine Restriktionen hinsichtlich Technologie, Programmiersprachen oder Framework. Klassische Statistik, bewährte Machine-Learning-Algorithmen und State-of-the-Art-Deep-Learning – spezifische Probleme erfordern das richtige Werkzeug. Das Ziel ist es, Metriken zu definieren, die die Fragestellung messbar machen, eine Lösung für Ihr Business zu finden und sie zu validieren. Schnelle Iterationszyklen und Feedbackschleifen sind dabei die entscheidenden Erfolgsfaktoren.

Hohe Qualität in der AI-Produktion

Die Entwicklung von AI-Softwareartefakten

In der Entwicklungsphase erfolgt der Übergang vom Proof of Concept zum Minimum Viable Product. Als Basis für das MVP dient die in der Explorationsphase entwickelte Lösung. Am Ende soll ein robustes Softwareartefakt stehen, das allen Qualitätsansprüchen hinsichtlich Reproduzierbarkeit, Wartbarkeit und Performance gerecht wird.
Dazu passen wir unter anderem die Programmiersprachen, Frameworks und Laufzeitumgebungen an die bestehende technologische Landschaft an. Data Scientists und Engineers arbeiten hier Hand in Hand zusammen, um das Produkt zu erstellen, das genau Ihre Anforderungen und Ziele erfüllt. Die Datadrivers entwickeln so iterativ mit Ihnen zusammen aus dem MVP eine produktionsreife Lösung.

Hohe Qualität in der AI-Produktion

Künstliche Intelligenz ist nach der Entwicklung noch nicht fertig. Sobald das System in Produktion geht, ist es wichtig, über geeignete Feedback- und Iterationsschleifen kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen. Mit einem Monitoringkonzept, das Applikations- und Modellüberwachung erlaubt, kann eine laufende Qualitätssicherung gewährleistet werden. Durch die Kombination aus klassischer CI/CD-Architektur und Continuous Training (CT) stellen die Datadrivers auch im Betrieb sicher, dass die Software jederzeit aktuell bleibt. So können auch zukünftige Entwicklungen problemlos integriert werden. Dafür sorgen unsere Machine Learning Ops und Engineers.

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Hohe Qualität in der AI-Produktion
DATADRIVERS GmbH

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    Die fachliche Kompetenz der Datadrivers muss nicht gesondert erwähnt werden. Was uns besonders überzeugt hat, war die schnelle Integration in unser Team-Gefüge, sodass wir schnell auf „Betriebstemperatur“ kommen konnten.

    Michael Sandbote
    Head of Business Intelligence · Gruner + Jahr

    Die Datadrivers bringen im Umfeld der digitalen Transformation / datengetriebenen Infrastrukturen eine Expertise ein, die ihresgleichen sucht. Die starke Methodenkompetenz gepaart mit den eingebrachten Erfahrungswerten haben auch bei uns zu erfolgreichen und vor allem akzeptierten Lösungen geführt. Mit Datadrivers haben wir einen Partner, der uns immer ein Stück über Augenhöhe des Marktes hält.

    Sang-Geon Cho
    Director Group Data & Intelligence · Tom Tailor

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    © 2021 DATADRIVERS GMBH. Alle Rechte vorbehalten.

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