Datengetriebene System- und Produktentwicklung mit der Kundenflotte

Die Applikationen, die ein solches Datenprodukt bereitstellen, erfordern den Einsatz von Data-Science-Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens, um riesige Mengen Daten in naher Echtzeit untersuchen, aggregieren, klassifizieren und (um) Anomalien identifizieren zu können. Hierbei ist sowohl technisch-methodisches Wissen relevant als auch ein tiefes Verständnis für die jeweilige Domäne.

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Abb. 2 : Extrakt Baustelleninfo Deutschland

Generell spielt die Modularisierung und Integration einzelner Datenprodukte eine große Rolle. Meist gilt das Interesse der Abnehmer nur einzelnen Datenprodukten, aber zunehmend werden verschiedene Datenprodukte (auch unterschiedlicher Anbieter) zu einem neuen Produkt kombiniert, um weitere Informationen abzuleiten. Hierbei ist Fingerspitzengefühl für gutes Produktdesign im Spannungsfeld aus Vollständigkeit und Datenschutz erforderlich. Neben allen Herausforderungen bedeutet das Thema aber vor allem Chancen für Automobilhersteller, sich als Anbieter von Datenprodukten in neuen Märkten zu platzieren. Zu den potenziellen externen Abnehmern gehören Städte und Gemeinden, öffentliche Einrichtungen, Karten- und Wetterdienste, Logistikunternehmen, Startups und viele andere.

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