Data Science ist weit mehr als ein Buzzword – es ist der strategische Schlüssel, um aus vorhandenen Daten echte Wettbewerbsvorteile zu generieren. Unternehmen sitzen heute auf riesigen Datenbeständen, die jedoch oft unstrukturiert, fragmentiert oder nicht systematisch nutzbar sind. Genau hier setzt Data Science an: Mit modernen Analysemethoden, statistischen Modellen und Algorithmen werden aus Daten Erkenntnisse, Prognosen und Automatisierungspotenziale.
Typische Anwendungsfelder reichen von Predictive Maintenance über Kundenverhalten bis hin zu Prozessoptimierung. Data Scientists analysieren sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenquellen, nutzen fortgeschrittene Methoden wie maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen, Anomalien aufzuspüren oder Vorhersagen zu treffen.
Gerade im Zusammenspiel mit Big Data-Technologien entfaltet Data Science sein volles Potenzial: große Datenmengen, hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und eine enorme inhaltliche Tiefe.
In Verbindung mit etablierten Business Intelligence-Strukturen sorgt Data Science für eine neue Qualität der Unternehmenssteuerung – jenseits klassischer Reports hin zu vorausschauender, datengetriebener Entscheidungsfindung.
Wir starten mit einem klaren Verständnis Ihrer Ziele und entwickeln daraus passgenaue Use Cases. Nach der Modellierung und Validierung integrieren wir die Lösungen in Ihre IT-Landschaft und sichern durch Training und Wissenstransfer eine nachhaltige Nutzung. So wird Data Science zum festen Bestandteil Ihrer Wertschöpfung.
Data Science bezeichnet die systematische Analyse großer und oft unstrukturierter Datenmengen mit Hilfe statistischer Verfahren, Machine Learning und moderner Technologien. Ziel ist es, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die fundierte geschäftliche Entscheidungen ermöglichen – von Prognosen über Automatisierung bis hin zu strategischen Insights.
Sie benötigen zunächst eine verlässliche Datenbasis – also Zugriff auf strukturierte oder unstrukturierte Daten aus relevanten Systemen. Darüber hinaus sind klare Ziele, geeignete Use Cases und ein interdisziplinäres Team (IT, Fachbereich, ggf. Data Scientists) hilfreich. noventum unterstützt Sie bei allen Schritten – auch beim Aufbau notwendiger Grundlagen.
Typische Ansatzpunkte sind Bereiche mit hoher Datenverfügbarkeit und dem Potenzial für Automatisierung oder Prognosen – z. B. Kundenverhalten, Prozesseffizienz, Wartung, Logistik oder Personalplanung. Wir helfen Ihnen, wertstiftende Use Cases zu identifizieren, zu priorisieren und zu realisieren.
Die Dauer hängt vom Reifegrad, der Komplexität des Use Cases und den verfügbaren Daten ab. Erste Pilotprojekte lassen sich häufig in wenigen Wochen umsetzen. Für strategische Plattformlösungen oder umfangreiche Produktivsetzungen kann der Zeitrahmen mehrere Monate betragen. Wir arbeiten iterativ und transparent – mit sichtbarem Mehrwert schon in frühen Phasen.
Nicht zwingend. Viele Unternehmen starten mit externer Expertise. Im Projektverlauf kann Know-how gezielt aufgebaut werden, um mittelfristig eigenständig Data-Science-Kompetenz zu entwickeln. noventum bietet hierzu Coachings, Schulungen und begleitende Enablement-Maßnahmen.
Ein erfolgreiches Modell braucht Pflege: regelmäßiges Monitoring, Performance-Prüfungen und ggf. Retraining mit aktuellen Daten. Wir setzen auf MLOps-Ansätze, die diese Aspekte automatisieren und nachhaltig sicherstellen – inklusive Integration in Ihre bestehende IT-Landschaft.
Data Science kann klassische BI-Architekturen sinnvoll ergänzen – z. B. durch präskriptive oder prädiktive Analysen, die in Dashboards oder operative Systeme eingebunden werden. Unsere Lösungen sind kompatibel mit gängigen BI-Plattformen und erweitern Ihre BI-Welt um zukunftsfähige Perspektiven.
Ja, absolut. Auch im Mittelstand gibt es zahlreiche datengetriebene Fragestellungen, die durch Data Science wirtschaftlich gelöst werden können. Wir passen Komplexität und Technologieeinsatz individuell an Ihre Ressourcen, Infrastruktur und Ziele an.
Unsere Lösungen aus dem Bereich Data Science ergänzen sich ideal und bilden gemeinsam ein leistungsfähiges Fundament für Ihre moderne Datenplattform. Lernen Sie auch unsere weiteren Schwerpunkte kennen:
Zentrale, qualitätsgesicherte Daten für Reporting, Planung und Analyse: Wir entwickeln individuelle DWH-Lösungen, die genau zu Ihren Anforderungen passen – skalierbar, performant und nachhaltig anschlussfähig.
Von der Anforderungsanalyse bis zur skalierbaren Zielarchitektur: Mit der nDPA-Methode gestalten wir ganzheitliche, anschlussfähige Datenplattformen – fundiert, wiederverwendbar, zukunftssicher.
Ob strukturierte oder unstrukturierte Daten – wir helfen Ihnen, Ihr Datenvolumen effizient zu speichern und zugänglich zu machen. Entdecken Sie, wie Lakehouse-Architekturen Analyse und Flexibilität vereinen.
Was wäre, wenn man sein Datenmodell einfach fragen könnte: „Warum ist der Deckungsbeitrag von Produktgruppe XYZ so niedrig?“ – und eine fundierte Antwort bekäme? GenAI und Tools wie Claude, Copilot & Co. versprechen genau das. Doch wie gut klappt das wirklich? Und was bedeutet das für Data Experts, Power User und Governance? Ein Erfahrungsbericht zwischen Faszination und Verantwortung von Data & Analytics Experte Marco Nielinger.
Der nwb Verlag ist seit vielen Jahren ein geschätzter Kunde von noventum. In der BI-Landschaft des Verlags wurde klassisch mit SQL Server, SSIS und SSAS gearbeitet – in unserem etablierten DWH-Schichtenmodell, allerdings noch nicht mit dem noventum Data Platform Accelerator (nDPA) und daher mit einer inflexiblen, schichtenbasierten Beladung über geschachtelte SSIS-Pakete. Ziel eines aktuellen Projektes war es, den nDPA Orchestrator einzuführen, um bestehende ETL-Prozesse zu modernisieren und flexibler zu gestalten. Doch bevor der Orchestrator seine Arbeit aufnehmen konnte, stand eine mühsame Fleißarbeit an: die Abhängigkeitsanalyse von rund 500 SSIS-Paketen.
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
Unternehmen erkennen zunehmend die Unumgänglichkeit von Self Service BI (SSBI), doch nicht selten scheitern sie an der Umsetzung und können deshalb die Potenziale nicht voll ausschöpfen. Mit diesem Beitrag wollen wir die folgende Frage beantworten: Welche Faktoren müssen erfüllt sein, damit die Zusammenarbeit zwischen zentraler BI-Organisation und Anwendern in den Fachbereichen – den so genannten „Power Usern“ – funktioniert und beide Seiten voneinander profitieren?
