Daten verstehen.
Muster erkennen.
Entscheidungen verbessern.
KI ist kein Selbstzweck. Bei Bixelon geht es darum, aus rohen Daten konkrete, nachvollziehbare Erkenntnisse zu gewinnen – mit Methoden, die zum Problem passen, nicht umgekehrt.
Vier Kernbereiche, ein Fokus
Jede unserer Leistungen basiert auf denselben Grundsätzen: saubere Daten, nachvollziehbare Modelle und Ergebnisse, die sich im Alltag bewähren. Interessante Fakten zeigen, dass Unternehmen mit strukturierten Datenprozessen schneller auf Marktveränderungen reagieren können.
Datenanalyse
Aufdecken von Mustern in bestehenden Datensätzen. Wir arbeiten mit Python, SQL und BI-Tools wie Tableau oder Power BI.
Maschinelles Lernen
Entwicklung von Prognosemodellen, Klassifikatoren und Empfehlungssystemen. Von der Datenaufbereitung bis zum produktiven Modell. Wir nutzen scikit-learn, XGBoost und PyTorch je nach Aufgabe.
NLP und Textanalyse
Automatische Verarbeitung von Kundenfeedback, Verträgen oder internen Dokumenten. Sentimentanalyse, Klassifikation und Zusammenfassung mit modernen Sprachmodellen.
Schulungen
Inhouse-Workshops und Online-Kurse für Teams, die selbst mit Daten arbeiten wollen. Kein Vorwissen vorausgesetzt.
Wie ein Projekt konkret abläuft
Kein Projekt gleicht dem anderen – aber der Ablauf folgt einem bewährten Schema, das Überraschungen minimiert und Ergebnisse liefert.
Wir beginnen immer mit dem Problem, nicht mit der Technologie.
Viele Projekte scheitern, weil zuerst eine Technologie gewählt und dann ein Anwendungsfall gesucht wird. Bei Bixelon läuft es andersherum: Erst verstehen wir, welche Entscheidungen besser werden sollen. Dann schauen wir, welche Daten vorhanden sind und was realistisch erreichbar ist.
Bestandsaufnahme
Welche Daten existieren? Welche Qualität haben sie? In einem strukturierten Workshop klären wir Ausgangslage und Ziel gemeinsam mit dem Kunden.
Methodenauswahl
Auf Basis der Datenlage entscheiden wir, welche Verfahren sinnvoll sind. Manchmal reicht ein einfaches Regressionsmodell – manchmal braucht es tiefere Architektur.
Entwicklung und Tests
Modelle oder Dashboards entstehen iterativ. Nach jedem Schritt gibt es ein Review – kein halbjähriges Arbeiten ohne Feedback.
Übergabe und Begleitung
Vollständige Dokumentation, Schulung des Teams und optionale Begleitung im laufenden Betrieb. Wir übergeben keine Black Box.
Interessante Fakten aus der Praxis
Zahlen helfen, den Kontext einzuschätzen – nicht als Versprechen, sondern als Orientierung.
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Datenqualität
60–80 % der Projektzeit
So viel Zeit entfällt typischerweise auf Datenvorbereitung – kein Modell arbeitet mit schlechten Eingaben zuverlässig.
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Projektlaufzeit
6–14 Wochen
Je nach Komplexität und Datenlage. Ein erster funktionsfähiger Prototyp ist meist nach 3 Wochen vorzeigbar.
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Erfahrung
Seit 2016 in Berlin
Branchenerfahrung aus Logistik, Handel, Industrie und Bildung. Kein Sektor sieht Daten gleich aus.
Ansprechpartner
Nora Feldkamp
Leiterin Datenanalyse„Gute Modelle erklären sich selbst – wenn ein Team das Ergebnis nicht nachvollziehen kann, ist das Modell noch nicht fertig."
Yelena Burova
ML-Ingenieurin„Ich arbeite am liebsten an Problemen, bei denen der Kunde anfangs selbst nicht genau weiß, was möglich ist."
Ein konkretes Problem? Wir schauen es uns an.
Schreiben Sie uns kurz, worum es geht – kein Pitch, keine Folien nötig. Ein erstes Gespräch dauert 30 Minuten und klärt, ob und wie wir helfen können.