Phase 02 des Data Science Lifecycle

Die richtigen
Daten identifizieren und erschließen

Daten sind der Rohstoff jeder KI-Lösung. Wir identifizieren relevante Datenquellen und bewerten ihre Qualität.

Zur Übersicht Phase 01 Phase 03

Datenakquise

Daten als strategisches Asset

Die Qualität Ihrer Daten bestimmt die Obergrenze dessen, was KI leisten kann.

Dateninventar

Systematische Erfassung verfügbarer Datenquellen mit Relevanzbewertung.

Qualitätsanalyse

Bewertung auf Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit.

Zugangswege

Identifikation optimaler Wege für sichere Datenbereitstellung.

🖥️ ERP / CRM

📡 IoT-Sensoren

🔌 APIs

🌐 Open Data

Data Pipeline

ETL / ELT / Streaming

Data Catalog

Profiliert & dokumentiert

✓Qualitätsgesichert

Datenakquiseautomatisiert · versioniert · überwacht

Vorgehen im Data-Science-Projekt

Unser Vorgehen

Bestandsaufnahme

Wir erfassen und katalogisieren alle relevanten Datenquellen mit Metadaten.

Qualitätsbewertung

Prüfung auf fehlende Werte, Inkonsistenzen, Ausreißer und Schema-Konformität.

Erste Exploration

Explorative Analyse für Einblicke in Muster und Verteilungen.

Datenbereitstellung

Konzeption sicherer, reproduzierbarer Zugangswege.

Data-Science-Deliverables

Typische Ergebnisse

Übersicht der relevanten Datenquellen

Bericht zur Datenqualität

Erste explorative Analyse

Empfehlungen zur Datenbereitstellung