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Künstliche Intelligenz
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Profilübersicht
- Mindestbudget
- > 25.000 €
- Stundensatz
- 50 € - 74 €
- Unternehmensgröße
- 51-200
- Gründungsjahr
- 2019
- Case Studies
- 3
- Gesprochene Sprachen
- Deutsch (German), English (English), Português (Portuguese)
Über DareData Engineering
DareData Engineering ist eine hochkarätige Boutique, die sich auf die Bereitstellung außergewöhnlicher Data Science- und Engineering-Dienstleistungen spezialisiert hat. Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, Unternehmen aller Art - von Start-ups bis hin zu Blue Chips - beim Übergang zu einer datengesteuerten Kultur zu helfen und sie bei der Bewältigung ihrer komplexesten Datenherausforderungen zu unterstützen. Unsere maßgeschneiderten Daten- und KI-Beratungslösungen, Schulungen und Data Engineering sollen unseren Kunden helfen, ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Als globaler Dienstleister führen wir erfolgreich Projekte in einer Vielzahl von Branchen und mit Kunden aus über 8 Ländern durch, darunter die USA, Großbritannien, Brasilien und die EU.
Bei DareData Engineering konzentrieren wir uns auf die Bereitstellung innovativer Lösungen, die es unseren Kunden ermöglichen, Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung oder Leistungssteigerung zu nutzen.
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Leistungen
BI & Big Data Lösungen
- Sonstiges 50%
- EMC 25%
- Microsoft BI & Big Data 25%
Künstliche Intelligenz
- Chatbot 30%
- Machine Learning 25%
- Sprach- und Textverarbeitung 25%
- Bildverarbeitung 20%
Portfolio
Kunden
- EDP
- OutSystems
- Roche
- CocaCola
- NOS Communications
- Accel Group
- Bain & Company
- Bial
- Heineken
- Central de Cervejas
- Altos Labs
- Tekever
Downloads
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Umsatzprognosen
Case Study von DareData Engineering
E-Commerce
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Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen, Musteranalyse und -erkennung, Mustervorhersage
Beschreibung
Unsere Algorithmen für maschinelles Lernen zur Absatzprognose werden derzeit in zwei Märkten eines der größten Getränkehersteller der Welt eingesetzt. Wir haben Prognosen auf Produktionsebene erstellt, die unter Verwendung der bewährten MLOps-Verfahren sowohl für den On-Trade-Bereich (Restaurants, Cafés usw.) als auch für den Off-Trade-Bereich (Einzelhandel) eingesetzt wurden. Wir haben eine erhebliche Verbesserung des aktuellen MAPE (Mean Average Percentage Error) erreicht, insbesondere im On-Trade-Geschäft.
>Lösung
Wir haben sowohl SARIMAX- als auch Prophet-Modelle getestet. Die Modelle werden neu trainiert, um eine Überanpassung zu vermeiden und signifikante Änderungen der Verbrauchernachfrage zu erfassen. Wir haben Verkäufe, Wetter, Fußballspiele, Feiertage und andere Faktoren zur Erfassung der Verbrauchernachfrage verwendet.
Ergebnisse
Wir haben für beide Unternehmen Modelle für mehr als 250 SKUs bereitgestellt. Es ist unmöglich, diese Modelle ohne geeignete MLOps-Techniken und funktionierende CI/CD-Pipelines in Angriff zu nehmen und zu verwalten.
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