USE-Philosophie

Mit unserer USE-Philosophie rücken wir nicht nur Ihren Nutzen in den Mittelpunkt, sondern auch die Stärkung Ihrer Handlungskompetenz hin zu einer Lösung, die Sie eigenständig betreiben, benutzen und erweitern können. 

Understand 

Wir haben einen Prozess etabliert, der mit umfassendem Verständnis für Ihre Business Herausforderungen beginnt.

Simplicity

Unsere Zielsetzung liegt in der Entwicklung von einfachen und stressfreien Lösungen.

Efficiency 

Unsere Lösungen sind zielgerichtet, kosteneffizient und skalierbar.

Wie finden wir relevante Informationen?

Oft wird das Potential von Daten verschenkt, weil das richtige Werkzeug fehlt um die Daten verstehen zu können. So wird der Versuch Informationen aus Daten zu extrahieren schnell zur berühmten Suche nach der Nadel im Heuhaufen.

Intelligente Algorithmen können helfen, Informationen in Daten zu finden. Oft bringt erst das Zusammenspiel der richtigen Algorithmen und die Kombination verschiedener Datensätze relevante Informationen hervor, welche sonst verborgen bleiben. Wir entwickeln solche Algorithmen.

Wie können wir solche Informationen aufzeigen?

Möchte man im Datensatz einen bestimmten Punkt finden oder sich einen Überblick über bekannte Größen verschaffen, lässt sich dies über detaillierte Suchmasken oder Analyse-Dashboards abbilden.

Doch wie geht man vor, wenn man die Daten noch nicht genau kennt und noch keine genaue Vorstellung von ihnen hat? Dann ist es wichtig, die relevanten Information zur richtigen Zeit und auf verständliche Art visualisiert zu bekommen. Dadurch lassen sich über einen Datensatz hinweg Themen und Verbindungen schnell erkennen. Dadurch lassen sich über einen Datensatz hinweg Themen und Verbindungen schnell erkennen. Wir entwickeln Visualisierungen, welche Nutzer auf diese Art durch Datensätze hindurch navigieren können.

 

 

Wie sehen solche versteckten Informationen in der Praxis aus?

Nehmen wir als Beispiel einen Datensatz aus dem medizinischen Bereich. Wir haben 200.000 klinische Studien erfasst, die zahlreiche Informationen enthalten: Zielgruppe, Laufzeit, Ziel, Verlauf und Ergebnis der einzelnen Studien.

Schon bei einer solchen Menge wird es schwierig, die Daten effizient zu untersuchen und sich einen Überblick zu verschaffen. Viele Fragen lassen sich nur mit viel Zeitaufwand beantworten.

Welche Themen tauchen in mehreren Studien auf? In welcher Verbindung stehen die Ergebnisse einzelner Studien zueinander? Lassen sich aus älteren Studien Rückschlüsse für neue Studien ziehen?

Durch das Zusammenspiel von Algorithmen können wir solche versteckten Zusammenhänge und Verbindungen finden und die erschlossenen Informationen aufzeigen. Mehr Informationen zu diesem Beispiel gibt es in unserem droxIT Labs Blog.

Wir holen mehr aus Daten heraus

Je größer die Datenmenge und je mehr unterschiedliche Datenquellen zusammengeführt werden können, desto schwieriger wird die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Doch wir sagen: desto größer ist die Chance, neue wertvolle Informationen und Verbindungen zu finden. Mit der passenden visuellen Darstellung und Navigation bietet dies nicht nur einen schnellen Überblick über die Inhalte, sondern erlaubt es dem Nutzer auch, seinen Datensatz schnell und intuitiv zu erforschen.

Ob man Zusammenhänge zwischen Wetter, Baustellen und Staus untersucht, Betrugsfälle schon bei der Kaufabwicklungen erkennen möchte, den passenden Kunden für sein neues Produkt sucht oder aus allen Quellen für Kundenfeedback die relevanten Themen erkennen möchte – die Anwendungsfälle sind unbegrenzt.

Wir können helfen, wertvolle Informationen zu extrahieren und einfach mehr aus Daten herauszuholen.

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