Bei Dataslab verbinden wir bewusst beide Ansätze.
Wir entwickeln eine eigene Reihe von KI-Produkten, zu denen AI Platform, Knowledge Base, Meeting Notes, CallClarity AI und Gathering System gehören. Gleichzeitig bieten wir Data-Engineering- und KI-Einführungsleistungen für Unternehmenskunden an.
Diese beiden Bereiche stärken sich gegenseitig: Unsere Produkte basieren auf der praktischen Erfahrung aus konkreten Projekten, während unser Service-Team Produkte implementiert, die es selbst entwickelt hat und bis ins Detail kennt.

Die technische Ausrichtung wird von einem Team entwickelt, dessen Mitglieder Erfahrung in den Bereichen Data Engineering, KI/ML, Architektur von Enterprise-Datenplattformen sowie Implementierung von Lösungen in Produktivumgebungen mitbringen. 

Den Bereich KI/ML leitet ein Technical Lead, der eine Promotion in mathematischer Analysis absolviert hat. Dadurch verfügt Dataslab nicht nur über Kompetenz in der Entwicklung von KI-Lösungen, sondern auch in der Auswahl geeigneter Modelle, der Bewertung der Ergebnisqualität, dem Umgang mit algorithmischen Grenzen und der Aufbereitung von Lösungen für den praktischen Geschäftseinsatz. 

Das Team arbeitet an komplexen Data-Engineering-Projekten und deckt den gesamten Lebenszyklus von Unternehmensdaten ab: von der Datenerfassung und -verarbeitung über Integration, Skalierung und Sicherheit bis hin zum laufenden Support.

Dataslab ist in erster Linie Anbieter und Entwickler eigener Softwareprodukte für die Arbeit mit Unternehmensdaten, Analytik und KI-/ML-Szenarien. 
Im Gegensatz zu klassischen Systemintegratoren beschränkt sich Dataslab nicht auf die Einführung fertiger Lösungen. Das Unternehmen entwickelt eigene Produkte und versteht dabei deren geschäftlichen Zweck, ihre Architektur und ihre Weiterentwicklungslogik bis ins Detail. 
Dank seiner Expertise in den Bereichen Infrastruktur, IT-Sicherheit und Integrationsprozessen kann Dataslab sowohl die eigenen Produkte als auch Lösungen anderer Anbieter wirksam in die Geschäftsprozesse seiner Kunden integrieren. 
So entstehen Lösungen, die an die IT-Landschaft des jeweiligen Unternehmens angepasst sind und mit diesem mitwachsen können. 

Dataslab folgt einem strukturierten Vorgehen in fünf Schritten. 

1. Geschäftsprozesse verstehen: In der Phase der Geschäftsanalyse wird der geschäftliche Kontext des Kunden verstanden und seine Bedürfnisse ermittelt. 
2. Architekturdesign: Entwicklung einer technischen Lösung, die die bestehende Infrastruktur, Skalierbarkeit, IT-Sicherheit und weitere Projektanforderungen berücksichtigt. 
3. Entwicklung und Implementierung: Aufbau und Bereitstellung der Lösung mit regelmäßigen Ergebnispräsentationen. 

Technisches Monitoring nach dem Launch: Die Überwachung des Systems nach der Implementierung, das Erkennen möglicher Probleme und die Schulung des Kundenteams. 
Support: laufende Wartung, Unterstützung und Weiterentwicklung der Lösung. 
Zentrales Prinzip: Dataslab betreut die Lösung auch nach der Implementierung weiter, sorgt für Stabilität und entwickelt ihre Funktionalität entsprechend neuer geschäftlicher Anforderungen weiter.

Dataslab arbeitet vor allem mit mittelständischen und großen Unternehmen zusammen, die erhebliche Datenmengen ansammeln und auf wirksame Technologielösungen angewiesen sind. 

Oft handelt es sich um Unternehmen mit mehreren Datenquellen und analytischen Anforderungen, die die Einführung von Daten- oder KI-Lösungen erforderlich machen. 

Einige Produkte von Dataslab, wie etwa „Meeting Notes”, „Gathering System” und „Knowledge Base”, lassen sich jedoch als SaaS- oder DaaS-Lösung bereitstellen und können auch für kleinere Teams nützlich sein. 

Das Unternehmen verfügt über praktische Erfahrung in Branchen, in denen eine stabile IT-Infrastruktur unerlässlich ist und in denen Unternehmen Analytik- sowie KI/ML-Lösungen einführen müssen. In diesen Branchen bestehen zudem hohe Anforderungen an Cybersicherheit und die Kontinuität digitaler Services. 

Unser Team verfügt über Expertise in den Bereichen Finanzwesen und Banking, Telekommunikation, Medien und OTT-Plattformen, Versicherungen, Einzelhandel und E-Commerce, Fertigung, Energie, Bildung, öffentlicher Sektor sowie kundenorientierte Unternehmen mit intensiven Kommunikationsprozessen. 

In diesen Bereichen arbeiten wir am Aufbau von Enterprise-Datenplattformen, darunter Data Hubs, Data Lakes und Data Warehouses, um große Datenmengen zu verarbeiten sowie Echtzeit- und Batch-Analysen, Event-Streaming und Business-Intelligence-Analysen durchzuführen. 

Darüber hinaus verfügt das Team über Expertise in den Bereichen Ereignisprognose, Optimierung operativer Prozesse, Analyse von Anrufaufzeichnungen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Entwicklung von KI-Assistenten. 

Kurz gesagt: ja. Dataslab kann als Technologiepartner mit einem internen Data-Team zusammenarbeiten und bei der Umsetzung von Daten- oder KI-Projekten zusätzliche Expertise und praktische Unterstützung bereitstellen. 

Diese Zusammenarbeit kann unterschiedliche Formen annehmen, beispielsweise beratende Unterstützung, Architektur-Reviews, Implementierungshilfe oder Unterstützung in einzelnen Projektphasen. 

So gelangen Unternehmen schneller vom Konzept zur funktionierenden Lösung, reduzieren technische Risiken und können implementierte Daten- oder KI-Systeme wirksamer weiterentwickeln. 

Für uns bedeutet ein kundenorientierter Ansatz, Projekte rund um die konkreten geschäftlichen Herausforderungen unserer Kunden aufzubauen. 

Zunächst betrachten wir den geschäftlichen Kontext, die Daten, Prozesse und die erwarteten Ergebnisse. Erst dann legen wir den technologischen Ansatz fest. Zu Projektbeginn vereinbaren wir die Kriterien, anhand derer sich der Projekterfolg bemisst, und bewerten das Ergebnis nach dem praktischen Mehrwert, den die Lösung für das Geschäft schafft. 

Zu diesem Ansatz gehören auch eine transparente Kommunikation und die Übermittlung von Wissen an das Team des Kunden. 

Dataslab konzipiert Daten- und KI-Lösungen, bei denen die Vertraulichkeit, die Zugriffskontrolle und die Anforderungen an die Sicherheit von Unternehmensdaten berücksichtigt werden. 
Je nach Zielen und internen Richtlinien des Kunden lassen sich die Lösungen On-Premises, in einer Private Cloud oder in einer hybriden Umgebung bereitstellen. In der Regel umfasst die Architektur Zugriffstrennung, Datenverschlüsselung, Logging und weitere Sicherheitsmechanismen. 
Für Kunden mit erhöhten Sicherheitsanforderungen entwickelt Dataslab maßgeschneiderte Lösungen, die ihren internen Richtlinien, technischen Rahmenbedingungen und branchenspezifischen regulatorischen Vorgaben, wie beispielsweise der DSGVO, ISO 27001, dem Data Act und weiteren einschlägigen Standards, entsprechen.

In der Regel startet sie mit einem Gespräch über die geschäftlichen Herausforderungen, die erwarteten Ergebnisse und den aktuellen Kontext. Dabei wird geklärt, welche Prozesse, Kommunikationswege oder Workflows verbessert, automatisiert oder besser für die Analyse zugänglich gemacht werden sollen. Das hilft dabei, eine praxisnahe Digitalisierungs-Roadmap zu erstellen. 
Auf dieser Grundlage unterstützt Sie das Dataslab-Team dabei, die am besten geeignete Form der Zusammenarbeit zu bestimmen. Dies kann die Einführung eines einsatzbereiten Produkts wie Knowledge Base, Meeting Notes, CallClarity AI oder Gathering System sein, ein Serviceprojekt in den Bereichen Data Engineering, Advanced Analytics, AI Adoption, Software Development oder IT Consulting oder eine Kombination aus Produkt und Service-Expertise.

Ein Unternehmen sollte Data Engineering in Betracht ziehen, wenn seine Daten auf verschiedene Systeme mit unterschiedlichen Strukturen verteilt sind, manuell verarbeitet werden und nicht für Analysewerkzeuge oder KI-Szenarien aufbereitet sind. 
Dataslab hat sich auf den Aufbau von Enterprise-Datenplattformen spezialisiert, darunter der Dataslab Enterprise DataHub. Dieser vereint die Ansätze Data Warehouse, Data Lake und Data Hub, um Unternehmensdaten zu zentralisieren, zu verarbeiten und nutzbar zu machen. 
Dies ist die Grundlage für Business Intelligence (BI), Advanced Analytics, Echtzeitanalytik und die Implementierung von KI-/Machine-Learning-(ML-)Lösungen. 

Advanced Analytics ist erforderlich, wenn das Standard-Reporting nicht ausreicht, da das Unternehmen Trends erkennen, mit operativen Daten arbeiten, Prognosen erstellen und Ereignisse in Echtzeit analysieren muss. 
Dataslab implementiert BI-Systeme, Analyse-Dashboards, Echtzeit-Dashboards, Event-Streaming und Predictive Analytics, um eine tiefere Datenanalyse und fundierte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen. 
Mithilfe dieser Lösungen lassen sich operative Kennzahlen überwachen, Kundenaktivitäten analysieren, die Nachfrage prognostizieren und Veränderungen in Geschäftsprozessen erkennen.

Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen Trends, Nachfrage, Auslastung, Geschäftsaktivität und weitere zentrale Kennzahlen auf Basis historischer und aktueller Daten prognostizieren. 
So können Unternehmen vergangene Ergebnisse analysieren und künftige Maßnahmen wirksamer planen, beispielsweise in den Bereichen Beschaffung, Ressourcenmanagement, Vertrieb, operative Prozesse und Produktionsauslastung. 
Diese Modelle sind besonders für Unternehmen nützlich, die bereits über eine ausreichende Datenmenge verfügen und diese für die Planung, Optimierung oder Automatisierung von Entscheidungen nutzen möchten.

AI Adoption bei Dataslab umfasst die Implementierung von KI-/ML-Lösungen in Geschäftsprozesse, in denen künstliche Intelligenz einen praktischen Mehrwert schaffen kann. Beispiele hierfür sind die Automatisierung der Informationsverarbeitung, die Verbesserung von Analytik, die Entscheidungsunterstützung und die Optimierung operativer Prozesse. 

Mögliche Anwendungsbereiche sind die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Textklassifikation, dialogfähige Agenten, Sentiment-Analyse, Computer Vision, Prognosen, Optimierung, Logistikszenarien und die Verbesserung der Customer Experience. 

Das zentrale Ziel von „AI Adoption” ist es, KI-Lösungen in reale Geschäftsprozesse zu integrieren, um die konkreten Herausforderungen eines Unternehmens zu lösen.

Ja, indem die Geschäftsprozesse, die verfügbaren Daten und der potenzielle KI-Mehrwert des Unternehmens analysiert werden. 

Dataslab kann dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen der Einsatz von KI-Technologien praktisch sinnvoll wäre, beispielsweise bei der Dokumentenverarbeitung, in der Kommunikation, bei Prognosen, in der Analytik, bei der Prozessautomatisierung oder der Entscheidungsunterstützung. 

In den meisten Fällen entfallen bis zu 80 % der Projektarbeit auf die Datenaufbereitung. 
Wenn die Daten in verschiedenen Systemen mit unterschiedlichen Strukturen gespeichert sind und zusätzliche Verarbeitungsschritte wie Berechnungen, Denormalisierung, Verschlüsselung oder andere Transformationen erforderlich sind, sollte die erste Phase die Analyse der Datenquellen, das Architekturdesign, die Datenintegration und das Einrichten von Datenverarbeitungs-Workflows umfassen.

Ja, Dataslab bietet Softwareentwicklungsleistungen und kann maßgeschneiderte Softwarelösungen für Ihre geschäftlichen Anforderungen erstellen. 

Dazu können individuelle Webanwendungen, ERP- und CRM-Systeme oder Prozessmanagementsysteme gehören. 

Das Team arbeitet zudem an Hochlastprojekten mit Fokus auf Skalierbarkeit und Sicherheit sowie an der Einführung von CI/CD, DevOps-Praktiken, Kubernetes, QA, automatisiertem Testing und UX/UI-Design. 

Ja, Dataslab bietet im Rahmen seiner Leistungen in den Bereichen Software Development und IT Consulting DevOps-Kompetenzen. 
Das Team kann mit CI/CD, Containerisierung, Orchestrierung, Umgebungsautomatisierung und Kubernetes arbeiten und AI-/ML-Ops-Leistungen für das Management des Lebenszyklus von KI-Modellen erbringen. 
Das bedeutet, dass Dataslab die Verantwortung für die Entwicklung, Bereitstellung und Aktualisierung der Lösung sowie für deren Skalierung und den laufenden Support übernehmen kann.

Ja, das Team kann für Daten- und Analytikprojekte Open-Source-Technologien einsetzen, die den technischen Anforderungen und geschäftlichen Zielen der Kundinnen und Kunden entsprechen. 
Dazu nutzt es verschiedene Werkzeuge und Sprachen wie PostgreSQL, Hadoop, Spark, Apache NiFi, Apache Airflow, Python, Java, Scala und SQL, um Datenplattformen aufzubauen, Daten zu verarbeiten und Analytiklösungen zu entwickeln. 
Ob Open-Source-, kommerzielle oder hybride Technologien zum Einsatz kommen, hängt von verschiedenen Faktoren wie Architektur, Support-Anforderungen, Sicherheitsbedarf und Gesamtbetriebskosten ab. 

Ja, im Rahmen seiner IT-Consulting-Leistungen unterstützt Dataslab bei der Geschäftsanalyse, der Lösungsarchitektur und der Erstellung einer Roadmap für die Implementierung von Daten- und KI-/ML-Lösungen – vom Piloten eines Use Cases bis zur produktiven Bereitstellung. 
So können Projekte mit der Formalisierung der Geschäftsaufgaben, der Bewertung des aktuellen Datenstands und der Auswahl eines realistischen Umsetzungswegs beginnen, anstatt direkt in die Entwicklung zu gehen.

Wenn die Herausforderung fragmentierte Unternehmensdaten sind, sollte das Unternehmen Data Engineering oder den Dataslab Enterprise DataHub in Betracht ziehen. 
Wenn das Unternehmen Berichte, Dashboards und Predictive Analytics benötigt, kann Advanced Analytics die passende Lösung sein. 
Wenn das Unternehmen KI in seine Geschäftsprozesse einführen möchte, kommen die Lösungen „AI Adoption” oder „AI Platform” infrage. Für Aufgaben rund um das Unternehmenswissen kann die Knowledge Base geeignet sein. 
Für die Verarbeitung von Meetings und Anrufen können „Meeting Notes” und „CallClarity AI” nützlich sein. Mit dem Gathering-System lassen sich Daten aus offenen digitalen Quellen erfassen. 
Wenn ein Unternehmen Produktinformationen, Kataloge, Produktattribute, Bilder, SEO-Daten und die Übergabe von Produktdaten an verschiedene Vertriebskanäle zentral verwalten muss, kann Dataslab PIM die passende Lösung sein. 
Wenn es darum geht, die Interaktion mit Lieferanten zu automatisieren und Produktinformationen, Preise, Lagerbestände, Anfragen, Lieferungen oder Bestellungen zu aktualisieren, sollte das Supplier Portal in Betracht gezogen werden. 
Diese beiden Produkte können separat oder gemeinsam eingesetzt werden. Während PIM die Struktur und Qualität der Produktdaten verantwortet, ermöglicht das Supplier Portal eine komfortable Interaktion mit Partnern und erlaubt ihnen, Informationen zu aktualisieren.

BI und Reporting helfen Unternehmen dabei, Daten zu analysieren und zentrale Kennzahlen zu visualisieren. Data Engineering schafft die Grundlage dafür, indem es die Architektur für das Erfassen, Integrieren, Speichern, Verarbeiten und Aufbereiten von Daten bereitstellt. 

Sind Daten unstrukturiert oder über verschiedene Systeme verteilt, benötigt ein Unternehmen in der Regel zuerst Data Engineering und anschließend BI, Advanced Analytics oder KI/ML.