Während traditionelle Unternehmen um die IT-Talente buhlen, haben Startups hier den Vorteil diese durch attraktivere Unternehmenskultur oder Standorte für sich zu gewinnen. Spätestens wenn diese aber eine Software für Unternehmen entwickeln, deren Einsatz erweiterte Data-Science-Kenntnisse erfordert, kehrt sich dieser Vorteil wieder um.
Startups setzen auf Self-Service-Analytics durch Automatisierung
„Während unser Geschäftsmodell hauptsächlich den Verkauf von Softwarelizenzen fokussiert, beobachten wir einen konstanten Bedarf an Beratungsleistungen im Bereich der Datenaufbereitung und Analyse.“ so Dr. Rami-Habib Eid-Sabbagh, Mitgründer und Head of Sales bei dem Berliner Startup Lana Labs.
Dieser Umstand wurde in der Entwicklung des Prozessanalyse-Tools von Anfang an berücksichtigt: Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur größtmöglichen Automatisierung der Datenanalysen benötigt der Anwender immer weniger Vorkenntnisse, sodass dieser Self-Service-Analytics-Ansatz den Mangel an Ressourcen teilweise auffängt.
Mit LANA Process Mining realisiert das junge Unternehmen den Traum vieler Analysten: eine automatisierte Prozessanalyse, die per Mausklick aufzeigt wo der Prozess nicht optimal läuft und vor allem warum. Damit zeichnet sich ein neues Entwicklungsparadigma ab, welches den aktuellen Data-Scientist-Mangel zum Übergangsphänomen macht. Die Entwicklung eines neuen Paradigmas der Automatisierung in diesem Bereich stützt auch eine aktuelle Gartner-Prognose, nach welcher über 40 Prozent der Aufgaben eines Data Scientists bis 2020 automatisiert werden.
Die Ausgründung des Hasso-Plattner-Instituts basiert auf den in fünf Jahren Process- Mining-Forschung entstandenen Ergebnissen von Dr. Thomas Baier. Das 2016 gegründete Unternehmen arbeitet in Berlin mit einem kleinen Team konstant an Innovationen für die automatisierte datenbasierte Prozessanalyse von morgen.
Lana Labs GmbH
Engeldamm 62
10179 Berlin
Telefon: +49 (176) 61348642
http://lana-labs.com
Mitgründerin & Geschäftsführerin
Telefon: +49 (176) 61348642
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