Intelligente Analysen für nachhaltige Wettbewerbsvorteile
Predictive Analytics und Machine Learning verwandeln Daten in wertvolle Erkenntnisse. Wir unterstützen Dich mit KI-Strategien, Automatisierung und transparenter KI.
Warum Data Science heute zum Pflichtprogramm gehört
Zukunft vorhersagen
Mit Predictive Analytics bessere Entscheidungen treffen.
Prozesse automatisieren
Machine Learning spart Zeit – vom Forecasting bis zur Anomalieerkennung oder als Assistent.
Wissen gewinnen
KI erkennt Muster und liefert neue Erkenntnisse – auch aus unstrukturierten Daten.
Von der Idee zum Modell
Individuelle KI-Strategie entwickeln
Wir identifizieren relevante Use Cases und erstellen Roadmaps für ML & AI.
Predictive & Prescriptive Analytics
Datenbasierte Vorhersagen und Handlungsempfehlungen aus strukturierten Daten.
Natural Language Processing (NLP)
Aufbau von Textanalyse-Systemen oder intelligenten Chatbots.
Explainable AI (XAI)
Transparente, nachvollziehbare Modelle – Vertrauen schaffen.
Feature Engineering & Data Augmentation
Optimierung und Vorbereitung der Daten für maximale Modellperformance.
Um wirtschaftlich noch mehr von Deinen vorhandenen Daten zu profitieren, entwickelt lightmydata mit Dir individuelle KI- und Machine Learning-Strategien. Dazu implementieren wir sogenannte Predictive & Prescriptive Analytics-Modelle, welche Ableitungen aus vorhandenen Daten zukunftsgerichtet ermöglichen. Außerdem unterstützen wir beim Aufbau von NLP (Natural Language Processing)-Systemen – u.a. für Chatbots, Textanalysen oder Sentiment.
Um KI-Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, führen wir gemeinsam die Explainable AI (XAI) in Deinem Unternehmen ein und optimieren die Daten für die jeweiligen KI-Modelle mittels Feature Engineering, Labeling und Data Augmentation.
Aus der Praxis
Ein Versicherungsunternehmen wollte unstrukturierte Textdaten aus Schadensmeldungen, E-Mails und Gutachten besser nutzen.
Dazu wurde ein NLP-System aufgebaut, das mithilfe von Textklassifikation und Entity Recognition relevante Informationen automatisch extrahiert und strukturiert.
Die Modelle wurden durch Data Labeling und Feature Engineering gezielt trainiert und mit Explainable AI ergänzt, um nachvollziehbare Ergebnisse für Sachbearbeiter:innen zu liefern.
Das Ergebnis: Schnellere Fallbearbeitung, verbesserte Datenqualität und eine skalierbare Grundlage für weitere KI-Anwendungen.