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Data Science

Vektorräume, Kausalanalyse und unüberwachtes archetypisches Clustering in Unternehmensmaßstab. Sentient OS liefert die Infrastruktur, die Data Scientists brauchen.

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Die Herausforderung

Was wir lösen

Das Problem, das diese Lösung adressiert.

Data-Science-Teams bauen Modelle – aber die Produktivierung ist schwer. Vektorräume und Kausalanalyse brauchen Infrastruktur, die skaliert. Unüberwachtes Clustering in Unternehmensmaßstab ist nicht trivial. Integration mit bestehenden Pipelines – Kafka, S3, SQL – ist oft individuell. Die Folge: Modelle, die nie ausgerollt werden oder zu spät. Unrealisiertes Data-Science-Potenzial.

Sentient OS schließt die Schleife: von deinen Pipelines über Vektorisierung und Kausalanalyse zu einer Decision Layer und APIs, die ausliefern – ohne Rip-and-Replace.

Die Sentient-Lösung

Wie wir es adressieren

Sentient OS verwandelt diese Herausforderung in deterministische Ergebnisse.

Sentient OS baut auf der Mathematik auf, die Data Scientists verstehen. Vektorräume, Kausalanalyse, unüberwachtes archetypisches Clustering – alles in Unternehmensmaßstab. Die Architektur ist transparent: Sensor, Translator, Logic Engine, DNA, Pattern Recognition. APIs, SQL, Kafka, S3 – Standard-Schnittstellen. Rolle deine Modelle auf Infrastruktur aus, die skaliert. Die Command Center Module bringen die Intelligence in verdaubarer Form an die Oberfläche. Data Science, die ausliefert.

Die 5-Layer-Architektur nimmt von Kafka, S3, SQL und APIs über die Sensor- und Translator-Schichten auf; Personen- und Verhaltensvektoren werden in Maßstab gebaut. Die Logic Engine führt Kausalanalyse durch; die Psychographic Layer und Pattern Recognition führen unüberwachtes archetypisches Clustering durch. Die Decision Layer und Command Center Module konsumieren dieselben Vektoren und Segmente, sodass Produktion und Experimente eine Pipeline teilen.

Funktionen

Kern- Features

Die Fähigkeiten, die diese Lösung antreiben.

Vektorraum-Infrastruktur

Hochdimensionale Vektorberechnung in Maßstab via Translator und Psychographic Layer. Personenvektoren und Verhaltens-Clustering sind produktionsreif, sodass die Logic Engine und Decision Layer dieselben Darstellungen konsumieren, die Data Science baut; keine Neuimplementierung in Prod.

Kausalanalyse-Framework

Kausalität, nicht Korrelation: Die Logic Engine modelliert Marktdynamik und Conversion-Treiber mit mathematischer Strenge. Deterministische Treiber speisen die Decision Layer und das Command Center; Stakeholder erhalten erklärbare, kausale Intelligence.

Unüberwachtes archetypisches Clustering

Verhaltenssegmente aus Daten ohne Labels; die Psychographic Layer und Pattern Recognition skalieren auf Millionen Entitäten. Archetypen bleiben aktuell, während Streams fließen.

Standard-Integration

APIs, SQL, Kafka, S3 – Anschluss an bestehende Pipelines ohne Rip-and-Replace. Die Sensor- und Translator-Schichten nehmen aus deinem Stack auf; Data Science und Produktion teilen dieselben Schnittstellen.

5-Layer-Architektur-Transparenz

Sensor, Translator, Logic Engine, DNA, Pattern Recognition bilden eine klare Pipeline von Rohdaten zu Vektoren und Entscheidungen. Data Scientists können jede Schicht verstehen und erweitern; die Decision Layer konsumiert deterministische Ausgabe aus einer bekannten Architektur.

Command-Center-Konsum

Command Center Module – Psychographic Layer, Conversion Modeling, Performance Forecasting – konsumieren dieselben Vektoren und kausalen Ausgaben wie die Decision Layer. Business und Data Science teilen eine Pipeline; Intelligence ist verdaubar und umsetzbar.

Daten rein – Entscheidung raus

So funktioniert es

Drei Schritte von Rohsignalen zur deterministischen Ausführung.

1

Pipeline-Aufnahme und Vektorisierung

Sensor und Translator nehmen von Kafka, S3, SQL, APIs auf. Personen- und Verhaltensvektoren werden gebaut; Psychographic und Pattern Recognition laufen in Maßstab.

2

Kausale und archetypische Berechnung

Die Logic Engine führt Kausalanalyse durch; unüberwachtes Clustering und Conversion Modeling legen Segmente und Treiber offen. Command Center Module konsumieren dieselbe Schicht.

3

Modell- und API-Ausgabe

Die Decision Layer und Standard-Schnittstellen legen Vektoren, Segmente und Projektionen offen. Data Science liefert auf Produktions-Infrastruktur aus.

Konkrete Szenarien

Anwendungs- fälle

Reale Anwendungen und Ergebnisse.

Archetypisches Clustering in Maßstab

Unüberwachtes Clustering und Vektor-Infrastruktur laufen in Unternehmensmaßstab; Segmente bleiben aktuell, während Daten strömen.

Produktivierung kausaler Modelle

Kausalanalyse und Standard-Integration (APIs, Kafka, S3) lassen Modelle ohne Rip-and-Replace ausliefern.

Impact

Kern- Metriken

Die messbaren Ergebnisse, die diese Lösung ermöglicht.

Vektor-Skalierung

Unternehmen

Modelltyp

Kausal

Integration

Standard-Schnittstellen

Archetypen-Skalierung

Millionen Entitäten

Decision Layer

Command-Center-Konsum

Command Center

Verwandte Module

Erkunde die Intelligenzmodule, die diese Lösung antreiben.

Psychographic LayerConversion Modeling

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