Data Discovery (Datenermittlung)
Inventar der Datenquellen, Kartierung bestehender Systeme, Data-Quality-Baseline. Welche Daten wo, wie fließen sie, in welcher Qualität?
D-CAT AI METHOD · BI-DRIVEN AI ENGINEERING
20 Jahre BI-Daten.
20 Jahre BI-Daten.
Sektorspezifisches KI-Engineering.
Tiefe aus dem soliden BI-Fundament + sektorspezifisches Data Engineering + produktionsreife KI-Modelle. Diagnostic · Predictive · Prescriptive.
01Data Discovery
D-CAT AI Method7 Disziplinen. 1 Zyklus. Sektorspezifische KI.
KI-Projekte beginnen nicht mit dem Modell. Sie beginnen mit den Daten. Unser Team, das seit 20 Jahren die DNA der Unternehmensdaten liest, managt KI-Projekte in 7 disziplinierten Phasen. Jede Phase baut auf der vorherigen auf; wenn die Daten fehlerhaft sind, ist das Modell nichts.
Stakeholder Workshop (Stakeholder-Workshop)
Zielsetzung mit Sektor-Experten, Präzisierung von Geschäftsfragen, Erfolgskriterien. "Welche Frage wollen wir beantworten?"
Data Quality & Preparation (Datenqualität und -aufbereitung)
Data Cleansing, Standardisierung, fehlende Werte, Ausreißer-Behandlung. Wenn die Daten fehlerhaft sind, ist das Modell nichts — diese Phase ist kritisch.
Feature Engineering (Feature-Engineering)
Interne Features (sektorale Geschäftsdaten) + Externe Features (Wetter, Spieltag, religiöse Feiertage, Urlaub, Schulkalender). Anreicherung mit sektoralem Domänenwissen.
Model Selection & Training (Modellauswahl und -training)
Das richtige Modell für das Problem — LightGBM, XGBoost, Zeitreihe, Deep Learning. Baseline → iterative Verbesserung. Hyperparameter-Tuning.
Pipeline Design & Orchestration (Pipeline-Design und -Orchestrierung)
Produktionsreife KI-Pipeline-Architektur. Datenflüsse, Batch vs. Real-Time, Observability, Reproduzierbarkeit. MLOps Best Practices.
Deployment & Monitoring (Deployment und Monitoring)
In die Produktion bringen, Modell-Versionierung, Drift-Erkennung, Performance-Monitoring. Dann zurück zu 01 — das Modell wird aktualisiert, Daten ändern sich, der Prozess wiederholt sich.
Nach 07 zurück zu 01. KI-Projekte enden nicht, sie entwickeln sich. Für D-CAT ist der Live-Gang des Modells der Anfang, nicht das Ende.
Keine Phase wird übersprungen. Keine Phase wird gehetzt. Dieser 7-disziplinierte Prozess ist das Rückgrat unserer KI-Projekte.
D-CAT AI · Diagnostic
Diagnostic AIUrsachenfinder
Keine Berichte, die "was passiert ist" finden — Modelle, die "warum es passiert ist" finden. Erkennen Anomalien im Datensatz, bringen statistisch signifikante Signale ans Licht, automatisieren Hypothesentests.
Technologie-Stack
PythonpandasNumPySciPyIsolation ForestDBSCANChi-squareANOVABootstrapProphetSTL
Typische Anwendungsbereiche
- EinzelhandelUrsachenanalyse bei Umsatzrückgang — Abweichungserkennung nach Kategorie, Filiale oder Kampagne.
- PromotionUrsachenanalyse unerwarteter Kampagnenergebnisse.
- GesundheitOperative Anomalieerkennung — Bettenbelegung, Wartezeiten, Ressourcennutzungs-Abweichungen.
- EnterpriseAutomatisches Ursachen-Reporting für KPI-Abweichungen, in Dashboards integrierte Warnsysteme.
D-CAT AI · Predictive
Predictive AIZukunftsvorhersager
Vorhersagen für Trends, Nachfrage, Risiko, Verhalten. Mit Feature Engineering aus 20 Jahren Sektor-Daten erreichen wir eine Accuracy, die Wettbewerber nicht erreichen.
Technologie-Stack
LightGBMXGBoostProphetstatsmodelsscikit-learnPyTorchMLflowDarts
Typische Anwendungsbereiche
- EinzelhandelNachfrageprognose nach Filiale und SKU, Bestandsoptimierungs-Empfehlungen.
- PromotionROI- und Wirkungsprognose vor der Kampagne.
- GesundheitProjektion von Patientenauslastung und Bettenbelegung.
- EnterpriseVorausschauende Prognose operativer KPIs, Abweichungswarnungen.
D-CAT AI · Prescriptive
Prescriptive AIEntscheidungs-Engines
Engines, die die Frage "Was tun?" beantworten. Mit Optimization Solvern empfehlen sie die beste Aktion, vergleichen mit What-If-Simulationen Szenarien, agentische Entscheidungs-Engines.
Technologie-Stack
Google OR-ToolsPuLPCVXPYSimPyReinforcement LearningAgentic Orchestration
Typische Anwendungsbereiche
- EinzelhandelBestandsverteilungs-Optimierung — welches Produkt, in welche Filiale, wie viel.
- PromotionPromotion-Kombinations-Optimierung — welches Rabattset für welche Kategorie das beste Ergebnis.
- GesundheitOperative Ressourcen-Empfehlungssysteme.
- EnterpriseSzenarienvergleich mit What-If-Simulationen, agentische Entscheidungsunterstützung.
Warum D-CAT?
Nicht die Dinge, die jede ML-Firma sagt — unser konkreter Unterschied.
20 Jahre Sektorentiefe
Ein Team, das die Daten-DNA jedes Sektors beherrscht. Finanzen, Gesundheit, Einzelhandel, Produktion, Versicherung — nicht generisch, sondern sektoral.
334+ Unternehmen · 9 Sektoren · 1.000+ Projekte
Die Daten, die wir auf der BI-Schicht kennen — wenn wir sie auf die KI-Schicht bringen, verstehen wir in 1 Woche, was Wettbewerber in 6 Monaten lernen.
Sektorales Feature Engineering
Gibt es bei Wettbewerbern nicht. Custom-Features pro Sektor — hier liegt die Quelle des Accuracy-Unterschieds. Wird mit externen Features (Wetter, Feiertage, Spieltag) weiter angereichert.
Produktionsreife MLOps
Projekte, die nicht im Pilot bleiben. Modell-Versionierung, Drift-Monitoring, Rollback, CI/CD — gehen live.
Technologie-Stack
Open-Source-lastig, fern von Vendor-Lock-in, produktionsgetestet — die von uns gewählten Tools haben sich jahrelang bewährt.
| Datenverarbeitung | PythonpandasPolarsSpark |
| ML Frameworks | scikit-learnLightGBMXGBoostPyTorch |
| Zeitreihe | ProphetstatsmodelsDarts |
| Optimization | Google OR-ToolsPuLPCVXPY |
| MLOps | MLflowDVCAirflowKubeflow |
| Deployment | DockerKubernetesAzure MLAWS SageMaker |
| Monitoring | Evidently AIGreat Expectations |
Erzählen Sie Uns Ihr Projekt.
Sehen Sie, Was Wir Mit 20 Jahren Erfahrung Tun Können.
Haben Sie ein sektorspezifisches Diagnostic-, Predictive- oder Prescriptive-KI-Projekt? Planen Sie ein Gespräch — wir schauen uns Ihre Datenstruktur an und sagen Ihnen, mit welchem Ansatz wir am schnellsten Wert produzieren können.