FOR BETTER DECISIONS. infas 360 bietet die komplette Wertschöpfungskette moderner Data Science für Wirtschaft und Wissenschaft durch den Einsatz und Nutzen aller öffentlich wie privat verfügbaren Daten.

Was ist Data Science?

Moderne Data Science dient der optimierten Entscheidungsfindung, indem aus qualitativ hochwertigen Daten und Analysen evidenzbasierte Informationen für zielgerichtetes Handeln entstehen.

Die besten Daten nutzen

Um bessere Entscheidungen treffen zu können, benötigt man die bestmögliche Datengrundlage. Wir recherchieren, sammeln und entwickeln fortlaufend alle verfügbaren Daten über unsere Welt.

Case Studies

Unsere Daten und Analysen finden Anwendung in Wissenschaft, Politik und Wirtschaft. Hier finden Sie fortlaufend Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Bereichen.

Kunden

[Präzise und kostengünstig dank Daten]

Wohnlage für jede Stadt

Städte mit über 50.000 Einwohnern müssen einen Mietspiegel erstellen. Daten zu Größe, Ausstattung, Beschaffenheit und Wohnlage der Gebäude sind für eine wissenschaftliche Kalkulation erforderlich. Die Wohnlage muss dabei ein unabhängiges Kriterium sein, das automatisch berechnet werden kann.

Trends und Neuigkeiten in Data Science

Immer mehr Neugründungen in der Solarbranche

Seit 2015 erholt sich die Solarbranche Jahr für Jahr. Immer mehr Neugründungen drängen wieder auf den Markt. Mit Wegfall der…

Viel Lärm, schlechte Lage?

Feinräumige Lärmdaten zeigen Umweltprobleme auf. So belastet Lärm das Herz-Kreis-Lauf System des Menschen. Auch das ist ein Grund, warum Wohnungen…

Benachbarte Hausnummern für die kommunale Wärmeplanung

Das seit 1. Januar 2024 geltende Wärmeplanungsgesetz gibt datenschutzrechtlich klare Regelungen vor. Dazu zählt auch, dass eine Datenerhebung insbesondere durch…

Bessere Vorhersagen treffen

Predictive Risk Analytics

Zeitbezogene Daten & Analysen erkennen Muster in der Vergangenheit, um ein mögliches Risiko in der Zukunft vorherzusagen. Natürlich alles im Rahmen von Wahrscheinlichkeiten …

[ Visualisierung und Bereitstellung von Daten]