Ein Prozess, entwickelt in über 35 KI Projekten.

ML-Projekte kommen oft vom Kurs ab, denn konventionelle Methoden scheitern in KI Projekten. Nach 5 Jahren und >35 Projekten haben wir einen Prozess entwickelt, der Ihr KI Projekt erfolgreich von der Idee bis in die Produktion bringt.

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4 Schritte zum KI Erfolg

1

Dauer: 1 Tag

Schritt 1: Strategietag

Wählen Sie das richtige Problem

Ihr Projekt beginnt mit einem intensiven Strategietag in Ihrem Unternehmen.

Wir lernen Ihr Unternehmen und Ihre strategischen Ziele kennen. Dann definieren wir gemeinsam, bei welcher Herausforderung sich eine neue Lösung mit Machine Learning / KI am besten eignet.

Das Ergebnis: Wir beurteilen alle Anwendungsfälle nach Risiko, strategischem Wert und Machbarkeit. Und planen die Umsetzung der besten Idee.

2

Dauer: 4 Wochen

Konzeptnachweis

Den richtigen Ansatz finden

Mit unserem technischen Wissen, unserer Erfahrung und der vorhandenen Recheninfrastruktur erarbeiten wir in maximal 4 Wochen einen Konzeptnachweis für Ihre ML-Lösung.

Die Erstellung eines schnellen und kostengünstigen Konzeptnachweises ist erforderlich, um Ihr Team frühzeitig gut in das Projekt einzubinden. Außerdem minimieren Sie so das Risiko einer Produktlösung, die unter den Erwartungen liegt.

In dieser Phase validieren wir den Algorithmus, um sicherzustellen, dass er Ihr Problem auch wirklich löst. Wir nehmen dann Anpassungen vor oder verlagern unsere Arbeit, je nachdem, was wir im Prozess gelernt haben.

3

Dauer: 2-6 Monate

Entwickeln, integrieren, testen

Ihre ML-Lösung geht live

Unser Team arbeitet in 2-wöchigen Intensivphasen an der Entwicklung Ihrer Lösung, mit halbwöchentlichen Telefonaten, um den Fortgang zu besprechen. Die Echtzeit-Kommunikation über Slack oder MS Teams bringt die Sache direkt voran und hilft, Kommunikationsengpässe zu umgehen.

Dann gehen wir mit der Lösung live, um ihre Leistung innnerhalb Ihres Produktionsablaufs zu bewerten.

Schließlich automatisieren wir das Ganze, stimmen die Details ab und liefern Ihre Lösung - herzlichen Glückwunsch, Ihre Daten arbeiten nun offiziell für Sie! 

4

Dauer: Fortlaufend

Lernen. Skalieren. Wachsen.

Bauen Sie auf Ihrem Erfolg auf

Eine erfolgreiche ML-Anwendung ist nicht das Ende - sie ist erst der Anfang. Also, was kommt als nächstes? 

Wir können Ihnen helfen, Ihre Lösung schnell auf andere Standorte, Projekte oder Produkte zu übertragen. Oder entwickeln Sie völlig neue Strategien, um effizienter zu arbeiten, Prozesse zu verbessern oder den Umsatz zu steigern.

Ihr Entwicklungsteam kann es nun auch selbst in die Hand nehmen und auf dem Gelernten aufbauen. Wir sind mit Rat und Tat für Sie da, wenn Ihr Team einmal festsitzt.

Wir sind sehr zufrieden mit der Unterstützung von Data Revenue - insbesondere mit ihrem Wissen und der Anwendung von Machine Learning, Projektmanagement und Kundeninteraktion.

Volkmar Weckesser

,

CTO

Was Sie von uns erwarten können

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Klare Kommunikation

Wir haben kein Verkaufsteam. Oder "Junior"-Techniker. Oder Kundenbetreuer. Bei jedem Projekt arbeiten Sie direkt mit unserem A-Team zusammen. 

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All-Access, jederzeit verfügbar

Wir arbeiten mit nur wenigen Kunden zugleich, sodass Sie unsere volle Aufmerksamkeit haben. Unser CEO & CTO leiten Ihr Projekt persönlich und kennen jedes Detail in- und auswendig.

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Keine Arbeitsstunden

Wir berechnen Ihnen keine Arbeitsstunden. Sie bezahlen nur den vereinbarten Gesamtpreis für das Projekt. Keine Mehrkosten. Keine Überstunden.

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Lernen Sie von unserem Team

Wir arbeiten mit Ihrem Team zusammen und Sie erhalten während des gesamten Projekts vollen Zugriff auf unseren Code. So kann Ihr Team von uns lernen, um die eigenen ML-Fähigkeiten weiter zu verbessern.

Was Sie bekommen

Aktives Projektmanagement und eine maßgeschneiderte Lösung, die funktioniert:

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Projektplanung 

Experteninterviews, Datenanalyse und wissenschaftliche Forschung

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Optimierter Algorithmus

Feature-Engineering, Algorithmenauswahl und Tuning

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Sauberer, getesteter und dokumentierter Code

Sie können ihn bewahren, anwenden oder bei Bedarf anpassen

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Infrastruktur und Parallelisierung

Von Tausenden bis zu Milliarden von Entscheidungen pro Tag

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Einbindung in Ihre Toolkette

Automatischer Datenimport, Export von Ergebnissen oder API-Zugriff

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Vollständige Transparenz

Vollständiger Zugriff auf Pläne, Fragen und unseren Git-Repo

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Projektmanagement

Wir bewachen den Zeitrahmen des Projekts und halten Sie auf dem Laufenden

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Regelmäßige Updates

Wöchentliche Engineering Calls & alle zwei Wochen Updates der Zwischenergebnisse

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Echtzeit-Kommunikation

Slack oder Microsoft Teams, um alles am Laufen zu halten

Es macht Spaß, mit dem Team von Data Revenue zusammenzuarbeiten - sie sind offen, neugierig, professionell und unbürokratisch. Jeden Schritt des Prozesses gestalten sie aktiv, und sie denken voraus. Sie haben sich für uns sehr ins Zeug gelegt und haben unser vollstes Vertrauen!

Joern Hagenguth

,

Leiter Relocation

Ein Blick in unser Toolkit 

Wir verwenden Tools, die eine schnelle Iteration, Reproduzierbarkeit, einfache Skalierung und solide Architektur ermöglichen. Dies sind die Standardbausteine einer Data Revenue Machine Learning Lösung:

Python
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Die wichtigste Sprache für unsere Entwickler.
Pandas
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Ideal für Sondierung und Feature Engineering.
Dask
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Unsere Geheimwaffe für große Datensätze.
Luigi
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Orchestrierung von Datenpipelines - ähnlich wie Airflow.
AWS
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Unser Partner für Cloud Computing.
Google Cloud
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Auch ein exzellentes Cloud Tool.
Microsoft Azure
-
Azure macht auch Spaß.
Docker
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Flexible und portable Implementation.
Kubernetes
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Schnelle, effiziente und agile Infrastruktur.
XGBoost
-
Gradient Boosting to the max.
scikit-learn
-
Machine Learning Toolbox.
Prophet
-
Prognosetool von Facebook.
Zipline
-
Trading Simulation.
LightFM
-
Hybrid Recommender.
Flask
-
Web Apps & APIs.