Wir liefern komplexe, datenintensive Software, indem wir angewandte Mathematik/Statistik mit solidem Engineering verbinden. Unsere Rolle ist hands-on: Wir stellen kosten­effiziente, professionelle Teams zusammen, führen die Lieferung (Projekt/Programm) und validieren Lösungen regelmäßig gegen Geschäftsziele.

Nutzen Kunden bereits ERP/CRM, ergänzen wir deren Stack (statt ihn zu ersetzen) um praxistaugliche Gen-AI-Bausteine – Assistenten mit Zitaten, Dokument-Intelligenz in Workflows, Policy-as-Code-Prüfungen und Change-Impact-Analysen. KI-Funktionen bleiben erklärbar und auditierbar nach ISO/IEC 42001 und dem NIST AI RMF.

Für wiederholbare Lieferung setzen wir Branchen­werkzeuge dort ein, wo sie Wert stiften: SBOMs (CycloneDX/SPDX) für Lieferketten-Transparenz, optional OSCAL-Evidenz für Audits sowie Policy-Engines (OPA in CI/Services; Kyverno als Kubernetes-Admission), um Umgebungen konsistent zu halten.

• Sourcing & Squads. Schnelle Zusammenstellung von Engineers, angewandten Mathematikern und Delivery-Leads – passend zu Domäne und Budget.
• Komplexe Delivery. Probabilistische Modelle, Optimierung, Zeitreihen/Simulation, Streaming-Datenpipelines, System­integration und Cloud/K8s-Betrieb.
• Gen-AI in Unternehmens-Workflows. RAG-Assistenten mit Zitaten, automatisierte Dokument­verarbeitung sowie leichte Policy/Playbook-Checks in Freigaben und Audits.

Wir setzen Gen-AI dort ein, wo sie nützlich und vertretbar ist: zur Beschleunigung von Recherche, zur Reduktion von Routinearbeiten und für nachvollziehbare Entscheidungen. Unser Team verbindet angewandte Mathematik/ML mit Domänen­wissen und dokumentiert jeden KI-Schritt für Audit und Übergabe.

Patente. Gen-AI-gestützte Prior-Art-Recherche und Mapping des technischen Effekts – ausgerichtet an der EPO-Praxis zu computer­implementierten/AI-Erfindungen (Fokus auf den „further technical effect“/technischen Beitrag). Wir arbeiten mit ausgewählten Patentanwälten zusammen, um schützbare Ansprüche zu formen.

Musik & Medien. Schlanke Tools für Rechte­klärung (Sync/Master/Publishing), damit Nutzungen lizenziert statt riskant sind – mit Audit-Trail als Standard.

Enterprise/ERP. Agentische Gen-AI-Helfer und Workflow-Automatisierung, die regulatorische Vorgaben respektieren und nach ISO/IEC 42001 und NIST AI RMF erklärbar sowie auditierbar bleiben. Bei Bedarf exportieren wir Evidenz über OSCAL und SBOM-Standards für Supplier-Assurance.

Wir unterstützen Organisationen dabei, aus Daten klare, belastbare Aussagen abzuleiten. Unser Fokus liegt auf sauberer Studienplanung, passenden Methoden und transparenter Darstellung, damit Entscheidungen auf einer soliden statistischen Grundlage stehen.

Von der Fragestellung zum statistischen Modell

Am Anfang jeder guten Analyse steht eine präzise Fragestellung. Gemeinsam mit Ihnen:

• formulieren wir das Forschungsproblem und übersetzen es in ein mathematisch/statistisches Modell,
• definieren wir die zu prüfenden statistischen Hypothesen,
• wählen wir passende Studiendesigns (z. B. Experimente, Umfragen, Beobachtungsstudien),
• treffen wir die Auswahl geeigneter Methoden und Tests – von klassischer Statistik bis hin zu modernen Verfahren für große Datenmengen, inklusive Machine Learning/„KI“, wo sinnvoll.

Planung, Stichprobengröße und Datenerhebung

Aussagekräftige Analysen brauchen gute Daten. Wir unterstützen Sie bei:

• der Berechnung von Stichprobenumfängen, damit die Studie genügend Power für relevante Effekte hat,
• der Festlegung von Ein-/Ausschlusskriterien und Messprotokollen,
• der Gestaltung von Fragebögen, Erfassungsformularen oder Labordatenschemata,
• praktischen Empfehlungen zu Datenqualität und Dokumentation.

Moderne Methoden für komplexe Daten

Je nach Fragestellung kombinieren wir klassische statistische Verfahren mit moderner Analyse großer und komplexer Datensätze, zum Beispiel:

• Regression, ANOVA, Überlebenszeitanalyse, multivariate Verfahren,
• Zeitreihen- und Paneldatenmodelle,
• Resampling- und Simulationsansätze,
• Machine-Learning-Modelle zur Mustererkennung, Vorhersage und Segmentierung.

Dabei geht es nicht um „KI um jeden Preis“, sondern darum, die einfachste Methode zu wählen, die die Frage zuverlässig beantwortet – und verständlich zu erklären, wie sie funktioniert und wo ihre Grenzen liegen.

Klare Ergebnisse und Kommunikation

Wir legen großen Wert auf verständliche, nachvollziehbare Ergebnisse. Dazu gehören:

• strukturierte Berichte mit klaren Aussagen statt reiner Tabellen und p-Werte,
• Visualisierungen, die die Kernergebnisse hervorheben, ohne Unsicherheit zu verstecken,
• Dokumentation von Methoden und Annahmen,
• Unterstützung bei der Aufbereitung für Publikationen, Präsentationen oder Stakeholder-Meetings.

Erfahrung in verschiedenen Anwendungsfeldern

Wir verfügen über Erfahrung mit theoretischen und angewandten statistischen Fragestellungen u. a. in den Bereichen:

• Medizin (klinische und beobachtende Studien, Outcomes, Risikofaktoren),
• Chemie (Versuchsplanung, Optimierung, Stabilitätsstudien),
• Soziologie und Pädagogik (Befragungen, Interventionen, Längsschnittdaten),
• Sport (Leistungskennzahlen, Bewertungsmodelle, Entscheidungshilfen für Vereine und Teams).

In all diesen Bereichen verstehen wir uns als Brücke zwischen Fachwissen und der Mathematik hinter den Daten, damit Entscheidungen nicht nur auf Gefühl, sondern auf belastbaren Analysen beruhen.

Ob neue Studie, „schwieriger“ Datensatz oder Überprüfung einer bestehenden Auswertung – wir bieten pragmatische und mathematisch fundierte Unterstützung, zugeschnitten auf Projekt und Budget.