Data und AI

Wir unterstützen Sie dabei, Daten als Schlüsselressource für die Zukunft Ihres Geschäftsmodells zu nutzen. Von der Entwicklung dezentraler Datenarchitekturen bis hin zur praktischen Anwendung von Machine Learning Modellen und generativer KI. Damit machen wir Ihre Daten nicht nur zugänglich, sondern auch gewinnbringend und verantwortungsbewusst nutzbar.

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Use Cases

Wie können Data und AI-Anwendungen effektiv in Ihre Geschäftsprozesse integriert werden? Wir haben eine Auswahl an Use Cases zusammengestellt, die das Potenzial von Data und AI für diverse Branchen und Anwendungsszenarien aufzeigen – von datengestützten Entscheidungsprozessen in der Landwirtschaft über die Einhaltung regulatorischer Vorschriften in Finanzdienstleistungen bis hin zum effizienten Datenaustausch zwischen Abteilungen.

Medizintechnik

Die Diagnose von Herzerkrankungen erfolgt standardmäßig in Krankenhäusern oder Arztpraxen mittels Elektrokardiogramm (EKG) – ein Verfahren, das sowohl zeitaufwändig als auch unpraktisch für die regelmäßige Anwendung ist. Als Alternative bietet sich ein tragbares, leicht zu bedienendes EKG-Gerät für den persönlichen Gebrauch an – unterstützt durch KI-Technologie.

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Automatisierung in der Landwirtschaft

AI-basierte Auswertung von Satellitenbildern für die Überwachung der Feldvariabilität und Ertragsprognosen.

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Predictive Maintenance in der Fertigung

Maschinelles Lernen in der Fertigungsindustrie ermöglicht Vorhersagen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfallen wird. Wartungen können so möglichst genau terminiert werden, um Ausfallzeiten und unnötige Inspektionen zu vermeiden.

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Datengetriebene Landwirtschaft

Datengetriebene Entscheidungen bezüglich Aussaat, Pflege und Ernte ermöglichen Ertragsoptimierung bei gleichzeitiger Minimierung des Ressourceneinsatzes. Ein klarer, datengestützter Ansatz, der moderne Technologie sinnvoll einsetzt.

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Personalisiertes Kund:innenerlebnis und Supply-Chain-Management in der Beauty-Branche

Die Dezentralisierung der Datenverwaltung legt die Verantwortung in die Hände spezialisierter Teams. Das ermöglicht eine schnelle Personalisierung und operative Effizienz, um den Anforderungen der Kund:innen gerecht zu werden.

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Compliance im Finanzsektor

Im Finanzsektor vereinfacht Data Mesh die Einhaltung regulatorischer Vorschriften. Denn jedes Datenprodukt kann seine eigenen, maßgeschneiderten Richtlinien haben, was die Einhaltung strenger Standards erleichtert. Dieser lokalisierte Ansatz verbessert außerdem die Überprüfbarkeit und Transparenz der Compliance-Bemühungen.

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Globale Unternehmen

In global agierenden Unternehmen erlaubt Data Mesh den einzelnen Geschäftseinheiten, ihre Daten als Produkt zu betrachten und eigenverantwortlich zu managen. Das verbessert sowohl die Datenqualität als auch die Zugänglichkeit.

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Predictive Maintenance in der Fertigung

Der Ausfall von Produktionsanlagen kann zu kostspieligen Stillstandszeiten und Wartungsarbeiten führen. Eine auf Daten und maschinellem Lernen basierende Plattform bietet die nötige Infrastruktur für Predictive Maintenance in der Fertigungsindustrie.

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Abteilungsübergreifender Datenaustausch

Data Contracts bieten einen gemeinsamen Datenrahmen, der eine effektive Kommunikation fördert und das Vertrauen zwischen den Abteilungen stärkt. Das Ergebnis ist eine vereinfachte Integration, die die Datenqualität im gesamten Unternehmen verbessert und langfristige Vorteile mit sich bringt.

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Datenaustausch mit Dritten

Data Contracts legen Protokolle für das Datenmanagement fest. Dadurch fördern sie verantwortungsvolle Praktiken und stellen die Einhaltung rechtlicher und qualitativer Standards sicher – auch beim Datenaustausch zwischen Organisationen und ihren externen Partnern.

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Machine-Learning-Modelle

Im Business-Kontext des maschinellen Lernens sind Data Contracts eine wesentliche Schutzmaßnahmen für die Modellleistung. Sie legen präzise Kriterien für Datenqualität, -umfang, -zeit und -struktur fest. Ihr Zweck ist es, sicherzustellen, dass Machine-Learning-Modelle immer die richtigen Daten für eine optimale Leistung erhalten – auch in sich verändernden Datenumgebungen.

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Unsere Leistungen

Wir bieten Ihnen strategische Beratung bei der Implementierung einer nachhaltigen Data und AI-Strategie in Ihre bestehenden Geschäftsprozesse sowie Unterstützung bei der Entwicklung AI-getriebener Softwareprodukte.

AI-Produkte

Wir entwickeln Produkte auf AI-Basis, um verschiedene Aspekte Ihrer Geschäftsprozesse, Technologien und Dienstleistungen zu automatisieren und zu optimieren.

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Data und ML Engineering

Wir entwerfen, entwickeln und implementieren maschinelle Lernmodelle in Produktionssysteme.

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Data Mesh

Die Einführung von Data Mesh erfordert organisatorische, technische und kulturelle Veränderungen. Wir bieten Beratung, Unterstützung und Werkzeuge, damit Ihre Führungskräfte und Entwickler:innen Verantwortung übernehmen und vertrauenswürdige Datenprodukte entwickeln können.

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Plattformen und Infrastrukturen

Wir helfen bei der Entwicklung, dem Aufbau und der Optimierung der grundlegenden Infrastruktur für den Betrieb von Data und AI-Anwendungen.

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Wissenstransfer

Unsere Data und AI-Expert:innen teilen gerne ihr technisches Wissen und ihre praktischen Erfahrungen mit Ihnen.

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Warum künstliche Intelligenz?

Generative KI, aber auch das klassische Machine Learning, etablieren sich immer mehr als tragende Säule in der Datenverarbeitung. Dass dies schon lange keine Hypothese, sondern Tatsache ist, untermauern unsere Facts&Figures.

40 %

der Consultants, die KI-Technologien einsetzen, erledigten im Durchschnitt 12,2 % mehr Aufgaben, schlossen sie 25,1 % schneller ab und erzielten um 40 % bessere Ergebnisse.

2025

Bis Ende 2025 werden in Deutschland 55% der Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe und 71% der Unternehmen der Informationswirtschaft generative KI für geschäftliche Zwecke nutzen.

39 %

Der Einsatz von AI-Technologien steigert die Effizienz und Rentabilität im verarbeitenden Gewerbe. Schätzungen gehen von einer Gewinnsteigerung um 39 % aus.

Warum INNOQ?

Unsere Consultants beraten seit mehr als 20 Jahren KMU und Konzerne und setzen IT-Systeme jeder Größe um. Wir ziehen unsere Erfahrung aus langjähriger Praxiserfahrung – in Software-Architektur und -Entwicklung, Plattformbetrieb und Infrastrukturen sowie der digitalen Produktentwicklung. Wir betrachten Technologie nicht als Selbstzweck, sondern als Enabler für die Lösung echter Probleme.

01 / Bevor wir Ratschläge geben, hören wir zu.
02 / Bevor wir Sie überzeugen, überzeugen wir uns selbst.
03 / Das Ergebnis: Technologie, die alle weiterbringt.
04 / 190 Mitarbeitende
05 / 300+ Kunden
06 / Seit 1999
Dr. Larysa Visengeriyeva
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Wir begleiten auch Ihr Digitalisierungsvorhaben in Ihrer Branche über alle Phasen hinweg und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.

Success Stories

In unseren Projekten wollen wir nicht nur Dinge bauen oder künstliche Intelligenz zum Selbstzweck einsetzen. Wir wollen echten  Mehrwert schaffen. Mehr dazu erfahren Sie in unseren Success Stories.

Unsere Trainings

Wir bieten öffentliche und Inhouse-Schulungen zu verschiedenen Data und AI-Themen an. Mit Trainer:innen, die Fachbücher nicht nur gelesen, sondern selbst geschrieben haben. Für Menschen, die sich nicht nur weiterbilden, sondern auch weiterkommen wollen.

Unsere Schulungen sind über unseren Partner socreatory, die Software Creators’ Acadamy, buchbar.

Alle Trainings

Data Mesh: Grundlagen

Für Software-Architekt:innen und Daten-Expert:innen
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AI-Produkte mit Domain-driven Design

Mit Domain-Driven Design, Event Storming und ML Canvas AI-Produkte gestalten.
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Unsere Primer

Ob Data Mesh oder MLOps – unsere Primer ermöglichen den Schnelleinstieg in Data und AI-Themen.

Data Mesh Architecture

Data Mesh ist ein sozio-technischer Ansatz, der es Entwicklungsteams ermöglicht, Datenanalysen autonom durchzuführen. In diesem Primer erklären wir Data Mesh aus der Engineering-Perspektive.
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MLOps

In diesem Primer erklären wir die Grundlagen und Prinzipien von MLOps mit dem Ziel, die MLOps-Prozesse aus der Engineering-Perspektive zu vermitteln.
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