Gesundheit am Arbeitsplatz

Die Herausforderung: Integration von Advanced ML für tiefere Einblicke in die Gesundheit am Arbeitsplatz

Als unser Kunde an uns herantrat, wollte er seine Analyse der Gesundheit am Arbeitsplatz über die einfache Interpretation von Umfragedaten hinaus erweitern. Die Herausforderung bestand nicht nur in der Analyse von Daten, sondern auch in der Vorhersage und dem Verständnis von Gesundheitstrends durch fortschrittliche maschinelle Lernfunktionen (ML).

Anforderungen:

Der Kunde verfügte über eine bestehende Plattform zur Analyse von Umfragen, die jedoch nicht über die fortschrittlichen ML-Funktionen verfügte, die für prädiktive Analysen und eine tiefgehende Datenexploration erforderlich sind. Sie brauchten ein System, das Gesundheitstrends nicht nur analysieren, sondern auch vorhersagen kann, indem es ausgefeilte ML-Techniken einsetzt.

Der Ansatz von Dockside Data: Maßgeschneiderte ML-Lösungen für verbesserte Analysen

1. Strategischer Workshop mit Schwerpunkt auf ML:
   • Wir begannen mit einem Strategie-Workshop, bei dem wir Design-Thinking-Methoden einsetzten, um die Bedürfnisse des Kunden genau zu verstehen. Dabei lag der Schwerpunkt auf der Frage, wie ML genutzt werden kann, um ihre Datenanalysefähigkeiten zu verbessern.
2. Identifizierung von ML-gesteuerten Lösungen:
   • Es war klar, dass der Kunde ein robustes ML-Framework benötigte, um komplexe Analysen wie Treiberanalysen und prädiktive Modellierung durchzuführen. Dies würde es ihnen ermöglichen, Gesundheitstrends nicht nur zu interpretieren, sondern auch zu antizipieren.
3. Entwicklung eines schnellen ML-Prototyps:
   • Mit dem Feedback des Kunden entwickelten wir einen schnellen Prototyp, bei dem die Integration von ML-Technologien im Vordergrund stand. Dieser iterative Prozess ermöglichte es uns, die ML-Modelle zu verfeinern, um spezifische analytische Anforderungen zu erfüllen.
4. Erweiterte ML-Integration in Microservice-Lösungen:
   • Unser Team entwickelte eine Microservice-Lösung, die sich nahtlos in die Google Cloud-Umgebung des Kunden einfügt. Dazu gehörten eine ausgeklügelte ML-Modellregistrierung und ein dynamisches, interaktives Dashboard.
   • Wir haben fortschrittliche ML-Algorithmen wie XGBoost eingesetzt, um eine präzise und aufschlussreiche Datenanalyse zu gewährleisten. Diese Entscheidung war ausschlaggebend dafür, dass der Kunde tiefgreifende, umsetzbare Erkenntnisse aus seinen Umfragedaten gewinnen konnte.
5. Dynamisches Dashboard für ML-Interaktionen:
   • Das Dashboard ermöglichte es dem Kunden, mit verschiedenen ML-Modellen und Parametern zu interagieren. Dieser praktische Ansatz ermöglichte es ihnen, die Auswirkungen verschiedener Gesundheitsvariablen zu verstehen und zu visualisieren und so ihre Fähigkeiten zur Vorhersageanalyse zu verbessern.

Das Ergebnis: Ein umfassendes ML-verbessertes Analysetool

Die endgültige Lösung bot dem Kunden eine deutliche Verbesserung seiner analytischen Fähigkeiten. Die Integration fortschrittlicher ML-Techniken veränderte ihre Herangehensweise an die Analyse der Gesundheit am Arbeitsplatz und ermöglichte prädiktive Erkenntnisse und ein tieferes Verständnis komplexer Datenbeziehungen.

Fazit:

Dieses Projekt unterstreicht die Kompetenz von Dockside Data bei der Bereitstellung von maßgeschneiderten ML-Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten sind. Durch die Kombination von strategischer Planung und modernster ML-Technologie haben wir unserem Kunden geholfen, neue Dimensionen in der Analyse der Arbeitsmedizin zu erschließen.