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AI & Data Analytics
Mit einer Frage fängt alles an. Die Frage formuliert, wonach wir suchen, welche Ziele wir verfolgen, welche Entscheidungen wir treffen müssen. Analytics strukturiert die Fragestellung, nimmt sie auseinander. AI geht einen Schritt weiter und formalisiert die Frage in eine „Zielfunktion“: was wir vorhersagen, optimieren, oder automatisieren wollen. Daten, Analytics und AI stehen in symbiotischer Beziehung zueinander: ineinander verwebt und voneinander abhängig. Sie bilden eine mehrwertstiftende Kombination für Unternehmen, für die Gesellschaft und für die Welt.
Artificial Intelligence & Data Analytics bei Deloitte
Seit der Gründung im Jahr 1845 hat Deloitte den Wert von Daten und der daraus ableitbaren Einblicke verstanden. Das Mandat von Deloitte weitete sich über die Wirtschaftsprüfung und Steuern hinaus auf die Finanz- und Risikoberatung sowie auf die Technologieberatung aus. Wachsende Expertise ging mit einer internationalen Expansion einher, die ein globales Netzwerk professioneller Dienstleistungsunternehmen hervorbrachte, das in seiner Tiefe und Breite des institutionellen Wissens seinesgleichen sucht.
Die gefragten analytischen Fähigkeiten von Deloitte trieben das Unternehmen in den komplementären Feldern Datenmanagement und Künstliche Intelligenz voran. Unsere Skills im Bereich AI sind aus einer starken Analytics-Praxis entstanden. Seit über zehn Jahren ist AI in Deutschland und weltweit ein strategischer Investitionsbereich für Deloitte, u.a. durch den Launch des internationalen AI-Inkubators aiStudio. Hier werden zahlreiche Lösungen auf Basis von AI-Technologien entwickelt, darunter Tools und Frameworks für den Umgang mit AI-Risiken.
Mehr zu Artificial Intelligence
Könnte die Datenflut zu viel werden? AI bietet eine Lösung. Denn AI – die aus Unmengen von Daten gedeiht und komplizierte Muster identifiziert – „lebt“ von Daten. AI-Algorithmen helfen uns, Bedeutung aus den Daten zu „ernten“. Wo klassische Modelle auf theoretisch oder empirisch hergeleiteten Formeln und Regeln basieren, machen AI-Modelle Gebrauch von Algorithmen und Daten. Auch bei AI fängt es mit einer Frage an. Der Data Scientist übersetzte diese in eine mathematische Zielfunktion, sucht eine geeignete Methode und stellt Parameter einer Modellen-Architektur ein, um die Zielfunktion zu optimieren, um die Frage zu beantworten.
Mehr zu Data
Daten untermauern Analytics: ohne Daten werden Analysen auf Vermutungen reduziert, Theorie ohne Fundament. Daten bilden die Grundlage für Algorithmen und AI-Modelle. Sie erscheinen in vielen Formen: Tabellen, Bilder, Audio, Text. Sie erfassen die Zustände und Transaktionen der realen sowie in der virtuellen Welt. Je tiefer wir in das digitale Zeitalter eintreten, desto wichtiger werden Daten in der Wissenschaft, im Handel und in unserem beruflichen und privaten Leben. Die Erkenntnis, wie wertvoll sie sind, führt zu einem rasanten Zuwachs an neue Daten, Jahr für Jahr.
Mehr zu Analytics
Analytics, die Ableitung von Erkenntnissen aus Daten, ist ein essentielles Werkzeug, um Probleme zu lösen, Strategien zu entwickeln, informierte Maßnahmen zu ergreifen. Der Mehrwert von Analytics treibt die Nachfrage an Daten in die Höhe. Innovationen u.a. in der Sensorik gipfeln in besseren Fähigkeiten, feinere und genauere Daten zu generieren. Mit der Fülle von Daten wächst Analytics zu einem Fachgebiet: Data Science, die verspricht, tiefergehende Einsichten zu gewinnen, clevere Lösungen und bessere Wege zu finden.
Wie wir Ihnen helfen können
Die Welt ist vernetzt wie nie zuvor. Das bietet Chancen, setzt aber zugleich Unternehmen und die Gesellschaft unter außerordentlichen Druck. Vor dem Hintergrund des zunehmenden Wettbewerbs reicht es nicht, nur gut zu sein, man muss sich auszeichnen. Es hilft wenig, einen einzelnen Puzzlestein zu betrachten, wenn man die Verbindungen der Bausteine nicht erkennt. Wir kombinieren unser Fachwissen mit tiefgehender Branchenexpertise und einem beeindruckenden Katalog an Projekterfahrungen, damit wir gemeinsam mit Ihnen mehr erreichen können.
Wir decken je nach Bedarf die Skala von lokaler Lösungen bis hin zum High-Scale, Cloud-basierten Datenmanagement ab. Wir haben zahlreiche Formen und Formate von Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes für unsere Kunden aufgesetzt – von ‚hidden Champions‘ im Mittelstand bis hin zu führenden Multinationals. Wir setzten die geeignete Technologie ein, von transactional SQL bis hin zu fortgeschrittenen map-reduce-Ansätzen, wie sie die Tech-Giganten des Silicon Valley nutzen.
Unsere Kunden haben sehr klare Ziele vor Augen, wenn sie uns für die Schaffung eines Data Lakes beauftragen. Weit über die Archivierung und das Wiederauffinden hinaus, die Ziele sind auf Entscheidungen und Maßnahmen ausgerichtet. Mit schnellem Datenzugriff und aufschlussreichen Analytics helfen wir unseren Kunden, informierte Entscheidungen und Maßnahmen in diversen Bereichen zu treffen, u.a. Ressourcenverteilung, Kostenmanagement, Produktentwicklung und Kundenansprache.
Wir stehen bereit, den passenden Ansatz zu finden und zu implementieren, je nach Bedarf – ob zeitkritisch oder future-proof. Von der Datenvisualisierung bis hin zu maßgeschneiderten Programmierung, wir bringen eine umfangreiche Toolbox mit. Unsere kollektive Expertise und Praxiserfahrung aus unzähligen Kundenprojekten hat uns gezeigt, Lösungsqualität von Anfang an zu integrieren, Projektrisiken zu vermeiden und Liefereffizienz zu gewährleisten. Wir geben unser Bestes, dass auch unsere Kunden von der Breite und Tiefe unseres Wissensschatzes profitieren.
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"Too many AI researchers think real-world problems are not relevant" (MIT Technology Review)
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