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Datenmanagement & Data Science Consulting

Nutzen Sie Ihre Daten gezielt für Ihren Geschäftserfolg: Wir helfen Ihnen Erkenntnisse, Abhängigkeiten und Trends aus Ihren Daten zu identifizieren und zu nutzen

Nutzen Sie Ihre Daten gezielt für Ihren Geschäftserfolg

Die Datenmenge in Unternehmen wächst rasant – doch ohne eine klare Struktur, leistungsfähige Plattformen und intelligente Analyseverfahren bleibt ihr Potenzial weitgehend ungenutzt.

Wir helfen Ihnen dabei, Ihre Daten zuverlässig zu verwalten, effizient aufzubereiten und gewinnbringend zu analysieren. So schaffen Sie die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, automatisierte Prozesse und erfolgreiche KI-Projekte.

Beratung anfragen

Endlich volle Transparenz statt Datensilos
Wir schaffen eine einheitliche Data Management Basis, mit der Sie verstreute Datenquellen konsolidieren und stets verlässliche, aktuelle Informationen für Entscheidungen nutzen können.

Daten systematisch nutzbar machen
Von der Sammlung bis zur Analyse: Wir helfen Ihnen, Daten strukturiert zu erfassen, aufzubereiten und zu modellieren, sodass Sie auch große Datenmengen effizient auswerten und relevante Insights sofort erkennen.

Data & AI: Daten AI-ready machen
Mit einer skalierbaren Data Management‑ und Data‑Science‑Architektur legen wir den Grundstein für den erfolgreichen und sicheren Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Unsere Datenmanagement & Data Science Consulting Services

Von Datenstrategie bis data-centric AI: Ihre Daten smart nutzen

In einer Welt, die von Daten dominiert wird, liegt der Schlüssel zu mehr Geschäftserfolg in der Fähigkeit, Unternehmensdaten zu verstehen und gezielt zu nutzen. Viele Unternehmen kämpfen dabei mit typischen Herausforderungen, wie Datensilos, inkonsistenter Datenqualität, fehlenden Insights, manuellen Prozessen und KI‑Initiativen, die scheitern. Mit unseren Datenmanagement und Data Science Beratungsleistungen und Lösungen auf Basis von Microsoft helfen wir Ihnen, das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen.

Data Management – das Fundament Ihrer Datenstrategie

Ein professionelles Daten Management schafft die Basis für Vertrauen in Ihre Daten und bildet die Grundlage für jedes erfolgreiche KI‑ oder Analytics‑Projekt. Wir unterstützen Sie u. a. bei:

- Aufbau einer skalierbaren Data‑Management‑Plattform mit Microsoft
- Konsolidierung aller relevanten Datenquellen = Schluss mit Datensilos
- Definition einer nachhaltigen Datenarchitektur & Datenstrategie
- Data Governance, Security & Compliance
- Sicherstellung hoher Datenqualität für data‑centric AI

Ergebnis: Ihre Daten werden strukturiert, zentral verfügbar und verlässlich – ideal für Analysen, Automatisierung und KI.

Data Science – aus Daten wertvolles Wissen machen

Mit unserer Data Science Beratung und modernen Analyseverfahren verwandeln Sie große Datenmengen in Insights und Prognosen. Wir bieten:

- Sammlung, Bereinigung und Vorbereitung Ihrer Daten
- Modellierung & Machine Learning
- Predictive Analytics und Predictive Maintenance Lösungen
- Visualisierungen, um klare Handlungsempfehlungen für Ihre Fachbereiche abzuleiten

Ergebnis: Schneller bessere Entscheidungen treffen, Trends früher erkennen und Prozesse automatisieren

Data & AI – der nächste Schritt zur intelligenten Organisation

Data & AI verbindet Datenstrategie, Datenqualität und KI‑Modelle zu einer integrierten Zukunftsarchitektur. Unser Ansatz ermöglicht es Ihrem Unternehmen:

- Data‑Centric AI‑Methoden erfolgreich zu nutzen
- KI‑Projekte sicher und skalierbar zu entwickeln
- Big‑Data‑Analysen effizient umzusetzen

Wir beraten Sie, wie Sie Ihre Daten zu AI-ready-Data machen, KI gewinnbringend einsetzen und Schritt für Schritt zu einer echten datengetriebenen Organisation werden.

Data Governance & Sicherheit – klare Regeln, sichere Daten, volle Kontrolle

Mit einem strukturierten Governance‑Ansatz und modernen Sicherheitslösungen sorgen wir dafür, dass Ihre Daten jederzeit korrekt, geschützt und compliant bleiben. Wir unterstützen Sie u. a. bei der Einführung von Datenrichtlinien, rollenbasierten Zugriffsmodellen, Sicherheits‑ und Compliance‑Frameworks sowie beim Aufbau eines transparenten und auditfähigen Datenmanagements.
Ergebnis: Sie minimieren Risiken, erfüllen regulatorische Anforderungen und schaffen eine vertrauenswürdige Basis für Analytics, Automatisierung und KI.

Vorgehen: Analyse, Implementierung und Adoption

Wir begleiten Sie von der ersten Analyse über die technische Implementierung bis zur späteren Optimierung. Dabei arbeiten wir je nach Anforderungen und Use Cases eng mit Ihren Fachbereichen zusammen, damit Lösungen nicht nur technisch funktionieren, sondern auch im Alltag echten Mehrwert stiften.

Data Science und Datenmanagement im Unternehmen

Warum Data Management & Data Science kombinieren?

Die Bereiche bedingen und verstärken sich gegenseitig:

Data Management schafft die verlässliche Basis mit der Data Science aussagekräftige Informationen, Analysen und Prognosen liefert.
Ohne Data Science bleiben Daten wertloser Rohstoff.
Ohne strukturiertes Datenmanagement bleibt KI fehleranfällig.

Gemeinsam ermöglichen sie eine durchgängige Datenwertschöpfung.

Ihr Weg zur datengetriebenen Organisation

Mit unserem integrierten Ansatz aus Data Management und Data Science (und AI ready Data) bauen Sie eine zukunftssichere, skalierbare Datenarchitektur auf und verankern datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

Wir begleiten Ihr Unternehmen auf diesem – strukturiert, transparent und mit klar messbarem Mehrwert.

Vom Datensilo zur datengetriebenen Organisation

Wir analysieren mit Ihnen Ihre aktuelle Datenlandschaft und identifizieren die Use Cases, die den größten Hebel für Ihr Unternehmen bieten. So entsteht ein klarer, realistischer Weg zu besseren Entscheidungen und erfolgreichen KI-Projekten.

Datenstrategie besprechen

Datenmanagement in der Praxis: ESA Data Factory

ESA: Von verteilten Datensilos zur zentralen Data Factory

Die European Space Agency stand vor einer klassischen Datenmanagement-Herausforderung: heterogene Data Warehouses, keine einheitliche Sprache für Daten über Direktorate hinweg. Gemeinsam mit novaCapta hat die ESA auf Basis von Microsoft Azure eine zentrale Data Factory aufgebaut, die als Single Source of Truth Echtzeitentscheidungen ermöglicht und die Grundlage für künftige KI-Projekte bildet.

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Datenmanagement und Data Science mit Methode

Verifizierte Methodik statt Trial-and-Error

Wir starten mit einem Envisioning Workshop und erarbeiten gemeinsam, welche Module und Prozesse für Sie den größten Hebel bieten.

Von der Datenstrategie bis zum produktiven KI-Modell

Wir analysieren Ihr bestehendes Setup, optimieren Prozesse und identifizieren ungenutztes Potenzial.

ISO-zertifiziert und Fabric Featured Partner

Wir nutzen Ihre bestehende Infrastruktur und erweitern sie gezielt um die CRM-Module, die zu Ihren Vertriebsprozessen passen.

Fokus auf reale Use Cases, nicht auf theoretische Modelle

Wir begleiten die Migration zu Dynamics 365 und sorgen für einen sauberen Übergang Ihrer Daten und Prozesse.

ISO Zertifizierungen & Microsoft Data & AI Azure Batch

Microsofts Datenanalyse & Datenmanagement Software: Fabric

Microsoft Fabric

Funktionen der Data Analytics Platform

Microsoft Fabric ist eine SaaS-basierte, ganzheitliche All-in-One Data- und Analytics-Platform, die verschiedene Microsoft Lösungen wie Data Factory, Synapse Analytics und Power BI zusammenführt und bietet auf einer einzigen, einheitlichen Datenplattform verschiedene Funktionen in den Bereichen Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -analyse bzw. -visualisierung.

Demo anfragen

Data Engineering (Data Factory)

Dank über 150 Konnektoren (relationale Datenbanken, Cloud-Dienste und APIs) können Sie Ihre Rohdaten aus unterschiedlichsten Quellen in einen zentralen Data Lake übertragen und die Datentypen bereinigen und transformieren. Microsoft Fabric ermöglicht außerdem zeitgesteuerte oder ereignisgesteuerte Datenpipelines für die Orchestrierung von Datenübertragungen.

Data Warehouse

Mit Microsoft Fabric optimieren Sie Ihre zusammengeführten Rohdaten aus verschiedenen Quellen und Datenstrukturen in einheitlichen Datenmodellen und Tabellen. Damit legen Sie die Grundlage für einfache Auswertungen und Analysen und bereiten die Daten für Data Science mit Machine Learning vor.

Data Lakehouse

OneLake ermöglicht die Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten in einem zentralen, skalierbaren Format. Es kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit den Analysefähigkeiten eines Data Warehouses, sodass Sie mit den passenden Modelle Ihre Daten nahtlos speichern, verarbeiten und analysieren können.

Data Science mit KI

Die Data Science-Funktionalitäten von Azure Machine Learning stehen auch in Microsoft Fabric zur Verfügung. Mit Zugriff auf vortrainierte KI-Modelle einerseits und einer leistungsstarken Infrastruktur für das Training eigener Modelle andererseits ermöglicht Fabric schnelle und skalierbare Analysen. Der zentrale OneLake sorgt dabei für eine einfache Datennutzung.

Echtzeitanalyse

Mit Real-Time Analytics können Sie auch große Mengen an Streaming-Daten aus IoT-Geräten, Sensoren oder anderen Quellen direkt verarbeiten und analysieren. Ergebnisse werden in Echtzeit in Power BI visualisiert und ermöglichen so unmittelbare Entscheidungen. Dank der skalierbaren Cloud-Architektur und integrierter Sicherheitsfunktionen ist die Plattform ideal für zeitkritische Anwendungen – auch bei dynamisch wachsenden Datenmengen.

Datenvisualisierung

Durch die nahtlose Integration mit Power BI können Sie Dashboards und Berichte für verschiedene relevante Stakeholder erstellen. Daten aus dem zentralen OneLake oder anderen Quellen lassen sich direkt grafisch, dynamisch und interaktiv visualisieren, ohne dass zusätzliche Exporte oder Transformationen erforderlich sind.

Data Governance

Durch den zentralen Speicherort mit OneLake können Sie relevante Governance- und Sicherheitsstandards für sämtliche Microsoft Fabric Komponenten an einer Stelle einheitlich verwalten und überwachen.

novaCapta ist Fabric Featured Partner

Als Fabric Featured Partner gehört die novaCapta zu einem exklusiven Kreis von weniger als einem Prozent der Microsoft-Partnerunternehmen in Deutschland.

Die Aufnahme in dieses exklusive Microsoft-Programm bestätigt unsere führende Expertise in Beratung, Implementierung und Optimierung von Microsoft Fabric.

Die Grafik zeigt das Badge Fabric Featured Partner von Microsoft, das die novaCapta erhalten hat

FAQs zu Datenmanagement, Data Science und Künstlicher Intelligenz

Was ist der Zusammenhang zwischen KI, Data Science & Data Management?

Data Management, Data Science und Künstliche Intelligenz ergänzen sich perfekt und stehen in einer engen Wechselwirkung
Data Management bildet die Grundlage für erfolgreiche KI- und Data-Science-Projekte, denn es umfasst die Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung, um qualitativ hochwertige Daten für Analysen bereitzustellen. Und auch andersrum: KI kann Ihr Data Management erheblich optimieren.

Auch zwischen Künstlicher Intelligenz und Data Science gibt es eine wechselseitige Wirkung: KI-Anwendungen benötigen gut aufbereitete und strukturierte Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Im Gegenzug verwendet Data Science von KI generierte statistische Modelle, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen; darüber hinaus dient KI als nützliches Werkzeug und kann Data Scientists bei ihrer täglichen Arbeit effizient unterstützen.

Data Management liefert die Basis für Data Science & KI

KI-Modelle und Data Science benötigen gut aufbereitete und strukturierte Daten – ohne saubere Daten und Analyse bleibt KI ineffektiv.

KI als Werkzeug in der Data Science

Innerhalb der Data Science wird KI (insbesondere Machine Learning) genutzt, um komplexe Muster in Daten zu erkennen oder Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Data Science interpretiert KI-Ergebnisse

KI liefert oft Modelle oder Vorhersagen, deren Ergebnisse Data Scientists interpretieren, visualisieren und für die Entscheidungsfindung aufbereiten.

Was sind Anwendungsszenarien im Zusammenspiel von Data Management, Data Science und KI?

Anwendungsszenarien und Beispiele für das Zusammenspiel von Data Management, Data Science und KI sowie Big Data sind u.a.:

Optische Zeichenerkennung (OCR): Die Texterkennung bzw. automatische Schrifterkennung wandelt gedruckte oder handschriftlich verfasste Texte aus Bildern in maschinell lesbaren Text um. So können Sie beispielweise Formulare einfach digitalisieren.
Personaleinsatzplanung: Anhand von Echtzeitdaten, z.B. zu Eingängen von Bestellungen oder Materialengpässen, lassen sich automatisch präzise Prognosen zu benötigten Kapazitäten erstellen, um das Personal exakt planen zu können.
Optimierte Tourenplanung: Mithilfe von Data Science Anwendungen optimieren Sie Ihre Touren, z.B. zur Auslieferung Ihrer Waren oder für Vertriebsrouten, indem bestehende und vorhersagbare Aufträge in ressourcenschonende Routen integriert werden.
Stimmungsanalyse: Mit der Stimmungsanalyse können Sie automatisch die Stimmung des Verfassenden einer Nachricht auswerten und zum Beispiel in „positiv“, „negativ“ oder „neutral“ kategorisieren. Ihre Mitarbeitenden im Kundenservice können so beispielsweise adäquat auf die Stimmung der Kund:innen reagieren.

Dynamic Pricing: Im Bereich E-Commerce unterstützt Sie Data Science bei der optimalen Preisfindung. Auf Basis des Kaufverhaltens der Kund:innen sowie Preisanpassungen des Wettbewerbs wird stets der optimale Preis für Ihre Produkte kalkuliert.
Spracherkennung & -übersetzung: Transkribieren Sie Audiostreams und -dateien in Echtzeit in Text, den Ihre Anwendungen, Tools oder Geräte anzeigen und verwerten können. Die Anwendung erkennt dabei die Sprache und kann bei Bedarf live eine Übersetzung liefern.
Textklassifizierung & -zusammenfassung: Lassen Sie Texte automatisch in benutzerdefinierte Kategorien einsortieren und die wichtigsten Informationen aus einem Text extrahieren. Kund:innenanfragen können so z.B. nach Dringlichkeit priorisiert und nach Thema zugeteilt werden.
Benutzerdefinierte Erkennung benannter Entitäten: Identifizieren und extrahieren Sie zuvor definierte Entitäten aus unstrukturierten Texten. So lassen sich z.B. die wichtigsten Informationen aus Verträgen oder Meldungen von Versicherungsschäden übersichtlich darstellen.

Wie ist das novaCapta Data Science Projektvorgehen?

Unser Vorgehen in Data Science Projekten orientiert sich an Microsofts verifizierter Methodik des Team Data Science-Prozesses (TDSP), der anhand des Data Science Lifecycles eine Strukturierung des Projektes ermöglicht, die flexibel und iterativ anpassbar ist.

Konzeption

Ausarbeitung von möglichen Use Cases für Ihr Unternehmen auf Basis Ihrer Daten und Ziele.

Modellierung

Wir erstellen das Modell für Ihren Use Case in einer Testumgebung zur Umsetzung eines Proof-of-Concepts.

Implementierung

Bei positivem Outcome der Machbarkeitsstudie folgt die Integration in Ihre täglichen Unternehmensprozesse inklusive Schulung Ihrer Mitarbeitenden.

Dabei möchten wir für Sie in jeder Phase des Projektes bereits einen Mehrwert schaffen. Daher betrachten wir Daten als gleichberechtigte Partner innerhalb des Prozesses und nicht nur als Ergebnis. Bei jedem Schritt, vom Sammeln über Standardisieren bis zum Analysieren, haben wir im Blick, wie Sie die Daten zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse direkt nutzen können.

Welche Vorteile bietet Microsoft Fabric im Vergleich zu anderen Datenplattformen?

Microsoft Fabric vereint alle unternehmensrelevanten Daten- und Analysetools an zentraler Stelle.

Das bietet Ihnen folgende Vorteile:

Alles an einem Ort: Microsoft Fabric kombiniert Datenintegration, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Visualisierung in einer einheitlichen Plattform. Dabei werden alle Daten zentral gespeichert und sind sofort für alle Tools verfügbar. Diese Zentralisierung erleichtert Ihnen die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen enorm.
Kostensenkung & Effizienzsteigerung: Durch die SaaS-Basis zahlen Sie nur für die genutzten Ressourcen und können Ihre Infrastrukturkosten optimieren. Zudem müssen Sie sich dadurch nicht um den technischen Betrieb und Wartung kümmern. Auch die Zentralisierung in einer einzelnen Plattform trägt zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung Ihrer Mitarbeitenden bei.
Verbesserte Zusammenarbeit: Datenpipelines, Dashboards und Berichte können einfach zwischen Teams geteilt werden, Workflows und Datenmodelle versioniert und für andere Projekte wiederverwendet werden. Dank der Integration in Microsoft Teams können Ihre Mitarbeitenden direkt zusammenarbeiten, ohne die Plattform wechseln zu müssen.

Skalierbarkeit & Flexibilität: Als SaaS-Plattform passt sich Microsoft Fabric flexibel an Ihre individuellen Datenmengen und Analyseanforderungen an – von kleinen bis hin zu großen Projekten. Zudem können Sie bestehende Open-Source-Workflows weiter nutzen und gleichzeitig die Vorteile von Microsoft Fabric ausschöpfen.
Datensicherheit & Governance: Microsoft Fabric bietet fortschrittliche Sicherheitsfunktionen wie z.B. eine integrierte Datenüberwachung und -klassifizierung zur Überprüfung von Compliance-Anforderungen, rollenbasierte Zugriffskontrollen sowie eine transparente Protokollierung und Audits, um die Datenintegrität und -vertraulichkeit zu gewährleisten.
Integration ins M365-Ökosystem: Microsoft Fabric ist nicht nur eng mit Power BI und diversen Azure-Diensten verknüpft, sondern auch direkt in Microsoft Teams, SharePoint und Excel integriert. Damit verbessern und vereinfachen Sie die Zusammenarbeit und Datenfreigabe innerhalb Ihres Unternehmens deutlich.

Datenmanagement & Data Science gewinnbringend einsetzen

Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Sie mehr aus Ihren Daten machen. Mein Team und ich beraten Sie gerne.

Alexander Elkin

Head of Applications & Data

Weiterführende Informationen

Mehr zu unseren Data & AI Lösungen und Services

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