Unsere Stärken

Unsere Stärken

Was uns besonders macht

Was uns besonders macht

Wir kombinieren die Methoden hinter Machine Learning und der klassischen Statistik mit Erkenntnissen aus der Verhaltensforschung, um so menschliches Know-how mit technologischem Fortschritt zu verbinden.

Die Zusammenarbeit mit uns bietet Ihnen einzigartige Vorteile:

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Externe Daten

Wir haben ein kosteneffektives Modell entwickelt, um relevante externe Daten für jeden Geschäftsfall finden. Da mehr (relevante) Daten im allgemeinen zu präziseren Vorhersagen führen, können wir Ihnen dadurch einige der präzisesten auf dem Markt erhältlichen Vorhersagemodelle anbieten.

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Know-How

Wir sind sowohl mit den neusten Entwicklungen in den Bereichen Big Data und Machine Learning, als auch mit den Goldstandards in der Industrie vertraut. Zusätzlich bieten wir Ihnen Zugriff auf unsere Cyber Security Expertise, mit der wir entwickelte Lösungen absichern können.

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Crowdsourcing

Wir bieten Ihnen die vereinte Kraft von tausenden Crowdworker, die sich mit allen Arten digitaler Arbeit auskennen. Der Einsatz unseres Crowdsourcing-Toolsets ermöglicht es Ihnen, sowohl Ihre Mitarbeiter in die Entwicklung von Prototypen und Lösungen einzubeziehen, als auch externe Ideen miteinzubeziehen.

Externe Daten

Externe Daten

Nutzen Sie unsere Werkzeuge, um relevante externe Daten zu entdecken, zu beschaffen und zu integrieren

Nutzen Sie unsere Werkzeuge, um relevante externe Daten zu entdecken, zu beschaffen und zu integrieren

Daten sind die Währung des digitalen Zeitalters. Seien es Daten über Ihre Kunden oder Daten, die Ihnen dabei helfen, Ihre Konkurrenz besser zu verstehen: Daten sind der Schlüssel zu einer erfolgreichen Analyse! Sofern sie integriert sind, sind interne Daten häufig einfach verwertbar - jedoch reichen sie häufig nicht aus, um einen kompletten Eindruck (z.B. Ihres Kunden) zu erhalten. Es zahlt sich daher aus, interne Daten mit Externen anzureichern um Wissenslücken zu schliessen. Besonders dann, wenn interne Daten noch nicht integriert sind, und an verschiedenen internen Stellen in verschiedenen Formaten existieren. In dem Fall ist es nämlich häufig kostengünstiger verstärkt auf externe Daten zu setzen, und den Erfolg eines Projekts somit nicht auf den buy-in aller benötigten interner Parteien zu verlassen.

Bei der Suche nach den bestmöglichen externen Daten kämpfen Data Scientists heutzutage mit diversen Schwierigkeiten, und wenden so eine grosse Menge an Ressourcen zur Lösungsfindung auf.

Einer der Hauptvorteile von PeakData liegt im Zugang zu den Forschungsergebnissen des Gründungsteams, die sich genau auf dieses Problem beziehen. Wir haben Wege entwickelt um:

  • Herauszufinden welche Datenquellen relevant sein könnten mittels Crowdsourcing
  • Diese Daten für Sie zu beziehen. Dies mit höherem Qualitätsergebnis und zu günstigerem Preis als dies durch Eigenentwicklungen möglich wäre
  • interne und externe Daten für Vorhersagemodelle zu integrieren und in die Live-Umgebung zu übernehmen

Wir bieten diese Dienstleistungen sowohl als eigenständige Ergänzung Abrufbar für Ihr Data Science Team an, als auch als Teil von ganzen Lösungserarbeitungsprojekten.

Know-How

Know-How

Nutzen Sie unser Wissen zu Ihrem Vorteil

Nutzen Sie unser Wissen zu Ihrem Vorteil

Unsere Mitarbeiter verfügen über alle für Big und Small Data-Projekte benötigten Fähigkeiten (siehe unten). Wir sind akkreditierte Amazon Cloud Experten und sind dazu in der Lage, große Kosteneinsparungen bei Analyseprojekten zu erzielen. Aufgrund unserem zusätzlichen Cyber Security Known-How, können wir Ihre Sorgen bezüglich der (Daten-) Sicherheit der Cloud reduzieren.

Klassifizierung
  • Deep-Learning / Neuronale Netze
  • Generative Adversarial Networks (GAN)
  • Support-Vector Machines
  • Random Forests
  • Decision Trees and stubs
  • Rule Learners
  • [..]
Clustering
  • DB Scan
  • K-Means
  • Hierarchical Clustering
  • [..]
Datentypen
  • Zeitreihendaten
  • Unstrukturierte textbasierte Daten
  • Strukturierte textbasierte Daten (XML, JSON, etc)
  • Raumbezogene Daten(Geo Data)
  • Bilddaten
  • Streaming Data
  • Graph Data
  • [..]
Visualisierungstools
  • GGPlot
  • OpenLayers (for Geodata)
  • Tableau
  • Shiny
  • [..]
Big Data Tools
  • Amazon AWS, EC2, Lambda
  • Amazon EMR, Kinesis
  • Apache Spark, Hadoop, Kafka etc
  • [..]
Speichertechnologien
  • Archives (CSV, JSON etc)
  • SQL (+Dialekte: MySQL, Oracle, Postgres, Amazon RDS, ..)
  • NoSQL (Mongo, Cassandra, Amazon DynamoDB, ..)
  • Neo4J (graph data)
  • Apache HDFS
  • [..]
Sprachen
  • Java 7-9, Scala
  • Python 2 and Python 3
  • R
  • PHP, HTML, CSS, Javascript, ...
  • [..]
Crowdsourcing
  • Offene Ausschreibungen und gezielte Auswahl von Arbeitskräften
  • Long-term and Short-term relationships
  • Aufgaben aus den Bereichen Programmierung, Data Science, Data Visualization und Data Preprocessing
  • [..]

Crowdsourcing

Crowdsourcing

Setzen Sie bequem tausende Freelancer aus allen digital Disziplinen ein

Setzen Sie bequem tausende Freelancer aus allen digital Disziplinen ein

Crowdsourcing ist eine aufkommende Technologie, die es Ihnen ermöglicht das Potenzial tausender Freelancer zur Lösung Ihrer Aufgaben zu erschliessen. Koordiniert werden Crowd Worker durch unsere automatisch Algorithmen, welche entscheiden wer für wie lange angestellt wird (Sekunden bis Tage), zu welchem Preis und in welcher Struktur. Wir nutzen Crowdsourcing hauptsächlich auf drei Arten und Weisen:

  1. Open Innovation: Um mit Ihren Mitarbeitern Ideen zu generieren
  2. Data Preprocessing: Um die Kosten von Data Science-Projekten zu reduzieren
  3. Prototyping Um die Prototypen, die wir für Sie entwickeln, zu verbessern

Open Innovation (Crowdsourcing)

Open Innovation ist einer der bekanntesten Anwendungsfälle von Crowdsourcing: Es wird eine Plattform geboten, auf der eine große Anzahl von Menschen Ideen zur Antwort einer Frage registrieren. Ein bekanntes Beispiel ist das Climate CoLab, wo über 90'000 Menschen Ideen zur Bekämpfung unterschiedlicher Subprobleme des Klimawandels beitragen.

In unserem Projektzyklus verwenden wir Open Innovation bereits früh. Nämlich zur Beantwortung der Frage, wie kann Data Science die unterschiedlichen Funktionen Ihres Unternehmens unterstützen könnte? Typische Teilnehmer in dieser Plattform sind sowohl Ihre eigenen Mitarbeiter, als auch externe Crowd Worker, die Unterhaltungen moderieren oder zusätzliche Ideen beisteuern.

Das Innovationspotenzial Ihrer Mitarbeiter paaren wir mit Expertenwissen, so dass die Machbarkeit gleich abgeschätzt werden kann. Das Expertenwissen wird - entsprechend Ihrer Sicherheits- und Kostenbedürfnisse - entweder durch PeakData oder durch externen Crowd Worker bereitgestellt.

Schließlich werden die Ideen der Mitarbeiter mit Bezug auf Machbarkeit und Mehrwert gefiltert und bewertet. Die besten Ideen tragen wir Ihnen vor.

Data Preprocessing (Crowdsourcing)

Daten-Vorverarbeitung gehört zu den aufwendigsten Aufgaben von Data Science-Projekten. 80% der für Data Science-Projekte aufgebrachten Zeit wird für das Preprocessing von Daten genutzt. Der Umkehrschluss ist simpel: Durch Zeiteinsparung beim Daten-Preprocessing können demnach große Kosteneinsparungen erreicht werden.

Bevor wir PeakData gegründet haben, haben wir Möglichkeiten für den Einsatz von Crowdsourcing für das Preprocessing von Daten erforscht:

  • Externes Crowdsourcing: Globale Rekrutierung von Crowd Workern, die an der Transformation von Daten arbeiten, die für eine Analyse benötigt werden. Externes Crowdsourcing ist geeignet, wenn die behandelten Daten nicht weiter schützenswert sind.
  • Unternehmensinternes Crowdsourcing: Einsatz von internen Mitarbeitern, die über grundlegende Codierkenntnisse verfügen, um Daten zu transformieren. Vorstellbar ist ein Szenario, in dem Praktikanten und Junior Softwareentwickler mit Data Scientists zusammenarbeiten. Geeignet, wenn Datenschutz wichtig ist.

Durch das Einsetzen unserer Werkzeuge für Crowdsourcing Data Preprocessing wird die gleiche Qualität erzielt wie beim Einsatz von tatsächlichen Data Scientists. Es können jedoch etwa die Hälfte der Kosten gespart werden.

Crowdsourcing für die Verbesserung von Prototypen / Lösungen

Wussten Sie, dass 30%* aller Software-Projekte scheitern? Sie fragen sich warum? unklare Anforderungen!

Wir beugen dieser Bedrohung vor, indem wir Crowdsourcing Komponenten optional in von uns erstellte Prototypen einbinden. Mithilfe solcher Komponenten wird es Ihnen möglich, sich auf einfache Art und Weise mit den Nutzern einer Softwarelösung/eines Prototypen auszutauschen und deren Feedback über den Lebenszyklus hinweg zu sammeln.

So wird sichergestellt, dass die Nutzer in den Anforderungserhebungs- und Entwicklungsprozess von Lösungen eingebunden sind, was wiederum zu höheren Projekterfolgsraten führt als diese in klassischen Szenarien üblich sind.