Wir verwandeln Daten
Von Datenplattformen über ML-Modelle bis zu GenAI-Assistenten – wir bringen Lösungen in Betrieb, die echte Ergebnisse liefern.
Wir verbinden Datenstrategie, Engineering und UX, um schnelle Schritte zu realisieren: Datenquellen verbinden, Pipelines stabilisieren, Prototypen bauen und skalierbare AI-Produkte live bringen. Wir arbeiten interdisziplinär mit Business, IT und Fachbereichen, stellen Governance und Security sicher und liefern messbaren ROI.
Messbare Ergebnisse mit Data & AI
Unsere Projekte liefern schnelle Resultate – mit stabilen Datenpipelines, reproduzierbaren Modellen und klaren Business-KPIs.
- 4-6 Wochen
- Von Use-Case-Idee zum validierten Prototyp
- >80%
- Automatisierungsgrad bei wiederkehrenden Entscheidungen
- 30%
- Ø Reduktion manueller Analyseaufwände
- 24/7
- Monitoring & Alerting für Modelle und Datenqualität
Warum Data Science mit Tegernsee Software?
- Fokus auf Business Value: Wir definieren KPIs, messen Impact und priorisieren nach Wertbeitrag.
- Technische Exzellenz: Moderne Data-Stacks, MLOps und Observability sind integraler Bestandteil.
- Transparente Zusammenarbeit: Iterative Sprints, klare Roadmaps und differenziertes Reporting.
Von der Datenstrategie bis zum produktiven AI-Feature
Wir kombinieren Datenstrategie, Engineering und Machine Learning, um datengetriebene Produkte schnell in Produktion zu bringen.
AI & Machine Learning
Wir entwickeln und betreiben ML-Modelle – von Vorhersagen über NLP bis hin zu Generative-AI-Use-Cases.
- Use-Case-Scoping, Experimentdesign und Modellbewertung
- MLOps-Pipelines, Feature Stores und kontinuierliches Retraining
Data Platforms & Engineering
Wir bauen skalierbare Data Warehouses, Lakehouses und Streaming-Pipelines, die Teams verlässliche Daten liefern.
- Moderner Data Stack, ELT/ETL-Orchestrierung und Governance
- Data Contracts, Datenkataloge und Observability
Analytics & Decision Intelligence
Self-Service Dashboards, Embedded Analytics und Operational BI für datengetriebene Entscheidungen.
- KPI-Framework, Reporting-Layer und interaktive Dashboards
- Alerting, Forecasts und Szenarioanalysen
AI Assistants & Automationen
RAG-basierte Assistenten, Prozessautomationen und Chatbots, die bestehende Systeme intelligent erweitern.
- Knowledge Graphs, Vector Stores und Prompt Engineering
- Sicheres API-Enrichment, Guardrails und Monitoring
Responsible AI & Compliance
Wir stellen sicher, dass AI-Lösungen rechtssicher, auditierbar und erklärbar sind – inklusive DSGVO-Konformität.
- Risk-Assessments, LLM-Policies und Dokumentation
- Bias Detection, Explainability und Model Monitoring
Enablement & Data Culture
Wir befähigen Teams, Datenprodukte zu betreiben – mit Trainings, Playbooks und Co-Creation.
- Data-Literacy-Sessions, Tool-Schulungen und Pairing
- Playbooks für Deployment, Monitoring und Incident Response
Technologie-Stack
Wir setzen auf moderne, modulare Plattformen:
- Data Warehouses & Lakehouses: Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks
- Orchestrierung & Pipelines: dbt, Dagster, Airflow, Prefect, Kafka, Kinesis
- ML-Frameworks & MLOps: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Vertex AI, SageMaker, MLflow
- GenAI & LLM: OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex
- Dashboards & BI: Looker Studio, Power BI, Tableau, Superset, Metabase
Daten- & AI-Technologien im Einsatz
Unsere Data Scientists arbeiten mit Python, Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost und LightGBM für klassische Machine-Learning- und Deep-Learning-Workflows. Für Natural Language Processing setzen wir auf spaCy, Hugging Face Transformers, OpenAI, Anthropic Claude und Retrieval-Augmented-Generation mit LangChain oder LlamaIndex.
Data Engineering realisieren wir mit dbt, Apache Airflow, Dagster, Prefect, Apache Spark, Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift und Iceberg. Qualitätssicherung gewährleisten wir mit Great Expectations, Soda, Monte Carlo oder datafold und dokumentieren via Data Catalogs wie Collibra oder Alation.
Für Visualisierung und Business Intelligence nutzen wir Power BI, Tableau, Looker Studio, Superset und Metabase – ergänzt um Embeddable Analytics mit Retool oder Appsmith. Monitoring, ModelOps und Observability implementieren wir mit MLflow, Weights & Biases, Evidently AI, Arize oder Fiddler.
Data/AI-Projekte mit klarem ROI
Wir führen Sie von der Datenbasis zum produktiven Betrieb – mit nachvollziehbaren Hypothesen, Experimenten und kontinuierlichem Impact-Monitoring.
Datenstrategie & Use-Case-Priorisierung
Gemeinsam identifizieren wir datengetriebene Chancen, bewerten Business Value und technische Machbarkeit.
Deliverables
- Use-Case-Canvas, KPI-Definition und Impact-Modell
- Data-Readiness-Assessment und Technologieempfehlungen
Datenarchitektur & Prototyping
Wir gestalten Datenmodelle, Pipelines und bauen Prototypen, die schnell testbaren Mehrwert liefern.
Deliverables
- Datenarchitektur, Governance-Modell und Sicherheitskonzept
- Prototypen, Dashboards oder Model-MVPs
Produktionsreife Umsetzung
Wir industrialisieren Pipelines, Modelle und Interfaces. Automatisierte Tests, CI/CD und Observability sind Standard.
Deliverables
- Produktionsreife Pipelines, APIs und Model Services
- Monitoring, Retraining-Konzepte und Dokumentation
Rollout & kontinuierlicher Mehrwert
Wir sorgen für Adoption, Betrieb und Weiterentwicklung – inklusive Trainings, Change Management und Governance.
Deliverables
- Rollout- und Enablement-Plan, KPIs & Dashboards
- Lifecycle-Management, Kosten- und Leistungsoptimierung
Typische Anwendungsfälle
- Nachfrage- und Bestandsprognosen mit AI-gestützten Forecasts
- Personalisierte Empfehlungen, Next-Best-Action und Customer Scoring
- Wissensassistenten (RAG) für Support, Vertrieb und Operations
- Anomalie-Erkennung in Produktion, Finance oder Security
- Operational Reporting & Echtzeit-Dashboards für Führungskräfte
Welche Data- oder AI-Challenge lösen wir für Sie?
Wir analysieren Ihren Status quo, priorisieren Quick Wins und entwickeln einen belastbaren Data/AI-Fahrplan.
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