Data Science Consulting & Analytics

Data Science Beratung. Consulting das Entscheidungen verbessert.
Statt nur bunte Dashboards zu liefern.

Ich helfe Ihnen, Datenprojekte so aufzusetzen, dass sie fachlich Sinn ergeben: klare Fragestellungen, saubere Modelle, nachvollziehbare Kennzahlen – ohne Hype.

Data-Science-Projekt besprechen Was ich als Consultant übernehme

10+ Jahre Erfahrung in Statistik, Datenanalyse & Data Science – für Unternehmen, Forschung & angewandte Projekte.

Vertrauen aus Hochschule, Forschung & Praxis

Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen. Die folgenden Beispiele zeigen, in welchen Kontexten ich typische Data-Science-Projekte begleite.

Hochschule & Forschung

  • Universitätsklinikum Essen (AöR), Westdeutsches Herzzentrum Essen, Klinik für Thorax- und Kardiovaskuläre Chirurgie
  • Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Sozialwissenschaften
  • Universiätsklinikum Essen, Institut für Physiologische Chemie
  • Krankenhaus Hietzing, 1. Chirurgie-Abteilung für Herz- und Gefäßchirurgie
  • u.v.m.

Unternehmen & Organisationen

  • Penning Consulting GmbH
  • Hessisches Landesarchiv
  • IFLb Laboratoriumsmedizin GmbH
  • Ferdinand Eiermacher GmbH & Co. KG
  • u.v.m.

Data Science richtig angehen – in 3 Minuten erklärt

Was ist wichtig, damit Ihre Analyse wirklich belastbar ist — und Sie sicher vor Reviewer- oder Betreuungs-Rückfragen sind?

  • ✔ Häufige Analysefehler vermeiden
  • ✔ Zeit sparen bei Methodenauswahl & Software
  • ✔ Ergebnisse präsentieren, die überzeugen
Kostenfreie Einschätzung anfragen

Für wen diese Data Science Beratung gedacht ist

Ich unterstütze Unternehmen, Teams und Projekte, die Data Science gezielt einsetzen wollen – ohne Buzzword-Show, dafür mit klaren Ergebnissen.

Unternehmen & Mittelstand

Analytics & Data Science Beratung im Alltag nutzbar machen

Für Organisationen, die Entscheidungen datenbasierter treffen möchten – ohne ein komplettes Data-Science-Team aufbauen zu müssen.

  • Identifikation sinnvoller Data-Science-Use-Cases
  • Review bestehender Reports, Dashboards & Modelle
  • Begleitung bei Pilotprojekten & Rollout
Typische Use Cases ansehen →
Fachbereiche & Projektteams

Brücke zwischen Fachlogik & Modellen

Für Teams, die fachlich stark sind – und dabei Unterstützung brauchen, die Statistik- und Modellierungsseite sauber aufzusetzen.

  • Übersetzung von Fachfragen in sinnvolle Kennzahlen
  • Kritische Prüfung von Modellen & Annahmen
  • Unterstützung bei Präsentation & Argumentation
Forschung & angewandte Projekte

Methodisch robuste Ansätze

Für Forschungs- oder Entwicklungsprojekte, bei denen statistische und Data-Science-Komponenten eine zentrale Rolle spielen.

  • Konzeption von Analysepipelines & Modellen
  • Validierung und Evaluation von Algorithmen
  • Dokumentation für Reports, Paper und Stakeholder

Was Data Science Consulting konkret umfasst

Data Science Beratung ist kein Selbstzweck. Meine Aufgabe ist, Methoden und Modelle so einzusetzen, dass sie fachlich Sinn ergeben und zu Ihrem Kontext passen – technisch und organisatorisch.

🎯

Klarheit über Ziele & Use Cases

Welche Fragen sollen Ihre Daten beantworten? Wo lohnt sich ein Modell – und wo reicht saubere Deskription oder ein Reporting?

🧮

Passende Modelle statt Over-Engineering

Von klassischen Regressionsmodellen bis zu Machine-Learning-Ansätzen: Es wird nur eingesetzt, was erklärbar und sinnvoll implementierbar ist.

⚙️

Prozesse & Datenströme verstehen

Review Ihrer Datenpipelines, Datenqualität und Schnittstellen – mit Augenmerk darauf, was im Alltag wirklich funktioniert.

📝

Dokumentation & Kommunikation

Ergebnisse werden so aufbereitet, dass Stakeholder, Management und Fachabteilungen sie verstehen – und Entscheidungen darauf stützen können.

Kurz gesagt:
  • Weniger „wir müssten mal etwas mit KI machen“
  • Mehr „wir wissen, wozu dieses Modell da ist und was es leistet“
  • Keine Black-Box, sondern nachvollziehbare Data-Science-Lösungen

Projekt für ein Erstgespräch skizzieren

Typische Data Science Beratung Use-Cases aus Projekten

Die konkrete Ausprägung ist je Organisation anders – die Muster sind ähnlich. Ein paar anonymisierte Beispiele:

Use Case 1

Kunden- & Verhaltensanalyse

Segmentierungen, Churn-Analysen oder Response-Modelle, die helfen, Maßnahmen gezielter zu steuern.

  • Aufbereitung von CRM- / Nutzungsdaten
  • Modellierung von Abwanderungsrisiken
  • Auswertung von Kampagnenerfolgen
Use Case 2

Prozess- & Qualitätsanalysen

Daten aus Produktions-, Logistik- oder Serviceprozessen, die bislang ungenutzt sind – und jetzt systematisch ausgewertet werden.

  • Identifikation von Engpässen & Mustern
  • Monitoring relevanter Prozesskennzahlen
  • Erkennen auffälliger Fälle oder Anomalien
Use Case 3

Forecasts & Szenarien

Prognosen für Nachfrage, Auslastung oder Kennzahlen – nachvollziehbar modelliert, statt nur „irgendein Algorithmus“.

  • Auswahl passender Forecast-Modelle
  • Vergleich von Modellvarianten & Gütekriterien
  • Kommunikation von Unsicherheiten & Szenarien

So läuft Data Science Consulting ab

Der Prozess ist transparent – vom ersten Gespräch bis zu konkreten Ergebnissen und einer Einschätzung, wie es danach sinnvoll weitergeht.

1

Kurzes Abstimmungsgespräch

Ziel, Kontext, vorhandene Datenquellen und Rahmenbedingungen klären – inklusive der Frage, ob Data Science hier wirklich der richtige Hebel ist.

2

Analyse des Status quo

Sichtung vorhandener Reports, Datenpipelines und Modelle. Identifikation von Lücken, Risiken und schnellen Hebeln.

3

Konzeption & Umsetzung

Entwicklung oder Anpassung von Modellen, Kennzahlen und Prozessen – mit Fokus auf Verständlichkeit und praktische Umsetzbarkeit.

4

Ergebnisse & Übergabe

Dokumentation der Ergebnisse, Übergabe von Skripten / Konzepten und klare Empfehlung, wie Sie intern weiterarbeiten können.

Wichtig: Keine Black-Box-Implementierungen. Sie wissen, was das Modell tut, welche Annahmen gelten – und wo die Grenzen liegen.

Unsicher, ob Ihr Thema wirklich ein Data-Science-Case ist?
Skizzieren Sie kurz Ihre Idee, bestehende Daten und das Ziel. Ich gebe Ihnen eine Einschätzung, ob Data Science hier sinnvoll ist – oder ob ein anderer Ansatz passender wäre.

Projekt skizzieren

Was andere über die Zusammenarbeit sagen

Ein Auszug aus Rückmeldungen – viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen (Abschlussarbeiten, interne Analysen) und werden daher anonymisiert dargestellt.

10+ Jahre Erfahrung in Data Science Beratung · Projekte aus Wissenschaft, Wirtschaft und Lehre

Häufige Fragen zu unserer Arbeit

Brauchen wir dafür ein eigenes Data-Science-Team?

Nein. Ich unterstütze sowohl Teams mit eigenem Analytics-/IT-Bereich als auch Organisationen ohne interne Data-Science-Ressourcen. Wichtig ist, dass es jemanden gibt, der intern Verantwortung für das Thema trägt.

Mit welchen Tools und Programmiersprachen arbeiten Sie?

Je nach Projekt: R, Python, SQL, teils SPSS/Stata oder andere Umgebungen. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern ein Modell, das zur Aufgabe und zu Ihrer Infrastruktur passt.

Können bestehende Dashboards oder Modelle einfach übernommen werden?

Häufig werden bestehende Lösungen nicht ersetzt, sondern verbessert: z. B. durch bessere Kennzahlen, klarere Modelllogik oder eine saubere Dokumentation. Falls ein Neustart sinnvoller ist, spreche ich das klar an.

Wie groß muss ein Projekt sein, damit sich Beratung lohnt?

Das Spektrum reicht von fokussierten Reviews einzelner Modelle bis zu größeren Aufbauprojekten. Entscheidend ist, ob es eine konkrete Fragestellung gibt, die mit Daten beantwortet werden soll.

Arbeiten Sie einmalig oder auch längerfristig?

Beides ist möglich: punktuelle Unterstützung (z. B. Review, Konzeption) oder begleitende Zusammenarbeit über mehrere Monate, etwa für den Aufbau von Data-Science-Strukturen oder Modelllandschaften.

Bekommen wir am Ende nur ein Konzept oder auch Umsetzung?

Sie bekommen beides: Konzeption und – wo sinnvoll – prototypische oder produktionsnahe Umsetzung. Ziel ist, dass Sie nach dem Projekt mit den Ergebnissen weiterarbeiten können.

Nächster Schritt: Kurz Ihr Data-Science-Thema skizzieren

Beschreiben Sie in wenigen Sätzen Branche, Datenquellen, Zielsetzung und groben Zeitrahmen. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, wo Data Science wirklich Mehrwert stiften kann – und wo nicht.

In der Regel erhalten Sie werktags innerhalb kurzer Zeit eine Rückmeldung.

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