Question 1

Wie viele Daten benötigt ein ML-Modell, um sinnvolle Ergebnisse zu liefern?

Accepted Answer

Das hängt vom Anwendungsfall ab. Für Klassifikations- und Regressionsmodelle sind in vielen Praxisfällen bereits einige tausend historische Datensätze ausreichend. Wir bewerten die Datenlage im Rahmen einer vorgelagerten Bestandsaufnahme ehrlich und empfehlen nur Ansätze, die mit den vorhandenen Daten realistisch umsetzbar sind.

Question 2

Müssen wir ein eigenes Data-Science-Team aufbauen?

Accepted Answer

Nein. SW Business Solutions übernimmt Entwicklung, Training und Deployment der Modelle vollständig. Optional schulen wir Ihre Mitarbeitenden in der Nutzung und Interpretation der Ergebnisse, sodass der laufende Betrieb intern geführt werden kann.

Question 3

Wie wird DSGVO-Konformität sichergestellt?

Accepted Answer

Personenbezogene Daten werden nur im erforderlichen Mindestumfang verarbeitet, pseudonymisiert wo möglich, und bevorzugt in europäischen oder On-Premises-Infrastrukturen gehalten. Modellentscheidungen werden dokumentiert und sind für Datenschutz-Audits nachvollziehbar.

Question 4

Was passiert, wenn sich die Datenlage im Unternehmen verändert?

Accepted Answer

Wir richten von Beginn an ein Monitoring ein, das Modell-Performance kontinuierlich überwacht und Konzeptdrift erkennt. Bei Bedarf werden Modelle automatisiert oder auf Anfrage mit aktuellen Daten nachtrainiert.

Question 5

Lässt sich die ML-Lösung in unser bestehendes ERP- oder CRM-System integrieren?

Accepted Answer

Ja. Modellergebnisse werden typischerweise über REST-APIs oder Batch-Exporte bereitgestellt und lassen sich in gängige ERP-Systeme (z. B. SAP, Microsoft Dynamics) sowie CRM- und BI-Tools anbinden. Die konkrete Integrationstiefe wird im Projektverlauf gemeinsam definiert.

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