WIR BEGLEITEN UNSERE PARTNER VON DER ERSTEN IDEE BIS ZUM DATEN-CHAMPION
Bei OmegaLambdaTec sehen wir uns als Data Science & KI Ökosystempartner für die Entwicklung und Umsetzung bahnbrechender datengetriebener Innovationen. Die erfolgreiche Wertschöpfung aus Daten benötigt das orchestrierte Zusammenspiel spezialisierter Kompetenzen.
Unsere Rolle für die Datenökonomie ist fokussiert auf die Bereitstellung führender Expertise und maßgeschneiderter DeepTech Komponenten in den Kompetenzfeldern Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Simulationen, Digitale Zwillinge und synthetische Trainingsdaten. Die vielfältigen Vorteile für unsere Partner und Kunden durch unser zukunftsweisendes Algorithms-as-a-Service Geschäftsmodell liegen auf der Hand:
- Schneller – von der Idee bis zur Marktreife in unter 6 Monaten
- Besser – führende Algorithmen für mehr Mehrwerte
- Innovativer – neue Ideen und Data Science Lösungsansätze für Ihre Problemstellungen
- Risikoärmer – kombinierte Erfahrung aus über 200 umgesetzten Smart Data Lösungen
- Kostengünstiger – nutzen Sie unser Data Science Team anstatt ein eigenes aufzubauen
- Fokussierter – jeder Partner konzentriert sich auf seine Kernkompetenzen
UNSER LEISTUNGSSPEKTRUM UND VORGEHENSMODELL
Mit unserem etablierten Phasenmodell begleiten wir Ihr Unternehmen von den ersten Schritten und Ideen für datengetriebene Anwendungsfälle bis hin zum führenden Data Science & KI Champion.
Phase 1: Im Rahmen unserer Data Science & KI Workshops erarbeiten, bewerten und priorisieren wir gemeinsam relevante Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen und erstellen eine maßgeschneiderte KI Roadmap.
Phase 2: Daten-Explorations und Data Discovery Studien liefern schnelle Ergebnisse, wenn die Machbarkeit einer Lösungsidee untersucht und eine hinreichende Daten-Qualität und -Vollständigkeit validiert werden soll.
Phase 3: Während der Prototypen & Demonstrator-Entwicklung wird der gesamte Lösungsweg erarbeitet, alle notwendigen Algorithmen entwickelt oder angepasst, eine lauffähige Version umgesetzt und getestet, sowie die Business Potenziale der Lösung evaluiert.
Phase 4: Mit der vollständigen Smart Data Lösungsentwicklung geht die neue Anwendung in die operative Implementierung und generiert fortan die anvisierten Mehrwerte.
Phase 5: Als Königsdisziplin für die Datenökonomie entwickeln wir auch gemeinsam mit Ihnen innovative skalierbare datengetriebene Produkte und neue Smart Data Services.
AGILITÄT, SCHNELLIGKEIT UND EXPERIMENTELLES VORGEHEN FÜR ERFOLGREICHE DATEN-INNOVATIONEN
Wir verfolgen einen datengetriebenen, Data Science basierten Lösungsansatz unter Einsatz wissenschaftlicher Methoden und eines tiefen physikalischen Verständnisses der Problemstellung. Die Herangehensweise startet Modell- und Theoriebasiert (Physical Analytics) und ergänzt diese mit Machine Learning und anderen Ansätzen der Künstlichen Intelligenz (KI), wenn diese zu einer Verbesserung der Lösung beitragen. Generell verbinden wir theoretisch-physikalische Lösungskonzepte mit fundierten Daten-Analysen und weiterführenden Simulationen. Durch dieses Vorgehen wird eine maximale Transparenz und Erklärbarkeit der Ergebnisse gewährleistet – also White Box vor Black Box – was oft eine notwendige Voraussetzung für weitreichende fundierte Geschäftsentscheidungen ist.
Unsere Vorgehensweise und Projekt-Umsetzung sind agil, experimentell und iterativ mit einer schnellen Entwicklung von prototypischen Algorithmen und Zwischenergebnissen, die dann kontinuierlich validiert, überprüft und verbessert werden. Alle Algorithmen- und Software-Entwicklungen finden im Python-Framework statt. Software Codes und die entstehenden Tools sind damit universell und skalierbar einsetzbar.
Die Umsetzungsphasen werden in agile Entwicklungszyklen von typischerweise zwei Wochen unterteilt. Nach jedem Entwicklungszyklus finden gemeinsame Jour Fixe Termine per Video-Konferenz statt, in denen die aktuellen Entwicklungsergebnisse vorgestellt und die nächsten Schritte mit dem Projektteam abgestimmt werden. Neue Entwicklungsphasen starten standardmäßig mit einem Kickoff-Workshop zur Abstimmung der Umsetzungsplanung mit dem gesamten Projektteam. Bei Bedarf finden weitere Arbeitstreffen im kleineren Kreis für detailliertere Besprechung z.B. der Datenlage, Zwischenergebnissen oder Nutzerfeedbacks statt.
WIR VEREDELN IHRE ROHDATEN IN ECHTE BUSINESS MEHRWERTE
Das OmegaLambdaTec Team kombiniert eine einzigartige Data Science Expertise in den Bereichen Datenanalyse, Physical Analytics, Simulationen, Machine Learning und Deep Learning.
Wir sind führend und preisgekrönt in den Advanced Analytics Bereichen:
- datengengetriebenes Forecasting,
- Erkennung und Klassifikation von Anomalien,
- simulationsbasierte Optimierung,
- automatisierte Bildverarbeitung
- Digital Twin & Szenario Simulationen.
Viele der innovativen Smart Data Lösungen kombinieren verschiedene dieser methodischen Ansätze und Data Science Kernthemen zur Erreichung der optimalen Ergebnisqualität für die spezifische Aufgaben- und Zielstellung. Für eine große Anzahl unserer Smart Data Lösungen sind mindestens die folgenden ineinandergreifenden Entwicklungsschritte notwendig:
- Evaluation der Datentöpfe, Datenverfügbarkeit, Datenqualität und eine automatisierte Datenkorrektur der Rohdaten.
- Gesamtdarstellung aller Zusammenhänge, Relationen und Rahmenbedingungen für die Ziel-Fragestellungen.
- Theoretische Entwicklung eines konsistenten mathematischen Modells und der quantitativen Zusammenhänge für den Anwendungsfall.
- Aufsetzen eines geeigneten Simulations- oder Optimierungs-Frameworks zur opti-malen Lösung des Anwendungsfalls unter Berücksichtigung aller relevanter Abhängigkeiten.
- Kalibration und Validierung des Simulations- oder Optimierungs-Modells mit vorhandenen historischen Daten.
- Untersuchung aller relevanter Lösungsszenarien, Evaluierung der Ergebnisgüte und Quantifizierung des Business Cases.
Die Mission von OmegaLambdaTec ist die Entwicklung und Implementierung führender maßgeschneiderter Smart Data und KI-Lösungen für die datengetriebenen Anwendungsfälle unserer Unternehmenskunden und Partner. Insbesondere wenn innovative Anwendungsfälle höchste Ansprüche an die Data Science Methodik stellen, neuartige Lösungsansätze erfordern, komplexe Wechselwirkungen aufweisen oder herausfordernde Daten-Limitierungen beinhalten, werden unsere Stärken und Alleinstellungsmerkmale besonders sichtbar.
KOMBINIERTE DATA SCIENCE UND KI METHODEN FÜR OPTIMALE ERGEBNISSE
Data Science Methoden-Übersicht:
Beispiele für Advanced Analytics Ansätze zur voll-automatisierten Datenverarbeitung in Echtzeit:
INSPIRATION UND IMPULSE VON DATA SCIENCE & KI VORREITERN
Selbstredend bieten wir auf Anfrage auch gerne Keynotes, Vorträge, Seminare oder Webinare an, in denen wir inspirierende Einblicke und Ausblicke in die Gegenwart und Zukunft von Data Analytics und Künstlicher Intelligenz geben. Unsere Vorträge vermitteln kompakt, kompetent, kurzweilig und anwendungsnah die Einsatzmöglichkeiten von Data Science & KI für verschiedene Branchen und Themenbereiche. Im Zentrum stehen dabei immer konkrete themenspezifische Anwendungsfälle, Best Practices, Erfolgsstories und Erfahrungen aus der Praxis. Für Themen, Inhalte und Konditionen von Vorträgen für Ihre spezifische Veranstaltung stellen Sie gerne eine unverbindliche Anfrage. (àKontaktformular)
DATA SCIENCE ERKLÄRT – VON ROHDATEN BIS ZUR SKALIERBAREN BUSINESS LÖSUNG
Weiterführende Videos zum Themenkomplex Data Science Lösungen
Woher kommt der Name OmegaLambdaTec?
OLT Phasenmodell
Data Discovery Phase
Demonstrator & Prototypen Entwicklung
Data Science Methodenspektrum
Blackbox, Greybox, Whitebox.
Data.Science.Business.
Benötigte Datenmenge für gute Ergebnisse
Wie gehen wir mit mangelhafter Datenqualität um?
Die Rolle von Unsicherheit und Varianz in der Planung
Was ist eine Präzisionsmessung?
Was sind die Zusammenhänge zwischen Astrophysik und Bildverarbeitung?
GLOSSAR WICHTIGER BEGRIFFE
Big Data: Big Data (von englisch big „groß“ und data „Daten“) bezeichnet Datenmengen, die zu groß oder zu komplex sind oder sich zu schnell ändern, um sie mit manuellen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Big Data ist durch mindestens eines der 4-V‘s charakterisiert: großes (Daten)-Volumen, hohe Komplexität (Variety), schnelle (Änderungs-)Geschwindigkeit (Velocity) und/oder zweifelhafte Qualität/Wahrhaftigkeit (Veracity).
Data Science: Data Science (von englisch data „Daten“ und science „Wissenschaft“ bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten.
Deep Learning (DL): Deep Learning (deutsch: mehrschichtiges Lernen, tiefes Lernenoder tiefgehendes Lernen) bezeichnet eine Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze (KNN) mit zahlreichen Zwischenschichten (englisch hidden layers) zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht einsetzt und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet. Deep Learning ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung.
Künstliche Intelligenz (KI/AI): Künstliche Intelligenz (KI) (auch artifizielle Intelligenz, englisch artificial intelligence, AI bzw. A.I.) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst.
Machine Learning (ML): Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Dazu bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetz-mäßigkeiten in den Lerndaten erkannt. So kann das System bestenfalls auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer).
Physical Analytics: Physical Analytics bezeichnet die Verbindung von Datenanalyse und Physik, also die Kombination theorie-basierter physikalischer Modelle mit statistischen Methoden der Datenanalyse. Je besser das physikalische theoretische Verständnis einer datengetriebenen Problemstellung, umso besser lassen sich die Ergebnisse transparent erklären bei gleichzeitig deutlich geringeren Anforderungen an die Menge und Qualität der verfügbarer Trainingsdaten.
Smart Data: Smart Data ist der volle extrahierbare Informationsgehalt und Mehrwert aus Rohdaten, der durch Anwendung der besten kombinierten Analysemethoden & Algorithmen auf alle verfügbaren und für die gegebene Aufgabenstellung relevanten Datenquellen verwertbar gemacht werden kann.
