Statista_
Executive Summary
KI-Prototyp für Statistikportal
Das Statistikportal Statista entwickelt einen neuen KI-basierten Dienst für die Recherche von Daten, der die enormen Möglichkeiten moderner LLMs mit den exklusiven Fakten aus dem Statista-Datenpool verknüpft. Das erklärte Ziel der Zusammenarbeit zwischen den KI-Experten aus dem TalentFormation Network und dem internen Statista Team war es, die Geschwindigkeit von Datenabruf und Antwortgenerierung zu erhöhen, die Antwortqualität zu verbessern und die Betriebskosten signifikant zu senken.
Der innovative, datengetriebene Ansatz des Projektteams führte zu einer umfassenden Neugestaltung des Prototyps, wobei modernste LLM-Technologien zum Einsatz kamen. Durch maßgeschneiderte Anpassungen und über 100 gezielte Experimente gelang es, die Leistungsfähigkeit des Systems deutlich zu steigern. Die beeindruckenden Ergebnisse dieses Projekts - eine erhebliche Reduzierung der Antwortzeiten bei gleichzeitiger Kostenreduktion und Qualitätssteigerung - zeigen den Impact externer Expertise und innovativer Kollaboration.
Durchgeführte
Experimente
100
Reduzierte
LatEnzzeit
10%
Gesenkte
Betriebskosten
65%
bessere
Datenqualität
140%
Die Ausgangssituation
Statistikportal setzt auf KI-basierten Dienst für besseres Kundenerlebnis
Statista, eines der führenden Portale für Statistiken weltweit, bietet Nutzern Zugang zu einer umfangreichen Datenbank aus Statistiken, Prognosen und Infografiken. Um die Nutzererfahrung weiter zu verbessern, entwickelte Statista einen Prototypen für KI-gestützte Recherche, der jedoch in Bezug auf Datenqualität, Schnelligkeit und Kosten Optimierungsbedarf aufwies. Angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und begrenzter interner Ressourcen suchte Statista nach einer Lösung, um den Prototypen effizienter und performanter zu gestalten.
Was unser Kunde sagt
Dr. Ingo Schellhammer
Chief Technology Officer
Das Ziel
Schneller und präzisere Recherche-Ergebnisse
In Zusammenarbeit mit TalentFormation setzte sich Statista das Ziel, die Leistungsfähigkeit des Prototypen zu verbessern, um den Nutzern schnell und präzise relevante Statistiken für ihre spezifischen Fragestellungen zur Verfügung stellen zu können. Im Fokus standen die Beschleunigung des Datenabrufs, die Steigerung der Antwortqualität und -geschwindigkeit und eine deutliche Reduktion der Betriebskosten, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Im Zuge des Projektes sollte zudem internes KI-Knowhow aufgebaut werden.
Projektziele:
- Daten-Qualität steigern
- Geschwindigkeit erhöhen
- Kosten senken
KI FÜR IHR BUSINESS_
Unser Vorgehen
Effektive Zusammenarbeit zwischen externen Experten und internen Teams
Die erfahrenen KI-Experten von Heureka Labs aus dem TalentFormation Network definierten mit einem datengetriebenen und experimentellen Ansatz klare Leistungsindikatoren für Qualität, Geschwindigkeit und Kosten. Durch eine enge Zusammenarbeit zwischen dem TalentFormation-Team und dem internen Entwickler-Team von Statista konnten wir innerhalb von vier Wochen signifikante Maßnahmen umsetzen:
Das Ergebnis
Beeindruckende Ergebnisse in Rekordgeschwindigkeit
Die Ergebnisse sprechen für sich: In nur 4 Wochen Projektlaufzeit konnten wir eine durchschnittliche Reduzierung der Antwortzeiten um 10%, mit Spitzenwerten von bis zu 65%, erreichen. Gleichzeitig konnten die Betriebskosten um beeindruckende 65% gesenkt und die Antwortqualität um 140% gesteigert werden. Diese Erfolge zeigen nicht nur die Wirksamkeit unseres Ansatzes, sondern auch das Potenzial, das in der Kombination von Expertenwissen und kollaborativer Arbeit liegt.
DER TalentFormation FaKtor
Dieses erfolgreiche Projekt ist ein Beispiel dafür, wie durch das Zusammenspiel von hochspezialisierten externen Experten aus dem TalentFormation Network, internen Dev Teams und einem datengetriebenen Ansatz innovative Lösungen in Höchstgeschwindigkeit entstehen, die Unternehmen nachhaltig voranbringen und Wachstum sichern.