DATA SCIENCE FÜR ÖFFENTLICHE VERWALTUNGEN.

Data Science für die öffentliche Verwaltung.

Die Wirtschaftszweige der öffentlichen Verwaltung, Sozialversicherung und Verteidigung zeigen vielerorts spannende Einsatzgebiete von Data Science Methoden. Naturgemäss sind diese Bereiche weniger stark dem offenen Wirtschaftsgeschehen ausgesetzt, nichtsdestotrotz hat eine datengestützte Entscheidungsfindung gerade im öffentlichen Bereich einen grossen Stellenwert.

Der Grundbaustein für weiterführende Data Science Anwendungen legt oft der Rohdatenanalysecluster. Die Anwendungen aus diesem Cluster haben zum Ziel, konsistente Datenstrukturen sowie ein fundiertes Datenverständnis zu schaffen. Damit Sie den Mehrwert ihrer Rohdaten nutzbar machen können.

Data warehousing

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Mit Data warehousing («Datenlager») wird eine optimierte zentrale Datenbank geschaffen, die Daten aus mehreren Quellen zusammenführt. Data warehousing und Datenbankmanagement schaffen oft die technische Grundlage für darauf aufbauende weiterführende Data Science Anwendungen. Ein Datenbankmanagement ermöglich Ihnen eine gezielte Verwendung Ihrer Datenbestände.

Datenvisualisierung

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Die Visualisierung von Daten und die Erstellung von Reports (wie Dashboards, Data Cockpits etc.) beinhaltet das Sichtbarmachen von abstrakten Daten. Eine gute Datenvisualisierung ermöglicht es dem Leser einfach Schlüsselaussagen zu erkennen und den Fokus auf das Wesentliche zu legen.

Data Storytelling

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Das Data Storytelling bezweckt das Interpretieren und strukturieren der Daten in Ihrem Business Kontext. Wie und wo wurden die Daten erfasst oder erzeugt? Was bedeuten Sie und wie gut ist die Qualität? Oder wie können wir sie für weitere Unternehmenszwecke einsetzen? Das sind Fragen die das Data Storytelling beantwortet. Damit aus ihren Rohdaten auch eine konsistente und verständliche Geschichte entsteht.

Webscraping

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Webscraping ist der Überbegriff für Techniken welche es ermöglichen gewisse Bereiche des Internets auf systematische Weise zu durchforsten, die benötigten Daten zu extrahieren und zur weiteren Verwendung abzulegen.

Im Anwendungscluster der Marktanalyse geht es um das Unternehmen umgebende Marktumfeld. Durch ein umfassendes Marktverständnis kennen Sie ihr ökonomisches Umsystem genau und wissen so auch mit welchen Mitteln sie weiteres Marktpotential erschliessen können.

Konkurrenzanalyse

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Bei der Konkurrenzanalyse wird mit investigativen Mitteln, sogenannten strukturentdeckenden Verfahren, versucht ein Benchmarking zu erarbeiten um eine Standortbestimmung für das eigene Unternehmen vorzunehmen.

Markt- und Preissimulationen

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Markt- und Preissimulationen ermöglichen die Prognose der Auswirkungen von Preis- und Marktvariationen auf metrische Kenngrössen des Unternehmens (Marktanteile etc.). Durch die Simulation können Werteverteilungen und Sensitivitäten im Markt aufgezeigt werden. Für diese Simulationsverfahren greifen wir auf Methoden der Computational Statistics zurück.

Marktpotentialstudie

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Die Marktpotentialstudien und –analysen haben zum Ziel, Antworten auf Fragen zu geben wie: Wie gross kann der Markt maximal werden? Wann ist der Markt komplett gesättigt? Dabei spielen Trends und Produktelebenszyklen eine wichtige Rolle. Unter Zuhilfenahme der Regressionsanalyse können multifaktorielle Abschätzungen von Marktpotentialen eruiert und plausibilisiert werden.

Kampagnendesign

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Um die Wirksamkeit und den Erfolg von (Marketing) Kampagnen zu untersuchen benötigt man Erfahrung im Kampagnendesign. Die strukturierte Analyse von Metriken wie Reichweite oder Engagement und deren Zusammenzug gehören genauso dazu wie Verfahren der Varianzanalyse.

Ein fundiertes Verständnis über die Kundenstruktur gibt detailliert Aufschluss über das Kundenverhalten. Diese Fragestellungen werden im Anwendungscluster Kundenanalyse bearbeitet. Durch ein vertieftes Kundenverständnis adressieren Sie Ihren Kundenstamm mit den relevanten Informationen und ziehen die richtigen Schlüsse aus deren Befindlichkeiten. Für Ihren unternehmerischen Erfolg von integraler Wichtigkeit.

Kundengewinnung

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Kundengewinnung steht am Anfang einer Kundenbeziehung. Mit prospektiven Machine Learning Techniken können die erfolgversprechendsten Kundenakquisitionen identifiziert werden.

Umfragen

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Eine gewissenhafte Umfrageerstellung und –analyse ist elementar um ein solides Kundenverständnis zu schaffen. Hierzu helfen uns Verfahren der künstlichen Intelligenz und der multivariaten Statistik um verborgene (Antworte-) Muster zu erkennen.

Kundenzufriedenheit

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Die Kundenloyalitäts- und Zufriedenheitsanalyse erfasst den Gemütszustand von Kunden und eröffnet so Handlungsspielräume um die Kundenbindung zu stärken. Zusammen mit der Entwicklung von Churn Modellen (Kundenverweildauermodellen) ergibt sich so ein umfassendes Bild zu Abwanderungsgedanken gewisser Kundenprofile.

Kundenprofile

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Für die individuelle Kundencharakterisierung steht die Kundenprofilerstellung. Mit Hilfe von Werkzeugen aus der multivariaten Statistik gelangt man zu hochdimensionalen Kundencharakterisierungen um so punktgenau gewisse Kundenprofile anzusprechen. Durch Reaggregation solcher Profile können abgrenzbare Kundensegmente erstellt werden.

Die Anwendungen im Bereich der Produktanalysen haben zum Ziel, ihr Produktportfolio optimal zu entwickeln und zu bepreisen. Eine vertiefte Produkteanalyse ermöglicht es Ihnen Ihre Produkte und Dienstleistungen qualitativ und preislich optimiert anzubieten.

Produktentwicklung

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Durch die Anwendung von Methoden aus der multivariaten Statistik können Produkteentwicklungen und -bündelungen vorgenommen werden welche optimal auf die Nachfrage ausgerichtet ist. Dies vereinfacht den Vertrieb, steigert die Kundenzufriedenheit und den Erfolg.

Empfehlungsdienst

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Beim Produktempfehlungsdienst werden Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Produkten systematisch untersucht und profiliert. Dies ermöglicht die individuell besten alternativen Produktvorschläge präsentieren zu können. Wir benutzen für diesen Anwendungsfall hauptsächlich Methoden der Recommender Systems.

Pricing

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Produktpricings eruieren optimale Tarifstrukturen und errechnen Sensitivitäten und Elastizitäten Ihrer Dienstleistungen. Dies ermöglicht Ihnen an der Preissetzung Veränderungen vorzunehmen ohne dass damit ein Absatzzerfall einhergeht.

Cross selling

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Eng verwandt mit den Produkteähnlichkeiten und Produktekomplementarität sind die Analysen zu Up- und Cross selling. Hier werden, aufbauend auf den individuellen Produktecharakteristika mögliche Höher- oder Querverkäufe angestrebt. In diesem Bereich bieten sich verschieden Techniken des Machine Learnings an.

Der Anwendungscluster der Finanzanalyse bietet sehr gute Hilfestellungen für strategische Unternehmensentscheide. Sie sind damit für zukunftsgerichtete Geschäftsentscheidungen besser gewappnet.

Preisprognosen

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Ebenso zentral für das unternehmerische Handeln sind Prognosen zu Preisbewegungen oder Absatzprognosen. Durch Anwendung von Zeitreihenanalysemodellen können zukünftige Entwicklungen frühzeitig antizipiert werden und Unternehmensentscheide darauf ausgerichtet werden.

Szenarioanalyse

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Wie beeinflusst eine exogene Bewegung unser Unternehmen? Oder was geschieht bei einem spezifischen Szenario? Bei solchen Fragestellungen kann eine Szenarioanalyse grossen Aufschluss geben. Data Science Anwendungen aus dem Bereich von Computational Statistics (zb. Monte Carlo Methoden) können einen grossen Mehrwert zur Beantwortung solcher Fragen liefern. Ihr Unternehmen ist dadurch vor Fehlentscheidungen besser gefeit.

Kennzahlen

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Eine etwas bekanntere Anwendung von Data Science im Cluster Finanzanalyse ist die Kennzahlenmessung. Hier wird primär durch deskriptive Verfahren der Statistik versucht, Geschäftsmetriken (Rentabilität, KPI’s etc.) zu beschreiben. Kennzahlen dienen zur Steuerung und Charakterisierung von Geschäftsentscheiden.

Assetbewertung

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Eine marktnahe Bewertung von Anlagen (Assets) und Optionen (auch Realoptionen) hat für viele Unternehmen naturgemäss eine zentrale Bedeutung. Dank dem Einsatz von Data Science Verfahren aus dem Gebiet der Numerik können realistische Bewertungen des Anlagevermögens vorgenommen werden.

Ein ebenso wichtiger Data Science Anwendungsbereich sind Analyseformate der Unternehmensanalyse. Strukturierte Kenntnisse Ihrer Unternehmung lassen Sie sachgemässer entscheiden.

Risikoanalyse

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Für fundierte Geschäftsentscheidungen sind Risikoanalysen essentiell. Eine Modellierung und Messungen von Geschäftsrisiken ist vielerorts unabdingbar. Anhand einer Modellierung von stochastischen Prozessen werden Risikoverteilungen sichtbar und ermöglicht Ihrem Unternehmen dadurch, risikoadäquate Entscheidungen zu treffen.

Portfolioanalyse

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Die Data Science Anwendung der Portfolioanalyse und –optimierung hat zum Zeck, die Struktur ihres Unternehmensportfolios zu untersuchen und womöglich anzupassen. Eine mathematische Optimierung kann dabei helfen, eine optimale Portfoliozusammensetzung zu erhalten.

Budgetierung

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Mit generalisierten linearen Modellen kann für Ihr Unternehmen eine quantitative Budgetierung vorgenommen werden. Der Mehrwert gegenüber der erfahrungsgemässen Budgetierung basierend auf dem Vorjahr liegt in der Plausibilisierung und Quantifizierung der Eingangsgrössen.

Fluktuationsmodelle

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Die Fluktuationsmodellierung hat zum Ziel, mögliche Abgänge von Mitarbeitern vorherzusehen oder zu erkennen. Verweildaueranalysen eignen sich für solche Ereigniszeitanalysen hervorragend. Sie erkennen und identifizieren so allfällige Treiber von Fluktuationen.

Im Anwendungscluster Prozessanalyse finden sich Use Cases für die Optimierung ihrer Unternehmensprozesse. Die Optimierung von Geschäftsprozessen bietet ein grosses Kosteneinsparungspotential welches sie dank gewissenhaft eingesetzten Data Science Anwendungen zu Tage fördern können.

Digitalisierung

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Bei der Digitalisierungsprozessentwicklung geht es um die Umwandlung von analogen Prozessen in Prozesse für digitaltechnische Systeme. Ein qualitativ hochstehender digitaler Prozess zeichnet sich durch eine schnellere, weniger fehleranfällige Verarbeitung aus, ist strukturiert historisierbar und kostengünstiger.

Vertriebsprozess

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Im Bereich der Verkaufs- und Werbeprozessoptimierung ergibt sich ebenfalls ein grosses Einsatzgebiet von Data Science Techniken. Durch Zuhilfenahme von Methoden aus der multivariaten Statistik und der künstlichen Intelligenz können Verkaufspotentialfaktoren (seitens der Empfänger) eruiert und darauf ausgerichtet werden. So wird der Prozess zielgerichteter und erfolgsversprechender.

Supply Chain

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Eine optimale Abstimmung der Lieferkette (Supply Chain) hat zum Ziel, den Beschaffungsprozess über die ganze Organisation hinweg zu optimieren. Das komplexe Geflecht von Herstellern, Lieferanten und anderen Handelspartnern verlangt nach einer Abbildung der Interdependenzen in einem linearen, mathematischen Programm.

Produktionsprozess

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Wie bei der Supply Chain stellen sich bei der Produktionsprozessanalyse sehr ähnliche Fragen. Auch hier ist es das Ziel, den Produktionsprozess dergestalt zu optimieren, dass Maschinenlaufzeiten, Lagerplatzverfügbarkeiten und Produktivität bestmöglich aufeinander abgestimmt sind. Methoden der mathematischen Optimierung ermöglichen auch hier die bestmögliche Lösung zu bestimmen.

Anwendungen im Cluster der Serviceanalyse kennzeichnen sich durch neuartige Servicedienstleistungen welche durch die Nutzung von Data Science erst entstanden sind. Die vielseitigen Anwendungsgebiete der Datenwissenschaft erschliessen solche neuen Dienstleistungen um zielgerichteter auf verändernde Kundenbedürfnisse einzugehen.

Betrugsbekämpfung

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Betrugsbekämpfung hat selbstredend die Bekämpfung von Missbrauch gegen das Vermögen zum Ziel. Dass die Detektion von Schäden am Vermögen gelingt bedient man sich verschiedener Methoden der künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings. Auffälligkeiten in Mustertypen werden so auch in grossen Datenmengen zielgenau aufgespürt.

Kundeninteraktion

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Die Entwicklung von digitaler Kundeninteraktionen (Kundensupport, Chat Bots, Empfehlungsdienste etc.) ist ebenfalls eine durch automatisierte Sprach- und Texterkennung entstandene Data Science Anwendung. Die digitale Interaktion kann Ihrem Unternehmen helfen die Ansprechbarkeit besser zu strukturieren, die Verfügbarkeit zu erhöhen und die Prozesse kundengerichteter auszugestalten.

Mustererkennung

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Die Anwendung der Techniken von Bild-, Text- und Mustererkennungen mit künstlicher Intelligenz sind polyvalent in der Serviceanalyse einsetzbar und bilden häufig die Grundbausteine für erfolgreiche Dienstleistungserweiterungen.

Personalisierte Medizin

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Multivariate statistische Verfahren können eingesetzt werden für Empfehlungen in der personalisierten Medizin. Die personalisierte Medizin umfasst diagnostische, präventive und therapeutische Massnahmen, die auf ein Individuum optimal zugeschnitten sind. Von solch datenbasierten, massgeschneiderten Behandlungen kann man wirksamere Therapien mit weniger Nebenwirkungen ableiten.

WORKSHOP ABLAUF.

Ihr Use Case Workshop

Unser Use Case Workshop zeigt Ihnen auf, welche Analyseprojekte für Sie nutzbringend sind und macht eine Aufwandschätzung dieser Vorhaben.

Der Use Case Workshop besteht aus fünf Schritten. Am Kick-off Termin lernen wir uns kennen und denken uns in Ihre Situation ein. Nach der Vorbereitung unsererseits tauschen wir uns über die erarbeiteten Vorschläge am Workshoptag aus. Ihren Input nehmen wir zur Nachbereitung mit und präsentieren Ihnen im Abschlussgespräch das konsolidierte Ergebnis.

  • Kick-off

    Kennenlernen. Evaluieren. Herausforderungen identifizieren. Business Understanding.

  • Vorbereitung

    Vorschlagserarbeitung. Expertisenmeinung. Potentialabschätzung.

  • Workshop

    Austausch über Use Case Vorschläge. Input aufnehmen. Fragen aufbringen und klären. Vertieftes Business Understanding.

  • Nachbereitung

    Input einarbeiten. Benchmarking. Lösungsansätze konsolidieren.

  • Schlussbesprechung

    Präsentation der konsolidierten Ergebnisse. Machbarkeitsstudie. Aufwandschätzung.

IHRE VORTEILE.

Weshalb Quantivity?

Data Science Expertise

Wir verfügen über eine äusserst grosse Methodenvielfalt an quantitativen und statistischen Frameworks.

Projekterfahrung

Unsere langjährige Erfahrung mit quantitativen Projektvorhaben und deren Herausforderungen kommt Ihnen zugute.

Agiles Vorgehen

Wir entwicklen zusammen mit Ihnen im agilen Projektmanagment und in mehreren Iterationen die passenden Lösungen.

Business Understanding

Das Geschäftsverständnis ist von integraler Wichtigkeit für eine adäquate Lösung. Wir denken uns in Ihre Situation ein.

Open Source Community

Wir entwickeln mit Open Source Technologien. Für Sie entstehen keine Kosten für Lizenzen.

Support

Post-sales Support gehört für uns selbstverständlich dazu. Wir wollen nachhaltige Lösungen.

AUSGEWÄHLTE REFERENZEN.

Referenzen und Projekte.

QUANTIVITY STANDORTE.

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