Unsere Spezialisten gewinnen Rohdaten aus unterschiedlichen, geprüften Quellen. Danach werden die Daten in mehreren Schritten aufbereitet: Fehlerhafte oder fehlende Werte werden identifiziert und entfernt, Inkonsistenzen eliminiert und die Daten nach relevanten Kriterien strukturiert. Ziel ist es, einen aussagekräftigen, verlässlichen Datensatz zu erhalten, auf dessen Grundlage sowohl trendbasierte als auch anomaliebasierte Analysen durchgeführt werden können. Die Explorationsphase endet mit einer ersten Bewertung zur analytischen Nutzbarkeit.

In der Modellierungsphase definieren wir auf Grundlage der explorierten Daten geeignete Algorithmen. Durch Trainingsverfahren lernen die Modelle, Muster zu erkennen, Trends zu antizipieren oder bestimmte Verhaltensweisen zu bewerten. Die Auswahl des Verfahrens hängt von den Eigenschaften der Daten und dem Analyseziel ab. Trainingsdaten werden nach festen Standards genutzt und regelmäßig aktualisiert. Während des Trainings werden Fehlermuster erkannt und behoben, um Überanpassungen oder Verzerrungen vorzubeugen.

Vor jeder Produktivschaltung unterzieht unser Team die erarbeiteten Modelle einem intensiven Validierungsprozess. Hierzu zählen die Überprüfung der Genauigkeit, Kontrolle auf mögliche Verzerrungen und Tests auf Reproduzierbarkeit. Alle Ergebnisse werden dokumentiert und mit historischen Daten abgeglichen, um Konsistenz und Transparenz zu gewährleisten. Diese Stufe beinhaltet auch Feedbackschleifen mit Nutzern, deren Hinweise zur weiteren Optimierung beitragen.

Nach Abschluss der Validierung und eines internen Freigabeprozesses werden analysierte Handlungsempfehlungen im Nutzerbereich automatisch bereitgestellt. Jede Empfehlung ist mit genauen Erläuterungen und den zugrundeliegenden Analyseaspekten versehen. Es erfolgt eine fortlaufende Kontrolle durch unser Team, um die Qualität dauerhaft hoch zu halten. Die Nutzer behalten jederzeit die Entscheidungsfreiheit bezüglich der Umsetzung jeder Empfehlung. Die Ergebnisse können je nach Marktlage variieren.