Ablauf einer Zusammenarbeit:

Terminbuchung

 

Sie buchen einen unverbindlichen Termin zu einem Webmeeting und wählen dabei Ihr bevorzugtes Konferenztool aus. Nach der Buchung erhalten Sie eine Bestätigungsmail mit der Möglichkeit, optional Ihre Testdaten verschlüsselt auf einen Nextcloud-Server bereitzustellen. Dann kann ich mir einen ersten Überblick verschaffen.

Erstgespräch

 

In unserem kostenlosen Erstgespräch, das etwa 30 Minuten dauert, besprechen wir Ihre konkreten Herausforderungen. Wenn Sie ein gutes Gefühl haben, erstelle ich Ihnen ein maßgeschneidertes Angebot für meine Unterstützung.

Beauftragung

 

Sind Sie mit dem Angebot einverstanden und alle weiteren Details sind geklärt (z. B. die Unterzeichnung eines NDA), senden Sie mir Ihre offizielle Beauftragung.

Projektumsetzung

 

Ich beginne mit der Umsetzung Ihres Projekts und arbeite daran, es erfolgreich abzuschließen. Dabei halte ich Sie über den Fortschritt informiert und stelle sicher, dass alle Ihre Anforderungen erfüllt werden.

Prozessablauf

In der Regel gehe ich bei Data Analytics - Projekten nach folgendem Ablauf vor:

Problemdefinition und Zielsetzung:

 
  • Identifikation des Problems: Ich identifiziere mit Ihnen die Herausforderung oder die Fragestellung, die gelöst werden soll.
  • Zielsetzung: Gemeinsam legen wir die Ziele und Erwartungen des Projekts fest.

Datenbeschaffung:

 
  • Datenquellen identifizieren: Wir bestimmen die relevanten Datenquellen, sowohl intern als auch extern.
  • Daten sammeln: Die benötigten Daten werden aus den identifizierten Quellen extrahiert.

Datenaufbereitung:

 
  • Datenbereinigung: Ich entferne Duplikate, gehe mit fehlenden Werten um und korrigiere Fehler.
  • Datenformatierung: Die Daten werden in ein geeignetes Format für die Analyse konvertiert.
  • Datenintegration: Daten werden aus verschiedenen Quellen zusammengeführt.

Datenexploration und -visualisierung:

 
  • Explorative Datenanalyse (EDA): Ich untersuche die Daten, um Muster, Trends und Anomalien zu identifizieren.
  • Datenvisualisierung: Diagramme und Grafiken werden zur besseren Verständlichkeit der Daten eingesetzt.

Modellierung und Analyse:

 
  • Auswahl der Analysemethoden: Es folgt die Bestimmung der geeigneten statistischen oder maschinellen Lernmethoden.
  • Modellbildung (optional): Entwicklung und Training von Modellen zur Datenanalyse.
  • Modellbewertung (optional): Validierung und Bewertung der Modelle anhand von Testdaten.

Ergebnisse interpretieren und kommunizieren:

 
  • Ergebnisse interpretieren: Analyse der Modellergebnisse und Ableitung von Erkenntnissen.
  • Berichterstellung: Erstellung von Berichten und Präsentationen zur Kommunikation der Ergebnisse.

Implementierung und Monitoring:

 
  • Implementierung: Integration der Analyseergebnisse in Geschäftsprozesse oder Systeme.
  • Monitoring und Wartung: Überwachung der Modelle und Anpassung bei Bedarf.


Feedback und Iteration:

 
  • Feedback einholen: Bewertung der Analysen und Modelle auf Effektivität.
  • Iteration: Anpassung und Verbesserung der Modelle basierend auf Feedback und neuen Daten.

Nicht immer sind alle beschriebenen Prozessschritte notwendig.

Wir schauen gemeinsam, welcher Umfang und welche Techniken in Ihrem konkreten Fall am effektivsten sind.