CRISP-DM: Beratung und Schulung zum Prozessmodell für Data Mining
Data-Science-Projekte sind komplex und interdisziplinär; ohne eine strukturierte Roadmap werden Ressourcenverschwendung, Verzögerungen und Modelle, die nicht zu den Geschäftszielen passen, unvermeidlich. Das CRISP-DM-Programm (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) von Grupas vermittelt Ihrem Unternehmen die Standardmethodik, mit der Sie Data-Mining- und Analytics-Projekte systematisch in sechs Hauptphasen durchführen — Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluierung und Deployment. Für jede Phase werden die anzuwendenden Methoden, Aktivitäten und Entscheidungspunkte klar definiert; so wird das Projektmanagement einfacher und die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Ergebnisse steigt.
Nutzen für Ihr Unternehmen
- Höhere Projekterfolgsquote: Durch das strukturierte, zyklische Prozessmodell werden Datenprojekte planbar, messbar und steuerbar.
- Gemeinsame Sprache zwischen Fach- und Datenteams: Die Kommunikation zwischen Geschäftsbereichen und Datenteams wird einfacher, Erwartungslücken werden kleiner.
- Vermeidung von Ressourcenverschwendung: Fehler werden früh erkannt; unnötiger Verlust von Zeit, Budget und Arbeitskraft wird verhindert.
- Geschäftsorientierte Analytik: Nicht technische Neugier, sondern Geschäftsziele, Erfolgskriterien und Restriktionen bilden die Grundlage; Modelle werden zu echtem Geschäftswert.
- Bessere Daten- und Modellqualität: Mit Datenbereinigung, Transformation sowie dem Umgang mit fehlenden und Ausreißerwerten wird eine verlässliche Modellbasis geschaffen.
- Disziplin beim Übergang in den Produktivbetrieb: Die Einführung der Modelle in die reale Welt, ihre Überwachung, Berichterstattung und Integration in Entscheidungsunterstützungssysteme werden sichergestellt.
- Unternehmensgedächtnis: Die im Prozess gewonnenen Erkenntnisse werden dokumentiert, es entsteht eine wiederholbare analytische Kompetenz.
- Branchenunabhängige Anwendbarkeit: Einsetzbar in Kundensegmentierung, Vertriebs- und Marketinganalytik, Risiko- und Betrugserkennung, Analysen zur operativen Effizienz, Produktqualitätskontrolle und Finanzanalysen.
Für wen ist es geeignet?
Unternehmen, die Data-Analytics- und Data-Mining-Projekte durchführen oder deren Durchführung vorbereiten; Teams aus Data Science, Business Intelligence, CRM, Marketing, Risiko, Finanzen, Qualität und Operations; Projektmanager und Top-Management, die ihre Analytics-Projekte mit einer standardisierten Methodik steuern möchten.
Wir sind bereit für begeisternde Kooperationen… GRUPAS | Mensch | Prozess | Technologie
