01
Quellen erfassen
ERP, CRM, Produktionssensoren und Dokumentenablagen werden nach Verfügbarkeit, Struktur und Datenqualität geprüft.
ERPCRMSensorikData Analytics Basel · Machine Learning KMU
Data Analytics & Machine Learning Lösungen
Daten sind im Mittelstand reichlich vorhanden, aber selten entscheidungsbereit. Frey Data & Partners verbindet Datenpipelines, verständliche Analysen und produktive ML-Systeme zu Lösungen, die im Tagesgeschäft tragen.
Für Unternehmen in Therwil, Basel und der DACH-Region.
Vom Datenbestand
zur klaren Entscheidung
ERP, CRM, Sensorik und Dokumente verbinden
Muster, Anomalien und Ursachen sichtbar machen
Modelle stabil in Prozesse integrieren
Datenpipelines
Datenpipelines für belastbare Analysen
Wir schaffen eine nachvollziehbare Verbindung zwischen Ihren Quellen und den Entscheidungen, die daraus entstehen sollen. Weniger manuelle Tabellenpflege. Mehr Zeit für die Auswertung.
02
Verarbeiten und prüfen
Extraktion, Bereinigung und Standardisierung laufen in wiederverwendbaren Schritten. Fehler bleiben sichtbar.
QualitätssicherungDatenmodell03
Bereitstellen
Ein gepflegtes Datenmodell speist Dashboards, Berichte und Machine-Learning-Anwendungen mit klarer Herkunft.
DashboardsML-BetriebExplorative Analyse
Explorative Datenanalyse mit Geschäftsfokus
Bevor ein Modell entsteht, muss die Datenlage sprechen. Wir prüfen Hypothesen an Bestandsdaten und zeigen, welche Muster für Ihr Geschäft relevant sind.
Erst verstehen. Dann modellieren.
Monatliche Entwicklung
JanFebMärAprMaiJun
- Muster und Anomalien früh erkennen
- Hypothesen mit vorhandenen Daten prüfen
- Visualisierungen für Fachbereiche bauen
Modelle und Dashboards
Kennzahlen, die Entscheidungen bewegen
Predictive Analytics wird sinnvoll, wenn eine Prognose eine konkrete Handlung auslöst. Deshalb verbinden wir Modellgüte mit Erklärbarkeit und einem Platz im bestehenden Prozess.
Anwendungsfall besprechenAbsatz und Risiko
Prognosen unterstützen Planung, Bestandsentscheidungen und die Priorisierung von Risiken.
Qualität und Wartung
Sensorbasierte Produktionsdaten helfen, Abweichungen und Wartungsbedarf früher zu erkennen.
Interaktive Dashboards
Geschäftsleitung und Fachteams sehen dieselben Kennzahlen mit passenden Detailstufen.
Erklärbare Modelle
Ergebnisse werden so dokumentiert, dass Verantwortliche sie prüfen und einordnen können.
Produktive ML-Implementierung
Vom Prototyp zum betreibbaren ML-Dienst
Ein Proof of Concept ist ein Anfang. Für den Betrieb braucht es Zuständigkeiten, Schnittstellen, Monitoring und einen klaren Umgang mit veränderten Daten.
Klärung
Ziel, Datenquellen und Erfolgskriterium werden mit IT und Fachbereich festgelegt.
Entwicklung
Das Modell wird getestet, erklärt und an realen Fällen aus Ihrem Betrieb geprüft.
Integration
Die Lösung kommt in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe. Datenschutz bleibt eingebunden.
Betrieb
Monitoring, Retraining und Qualitätssicherung halten die Anwendung verlässlich nutzbar.
Saubere Schnittstellen
Für Systeme, die bereits im Unternehmen bestehen.
Verantwortung im Betrieb
Für IT, Datenschutz und fachliche Freigaben.
Messbare Pflege
Für Modelle, deren Qualität sich mit der Zeit verändert.
Nächster Schritt
Ihre Datenlage professionell analysieren
Wir nehmen Quellen, Analyseziele und interne Abläufe gemeinsam auf. Sie erhalten eine klare Einschätzung, welche Datenpipeline oder ML-Anwendung als Nächstes sinnvoll ist.