Projektinhalte
-
Identifizierung der vorhandenen Datenquellen und Daten (strukturiert/unstrukturiert, intern/extern)
-
Durchführung Erst-Analyse auf der Basis eines Data Science-Ansatzes (Machine Learning)
-
Prüfung vorhandene Lösungen am Markt
-
Agile Entwicklung des Prototyps
-
Nutzung des Prototyps an einem Pilot-Standort
-
Aufbau der technischen Infrastruktur/Architektur
-
Weiterentwicklung des Prototyps zum MVP
-
Implementierung des MVP in der technischen Infrastruktur
-
Schulung der Nutzer und Anwendungsverantwortlichen
-
Übergabe der Lösung an den Kunden
-
Globaler Rollout der Lösung
Möchten Sie mehr zu diesem spannenden Projekt erfahren? Kontaktieren Sie uns!
