bytabo® Experience

Die Rakete wird zum Start vorbereitet und die Mission geplant.

01 Workshop

Wir starten alle unsere Projekte mit einem Workshop. Dieser dient dazu, die Problemsituation des Kunden zu verstehen und gemeinsam mit ihm einen Lösungsansatz zu definieren. Im Workshop gestalten wir zusammen mit den Teilnehmern (optimalerweise sind auch mehrere der späteren Nutzer der Anwendung dabei oder zumindest Personen, die diese sehr gut kennen) einen ersten Papier-Prototypen. Den Workshop bereiten wir anschließend umfangreich nach und stellen dem Kunden einen Report mit allen Ergebnissen und Inhalten bereit.

Die Rakete hebt ab und wir starten die Mission.

02 Erster Prototyp

Uns ist es wichtig, so schnell wie möglich ins Doing zu kommen. Daher entwickeln wir basierend auf den Informationen aus dem Workshop und dem dort von den Mitarbeitern und späteren Nutzern erarbeiteten Papier-Prototypen einen ersten Klick-Prototypen. Diesen zeigen wir in der Folge erneut dem Kunden und legen mit ihm zusammen das weitere Vorgehen fest.  

Wir prüfen, dass wir den richtigen Planeten anfliegen.

03 Proof of Concept

Im Rahmen des Proof of Concepts entwickeln wir zunächst einen noch umfangreicheren Prototypen. Dies erfolgt entweder noch als Klickdummy oder bereits als eine erste minimale programmierte Version. In der Folge gilt es durch ein umfangreiches User-Testing zu beweisen, dass das geplante Konzept für die Anwendung einen Nutzermehrwert und auch einen wirtschaftlichen Mehrwert mit sich bringt. Als dritte Komponente des Proof of Concepts gilt es anhand einer umfangreichen Recherche und durch die nähere Untersuchung erfolgskritischer Komponenten (Schnittstellen, Datenbankanbindungen, Kommunikation mit weiteren Anwendungen etc.) auch die technische Machbarkeit der geplanten Anwendung zu beweisen.

Wir fliegen den Zielplaneten an und landen schließlich dort.

04 Technische Umsetzung

Nun erfolgt die technische Umsetzung der Anwendung. Wir entwickeln agil mit der Projektmanagement-Methode Scrum. Das bedeutet, dass wir die Software Stück für Stück in 14-Tage Zyklen (sogenannte „Sprints“) programmieren. Der Kunde bekommt am Ende jedes Sprints ein Update des Produkts mit neuen Features (Funktionen). Dieses agile Vorgehen ermöglicht es darüber hinaus, auch während des Projektverlaufs noch Änderungen an den Produktanforderungen vorzunehmen. Zu den festen Meeting-Formaten während des Projekts gehört unter anderem auch eine Retrospektive, in der wir die Zusammenarbeit intern, aber auch mit dem Kunden regelmäßig reflektieren und dadurch Stück für Stück optimieren.

Wir analysieren die Mission und den angeflogenen Planeten zur Optimierung.

05 Data Analytics

Wir bauen während der technischen Umsetzung nach Absprache mit dem Kunden falls gewünscht entsprechende Mechanismen in die Anwendung ein, um im Produktivbetrieb anonyme Nutzungsdaten zu erheben. Dadurch können wertvolle Erkenntnisse gewonnen und strategisch genutzt werden. Außerdem bieten diese Daten eine wunderbare empirische Grundlage zur weiteren Optimierung und Maximierung des Nutzermehrwerts.

Die Daten vergangener Galaxie-Missionen werden bereitgestellt.

01 Daten sammeln

Essentiell für den Erfolg eines jeden Data-Science Projektes ist die Datengrundlage. Diese Daten stellen somit unseren Raketentreibstoff dar mit welchem die Beschleunigung und Optimierung der anvisierten Prozesse erreicht werden kann. Für jene bei denen die dabei nötigen Daten schon strukturiert vorliegen, kann dieser Schritt übersprungen werden und direkt gestartet werden. Für alle bei denen allerdings noch kein klares Wissen darüber vorliegt ob hilfreiche Daten vorhanden sind, kann in Zusammenarbeit mit uns zunächst inspiziert werden welche potenziellen Datenquellen anzapfbar sind und ob diese bei der Lösung relevanter Problemstellung von hilfe seien können. Weiterhin kann auch gemeinsam der Prozess der Datensammlung gestartet werden um damit Datengrundlagen herzustellen.

Unsere Datengalaxie-Experten machen die Daten les- und auswertbar.

02 Daten bereinigen

In den wenigsten Fällen ist es möglich die vorab generierten Daten in roher Form direkt in der Analyse zu verwenden. Deswegen starten wir als erstes den Prozess des Aufbereitens der vorliegenden Daten. Hierfür werden potenzielle Fehler und Unstimmigkeiten innerhalb des Datensatzes identifiziert und bereinigt. An dieser Stelle finden abhängig von dem angestrebtem Ziel auch weitere Methoden anwendung wie z.B. die Transformation mancher Datenpunkte um den Informationsgehalt zu optimieren.

Wir identifizieren, welche Informationen aus vergangenen Abenteuern uns auch für zukünftige Missionen helfen.

03 Zusammenhänge identifizieren

Nachdem die Daten nun die erforderliche Qualität erreicht haben kann mit dem interessanten Part begonnen werden. Jetzt geht es darum die vorhandenen Zusammenhänge innerhalb der Daten zu erkunden. Erst diese machen es uns möglich Aussagen zu treffen, die uns dem angepeilten Ziel näher bringen. Dabei bedarf es reichlich Fingerspitzengefühl und Kreativität um alle möglichen Relationen innerhalb der Datenquelle aufzudecken und nutzbar zu machen.

Wir werten die Daten aus und treffen Vorhersagen für zukünftige Abenteuer in der Digitalgalaxie.

04 Modelle spezifizieren

An diesem Punkt wird die letztendliche praktische Umsetzung eingeleitet. Anders als in anderen Bereichen der Software-Entwicklung gibt es im Data-Science allerdings nur selten Universallösungen. Der Werkzeugkasten des Data-Scientists umfasst eine vielzahl an Tools, die zum Teil auch für die Lösung gleicher Problemstellungen konzipiert sind jedoch in verschiedenen Situationen unterschiedlich gut abschneiden. Dadurch ist es essentiell, dass man sich nicht von Anfang an auf einen Ansatz beschränkt sondern verschiedene Modelle konzipiert und nach direktem Vergleich das geeignetste hiervon auswählt.

Wir helfen unserem Kunden dabei, die gewonnenen Erkenntnisse als zusätzlichen Raketenantrieb mit maximaler Schubkraft zu nutzen.

05 Automatisierung, Insights & Speedup

Die anhand des Datenmodells gewonnenen Informationen bieten ein riesiges Potenzial. Auf deren Grundlage können zukünftige Dynamiken vorhergesagt, bestehende Strategien sinnvoll angepasst oder Herausforderungen durch historisch geschlussfolgertes Wissen schneller erfolgreich bezwungen werden. Was somit unter dem Strich resultiert, ist ein signifikanter Marktvorteil für das Unternehmen unseres Kunden.