>

Datenexploration und Storytelling

Explorative Analyse von Rohdaten zur Bewertung ihres prädiktiven Potenzials, saubere Datensätze und die Übersetzung komplexer Analysen in umsetzbare Geschäftserkenntnisse.

Was es ist und warum es wichtig ist

Bevor Organisationen Anwendungen für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz entwickeln, müssen sie die Qualität, Struktur und strategische Relevanz ihrer Daten verstehen. Rohdaten sind oft unstrukturiert, unvollständig oder isoliert, was es erschwert, ihre wahre Vorhersagekraft zu bestimmen.

Dieser Service adressiert diese Herausforderungen durch Data Wrangling und Data Storytelling. Data Wrangling bereinigen, strukturiert und bereichert rohe Datensätze, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Data Storytelling übersetzt diese komplexen technischen Erkenntnisse dann in klare, erzählergetriebene Erkenntnisse. Durch die Kombination strukturierter Storylines mit gezielten Visualisierungen können Entscheidungsträger leicht das "Warum" und "Wie" hinter ihren Daten verstehen, um vertrauensvolle Geschäftsmaßnahmen zu ermöglichen.

Wie kann die Luxembourg AI Factory helfen? 

Wir verbinden Sie mit führenden Data-Science-Experten am Luxemburger Institut für Wissenschaft und Technologie , um Ihre Datensätze zu evaluieren.

Durch ein strukturiertes 10-tägiges Projekt helfen Ihnen Experten, die Eignung Ihrer Daten für Geschäftsanforderungen zu erkennen, Lücken zu erkennen und einen klaren Weg für die Einführung von KI zu etablieren. Dieser kollaborative Prozess nutzt fortschrittliche Data-Science-Stacks und modernste Visualisierungstechnologien, einschließlich großflächiger interaktiver Displays

Was Sie erwarten können

  1. Daten-Fitnessbericht 
    Ein umfassender Bericht, der die Qualität, Struktur und den strategischen Wert Ihrer Daten bewertet, um zukünftige KI- und Machine-Learning-Anwendungen zu unterstützen.
  2. Bereinigter Datensatz
    Ein strukturierter, validierter und bereicherter Datensatz, der sauber, konsistent und bereit für datengetriebene Anwendungen ohne Lieferantenbindung ist.
  3. Interaktive Datenvisualisierung
    Ein erstes Dashboard oder eine visuelle Darstellung der Datenanalyse, um wichtige Erkenntnisse und Trends zu veranschaulichen.
  4. Empfehlungen zur Datenerfassung
    Praktische Leitlinien zur Datenerfassung, einschließlich Links zu relevanten öffentlichen Datenkatalogen zur Schließung identifizierter Lücken.

Für wen es ist.

Dieser Service richtet sich an Start-ups, KMU, große Unternehmen und öffentliche Verwaltungen, die die Bereitschaft ihrer Daten für KI-Initiativen bewerten möchten. Um teilnehmen zu können, müssen Organisationen bereitstellen:

  • Ein klar definierter Geschäfts-Anwendungsfall und Zugang zu relevanten Datensätzen
  • Teilnahme an einer zwei- bis dreistündigen gemeinsamen Arbeitssitzung
  • Bereitschaft zur Unterzeichnung einer Geheimhaltungsvereinbarung (NDA)