Sie bringen die Frage mit.
Ziehen Sie Ihre Datendatei in OptiMod. Legen Sie Ihr Ziel und Ihre Variablen fest. Sie bringen den Kontext und Ihr Fachwissen ein; Programmier- oder Statistikkenntnisse sind nicht erforderlich.
Wissenschaftliche Intelligenz für datenbasierte Entscheidungen
Von Daten zu
belastbaren
Entscheidungen.
OptiMod automatisiert wissenschaftliche Datenanalyse und macht aus komplexen Daten klare, belastbare Erkenntnisse. Verstehen Sie die Ergebnisse, ihre Unsicherheit und ihre Begründung – für Entscheidungen in Forschung, Wirtschaft und Politik.
Keine Programmier- oder Statistikkenntnisse erforderlich.
OptiMod / Ergebnisse
Capital Bikeshare731 tägliche Beobachtungen
50% geringere
tägliche Nachfrage
Bereinigter Zusammenhang für leichten Regen oder Schnee im Vergleich zu klarem Wetter.
95%-Konfidenzintervall · 38%–60% geringer
Forschung. Förderung. Gemeinsamer Anspruch.Unser Netzwerk entdecken
Wissenschaftliche Prüfung wird zugänglich
Ergebnisse müssen Vertrauen verdienen,
bevor sie Entscheidungen prägen.
Wissenschaftliche Datenanalyse sollte allen offenstehen.
Organisationen sammeln mehr Daten, als ihre Statistikspezialisten auswerten können. OptiMod macht dieses Fachwissen als Software zugänglich, damit Forschende und Fachteams ihren eigenen Fragen nachgehen können.
Allgemeine KI-Sprachmodelle ersetzen kein wissenschaftliches Validierungssystem. OptiMod prüft die Daten und Modellannahmen, vergleicht geeignete Verfahren und dokumentiert die Berechnungen hinter jeder Erkenntnis.
Unser Anspruch ist ein Evidenzstandard, der nachvollziehbar macht, wie eine Schlussfolgerung zustande kommt. Anwendungen entdecken
OptiMod übernimmt die Analyse.
Datenaufbereitung, Verfahrensvoraussetzungen, Annahmenprüfung, Modellvergleich und Analyse – alles läuft automatisch, mit dokumentierter Begründung.
Sie erhalten belastbare Erkenntnisse.
Verstehen Sie die Ergebnisse und ihre Unsicherheit. Der Wissenschaftliche Bericht hält die Methoden, konkreten Tests und analytischen Entscheidungen hinter dem Ergebnis fest.
02 / Der OptiMod-Ansatz
Wissenschaftliches Wissen,
im Ablauf verankert.
OptiMod verbindet mathematisch-logische Berechnungen mit gezielter KI-Unterstützung. Es prüft Ihre konkreten Daten und die Voraussetzungen möglicher Verfahren und wählt das Modell, das für Ihre Frage am besten durch die Daten gestützt wird. Automatisch.
01
Die Daten
verstehen.
OptiMod untersucht Datenqualität, Variablentypen, Verteilungen und Zusammenhänge. Es bereitet den Datensatz auf und dokumentiert jede Änderung.
02
Prüfen,
was passt.
Mathematisch-logische Prüfungen ermitteln, welche Verfahren zu den Daten und zur Fragestellung passen. Modellannahmen sind von Beginn an Teil dieser Bewertung.
03
Mit Evidenz
auswählen.
OptiMod vergleicht geeignete Modelle anhand von Modellgüte, diagnostischen Befunden und Analyseziel. Die Auswahl wird wissenschaftlich begründet und dokumentiert.
04
Erklären.
Dokumentieren. Bereitstellen.
Schätzungen, Unsicherheit und Interpretation bleiben mit den zugrunde liegenden Berechnungen verbunden. Jede Erkenntnis lässt sich auf ihre Daten, Methoden und Prüfungen zurückführen.
Vom Datensatz und einer Frage zum dokumentierten wissenschaftlichen Ergebnis.Der wissenschaftliche Kern im Detail
Wissenschaftliche Tiefe / Die Replikationskrise
Gründliche Analyse
als Selbstverständlichkeit.
70%+
der befragten Forschenden hatten erfolglos versucht, Experimente anderer Forschender zu reproduzieren.
Befragung von 1,576 Forschenden · Nature, 2016Unser Ziel ist, wissenschaftliche Prüfung zur Routine zu machen. Wenn statistisches Fachwissen direkt im Analyseprozess verfügbar ist, gelangen Forschende vom Experiment zum Ergebnis – mit den Nachweisen, die eine wissenschaftliche Begutachtung benötigt.
Validität
als Standard.
Forschende erhalten Zugang zu den statistischen Prüfungen, die ihre Arbeit erfordert – auch wenn ihrem Lehrstuhl nur wenige Spezialisten zur Verfügung stehen.
Evidenz, die andere
prüfen können.
Forschungspartner und Gutachter können Annahmen, Unsicherheit und die Begründung eines Befunds prüfen und beurteilen, welche Schlussfolgerungen die Evidenz trägt.
Ergebnisse, auf denen
andere aufbauen können.
Der Wissenschaftliche Bericht verbindet jede Erkenntnis mit den zugehörigen Analyseentscheidungen. Andere Teams können die Arbeit nachvollziehen und als Grundlage für weitere Forschung nutzen.
Das hybride PrinzipWissenschaftliche Sorgfalt.
Wie Wissenschaft und KI zusammenarbeiten
Wissenschaftliche Sorgfalt.
Intelligent automatisiert.
Wie Wissenschaft und KI zusammenarbeiten Regeln und Berechnungen.
Mathematisch-logische Prüfungen ermitteln, welche Verfahren zu den Daten passen. Diagnostische und statistische Befunde begründen die Modellauswahl.
Gezielte KI-Unterstützung.
KI macht den Prozess effizienter und die Ergebnisse verständlich. Erklärungen bleiben mit den zugrunde liegenden Berechnungen und Prüfungen verbunden.
Das Produkterlebnis
Komplexe Wissenschaft.
Bemerkenswert einfach zu nutzen.
Ziehen Sie Ihre Datendatei in OptiMod und legen Sie Ihr Ziel fest. OptiMod übernimmt die wissenschaftliche Analyse automatisch, erklärt die Ergebnisse und dokumentiert, wie sie zustande kommen.
Analyse der täglichen NachfrageBeispieldatensatzDATENSATZ
Daten hinzufügen.
Ziehen Sie Ihren Datensatz hierher. Keine Programmier- oder Statistikkenntnisse erforderlich.
Datensatz hier ablegen
CSV, Excel & mehr · hier beginnt Ihre Analyse
✓ 731 Datenzeilen erkannt · Quelldatei erhaltenProbieren Sie es aus: Ziehen Sie die Beispieldatei hierher oder wählen Sie sie per Klick aus.Ein erster Blick auf Ihre Daten
| Datum | Tägliche Fahrten | Wetter |
|---|---|---|
| 01. Jan. 2011 | 985 | Nebel / bewölkt |
| 02. Jan. 2011 | 801 | Nebel / bewölkt |
| 03. Jan. 2011 | 1,349 | Klar |
Drei Zeilen des ursprünglichen öffentlichen Datensatzes. Ihre Quelldatei bleibt unverändert.
ANALYSEZIEL
Wählen Sie Ihr Analyseziel.
Wählen Sie aus, was erklärt und welche Variablen berücksichtigt werden sollen. OptiMod bestimmt das statistische Vorgehen.
EINEN ZUSAMMENHANG ERKLÄREN
Wie hängt das Wetter
mit der Bike-Sharing-Nachfrage zusammen?
Was soll erklärt werden?Tägliche FahrtenAnzahl der Ausleihen pro Tag
Was soll berücksichtigt werden?Wetter & KalendereffekteWetter, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind und Zeit
AUTOMATISCHE ANALYSE
Analyse abgeschlossen.
OptiMod prüft die Daten und Verfahrensvoraussetzungen, vergleicht geeignete Modelle und berechnet die Ergebnisse.
Datenprüfung & Aufbereitung
731 Datenzeilen geprüft. Spalten mit Zielwert-Leakage und redundante Spalten ausgeschlossen.
Verfahrensprüfung & Modellauswahl
Zähldatenmodelle anhand der Daten und diagnostischen Befunde verglichen.
Ergebnisse & wissenschaftliche Dokumentation
Konfidenzintervalle, Sensitivitätsprüfungen und verbleibende Grenzen dokumentiert.
Wissenschaftliche Prüfungen dokumentiert
ZENTRALES ERGEBNIS
Geringere Nachfrage an Regentagen.
Das Wetter hängt mit der täglichen Nachfrage zusammen, auch unter Berücksichtigung weiterer Variablen.
LEICHTER REGEN / SCHNEE VS. KLARES WETTER
50%geringere tägliche Nachfrage
Geschätzter Zusammenhang in diesem Datensatz.
95%-Intervall: 38%–60% geringer.
Erwartete Nachfrage im Verhältnis zu klarem Wetter
Modellbasierter Vergleich bei konstant gehaltenen weiteren Variablen. Klares Wetter = 100.
i
Dies ist ein Zusammenhang, kein Nachweis von Ursache und Wirkung. Modellgrenzen bleiben Teil der Analyse.
WISSENSCHAFTLICHER BERICHT
Ihre Analyse. Vollständig dokumentiert.
Von Modellannahmen bis zu konkreten statistischen Tests: die wissenschaftliche Dokumentation hinter Ihrem Ergebnis.
WISSENSCHAFTLICHER BERICHTTägliche Bike-Sharing-
Nachfrage.
Daten. Methoden. Evidenz.
Bericht wird vorbereitet…
Beispielbericht bereit
- 01Was analysiert wurde
Fragestellung, Quelldaten und Aufbereitung.
- 02Annahmen & konkrete statistische Tests
Testnamen, Teststatistiken, p-Werte und Interpretation.
- 03Was die Evidenz trägt
Ergebnisse, Unsicherheit und Grenzen.
Bewahren und teilen Sie die Dokumentation unabhängig vom Zugang zu OptiMod.
Beispieldatensatz · bereit zum ErkundenDatensatz
Laden Sie Ihre Daten hoch. Sobald Sie das Ziel festlegen, übernimmt OptiMod die wissenschaftliche Analyse.
Echte öffentliche DatenVollständige Produkttour öffnen
Vorschau der Benutzeroberfläche in der abschließenden Entwicklung. Das Beispiel verwendet echte öffentliche Daten und unabhängig berechnete Ergebnisse. Die Wiedergabe veranschaulicht den Ablauf von Analyse und Berichtexport.
731 Tage erfasster Bike-Sharing-Nachfrage in Washington, DC, von Januar 2011 bis Dezember 2012.
- Originalquelle
- UCI Bike Sharing · day.csv · 16 Spalten
- Fehlende Werte / doppelte Tage
- 0 / 0
- Integrität der Quelldaten
- Originaldatei erhalten; SHA-256 im Bericht dokumentiert
Die Vorschau verwendet verständliche Spaltenbezeichnungen. Die herunterladbare CSV-Datei behält die ursprünglichen Namen und normierten Einheiten bei.
Original-CSV herunterladenEine erklärende Analyse bedingter Zusammenhänge anhand beobachteter täglicher Wetter- und Kalenderdaten.
- Zielvariable
cnt· tägliche Anzahl der Ausleihen- Ursprüngliche Variablen
- Wetterkategorie, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind, Feiertag, Wochentag und Datum.
- Kalenderbereinigung
- Monat, Wochentag und ein kontinuierlicher Zeittrend; ein quadratischer Temperaturterm.
- Als Prädiktoren ausgeschlossen
casualundregisteredaddieren sich bereits zur Zielvariable;instantist eine Kennung;atempenthält redundante Temperaturinformationen.
Fragestellung und Konfiguration sind für dieses Beispiel festgelegt. Es handelt sich weder um eine Prognose anhand zukünftigen Wetters noch um eine Schätzung kausaler Effekte.
Die Prüfungen machen wissenschaftliche Entscheidungen nachvollziehbar. Auch Befunde, die eine Beurteilung erfordern, bleiben sichtbar.
Datenaufbereitung
Alle 731 Zeilen bleiben erhalten. Fehlende Werte werden nicht imputiert, Ausreißer nicht stillschweigend entfernt. Zwei Spalten mit Zielwert-Leakage und eine redundante Temperaturvariable werden ausgeschlossen.
Ein Luftfeuchtigkeitswert ist null (10. März 2011). Er wird markiert; zur Sensitivitätsprüfung wird die Analyse ohne ihn wiederholt. Wegen widersprüchlicher Archivmetadaten bleibt die Temperatur in den normierten Quelleinheiten.
Modellvergleich
Poisson und Negative Binomial (NB2) werden an 547 Trainingstagen angepasst. Der Trainings-AIC beträgt 66,197.6 für Poisson und 8,815.7 für NB2. Die Poisson-Dispersion beträgt 109.20 und zeigt eine deutlich höhere Streuung als unter der Varianzannahme des Modells.
Für die Zusammenhangsanalyse wird NB2 gewählt. Im zurückgehaltenen 184-Tage-Testdatensatz hat Poisson den geringeren Prognosefehler: 689 gegenüber 863 Fahrten/Tag. Die Modellauswahl richtet sich nach der Fragestellung; es gibt keinen universellen Sieger.
Verbleibender Prüfbedarf
Die Koeffizientenintervalle verwenden eine HAC-Kovarianzschätzung mit 7 Verzögerungen. Die Residuenkorrelation bei Verzögerung 1 bleibt bei 0.387; diese Anpassung beseitigt die Modellgrenzen nicht. Wetterkategorie 3 umfasst nur 21 Tage. Studiendesign, Messung und Übertragbarkeit auf andere Kontexte müssen weiterhin geprüft werden.
Leichter Regen oder Schnee geht in diesem Datensatz mit einer um 50.4% niedrigeren erwarteten täglichen Anzahl als bei klarem Wetter einher, unter Berücksichtigung der einbezogenen Variablen.
- Geschätztes Zählratenverhältnis
- 0.496 · klares Wetter = 1
- 95%-Konfidenzintervall
- 0.399 bis 0.617 · 38.3% bis 60.1% geringere Nachfrage
- Analysestichprobe
- Vollständiger Datensatz · 731 Tage · Negativ-Binomial-Regression
- Unsicherheit
- Approximatives punktweises HAC-Intervall · 7 tägliche Verzögerungen
Die Grafik zeigt bereinigte Zählratenverhältnisse, nicht die unbereinigte durchschnittliche Nachfrage. Die Schätzung für Nebel/bewölkt beträgt 0.910. Diese explorativen Zusammenhänge sind nicht für multiples Testen korrigiert und belegen keine Kausalität.
Prognosegüte ist eine eigene Frage
Der Prognosefehler im Testdatensatz wird mit einem an den ersten 547 Tagen angepassten Modell ermittelt. Für NB2 beträgt der MAE 863 Fahrten/Tag und der RMSE 1,123; Poisson hat einen niedrigeren MAE von 689. Die 184 zurückgehaltenen Tage verwenden das tatsächlich beobachtete Wetter, keine Wettervorhersagen.
Ein exaktes Berechnungsprotokoll: die geprüfte Frage, das verwendete Verfahren, sein numerisches Ergebnis und die Interpretation.
| Frage / Annahme | Test oder Diagnose | Ergebnis |
|---|---|---|
| Autokorrelation der Residuen bis zu 7 täglichen Verzögerungen | Ljung–Box Q df = 7 | Q = 251.9104 p = 1.0863 × 10−50 Abhängigkeit festgestellt |
| Autokorrelation der Residuen bis zu 14 täglichen Verzögerungen | Ljung–Box Q df = 14 | Q = 258.9912 p = 3.9574 × 10−47 Abhängigkeit festgestellt |
| Sind die Koeffizienten des Mittelwertmodells schätzbar? | Rang der Designmatrix | 26 von 26 Spalten Voller Rang · kein p-Wert |
| Passt die Poisson-Varianzannahme zur beobachteten Streuung? | Pearson-Dispersion Trainingsmodell | 109.20 Deutliche Überdispersion · Diagnose, kein formaler Test mit p-Wert |
Die Interpretation gehört zur Dokumentation.
Die Ljung–Box-Nullhypothese besagt, dass bis zur angegebenen Verzögerung keine Residuenautokorrelation vorliegt. Beide Referenzprüfungen weisen auf verbleibende Abhängigkeit hin. Hier dienen sie als beschreibende Residuenprüfungen mit model_df = 0, nicht als abschließende Tests der NB2-Modellspezifikation.
Für die Unsicherheit der Koeffizienten wird eine HAC-Kovarianzschätzung mit sieben Verzögerungen verwendet. Sie beseitigt weder die Abhängigkeit noch garantiert sie eine korrekte Modellspezifikation. Der Bericht hält diesen Befund zusammen mit der Modellauswahl und den Ergebnissen fest.
Analysebericht exportieren
Die Begründung bleibt
mit dem Ergebnis verbunden.
Der Wissenschaftliche Bericht dokumentiert die Modellauswahl, die geprüften Annahmen und die Unsicherheit hinter dem Ergebnis. Bewahren und teilen Sie das PDF unabhängig vom Zugang zu OptiMod.
- Methoden
- Datenaufbereitung, Variablendefinitionen und die Begründung für das ausgewählte Modell.
- Prüfungen
- Konkrete statistische Tests, Teststatistiken, p-Werte und diagnostische Befunde.
- Interpretation
- Schätzungen, Unsicherheit und Grenzen, die für Entscheidungen auf Basis des Ergebnisses relevant sind.
Beispielpaket zur Reproduzierbarkeit herunterladen (Englisch)
Enthält Quelldaten, Analysecode und Versionen der verwendeten Abhängigkeiten.
Ein wissenschaftlicher Kern,
zwei Wege, ihn zu nutzen.
Einzelne Nutzer erhalten Zugang zu wissenschaftlicher Analyse, ohne statistisches Fachwissen zu benötigen. Plattformanbieter können dieselbe Fähigkeit in Software, Datenprozesse und KI-Systeme integrieren.
Für Einzelpersonen und Teams.
Laden Sie Ihre Daten hoch und legen Sie Ihr Ziel fest. OptiMod übernimmt die statistische Arbeit automatisch, prüft Daten und Verfahrensvoraussetzungen und wählt eine geeignete Analyse. Sie erhalten verständliche Ergebnisse und einen Wissenschaftlichen Bericht.
Ihre Analyse
dataset.csvIhre Daten
Ihr Ziel
Verstehen, was meine Zielgröße beeinflusst.
OptiMod übernimmt die Analyse
Datenaufbereitung, Annahmenprüfung und evidenzbasierte Modellauswahl.
Ergebnisse, die Sie verstehen.
Was die Ergebnisse bedeuten, wie sicher sie sind und was zu beachten ist.
Wissenschaftlicher BerichtDie Begründung hinter Ihren Ergebnissen
Analysekompetenz für Systeme.
Verbinden Sie den wissenschaftlichen Kern von OptiMod mit Analyseplattformen, Unternehmenssoftware, Forschungssystemen und KI-Assistenten. Integrieren Sie automatisierte Analysen und nachvollziehbare Erkenntnisse in Ihre eigenen Produkte und Prozesse.
KI-Assistent
Integrationskonzept
Sie
dataset.csv
Analysieren Sie diese Kundendaten. Welche Faktoren hängen mit der Kundenbindung zusammen?
Im HintergrundOptiMod führt die wissenschaftliche Analyse durch
Assistent
Längere Onboarding-Zeiten hängen mit einer geringeren Kundenbindung zusammen, auch unter Berücksichtigung der erfassten Kundenmerkmale. Die Schätzungen, ihre Unsicherheit und die Modellprüfungen habe ich beigefügt.
Wissenschaftlicher BerichtPDF-Anhang · Methoden, Prüfungen und Ergebnisse
Mögliche Anwendungen
Verschiedene Fragen.
Ein gemeinsamer Bedarf an Evidenz.
Forschung, Unternehmen und öffentliche Institutionen treffen unterschiedliche Entscheidungen. Sie alle benötigen Analysen, deren Methoden, Unsicherheit und Grenzen nachvollziehbar sind.
Bleibt ein beobachteter Unterschied bestehen, wenn relevante Variablen berücksichtigt werden?
Machen Sie aus experimentellen Daten wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse. OptiMod übernimmt Modellbewertung, statistische Prüfungen und Interpretation – mit einer klaren Analysedokumentation für Forschungspartner und Publikationen.
- Entscheidung
- Welche Befunde rechtfertigen weitere Forschung?
- Zu prüfende Evidenz
- Bereinigte Schätzungen, Modellannahmen und Unsicherheit.
Welche molekularen Merkmale oder Patientenmerkmale hängen mit einer Zielgröße zusammen?
Strukturieren Sie explorative Analysen und priorisieren Sie Hypothesen für weitere Untersuchungen. Pharma Intelligence bietet dafür einen aktiven Forschungskontext.
- Entscheidung
- Welche Zusammenhänge sollten experimentell weiter untersucht werden?
- Zu prüfende Evidenz
- Mögliche Erklärungen, Diagnostik und offene Fragen.
Welche Kunden- und Marktfaktoren hängen mit Umsatz oder Kundenbindung zusammen?
Vergleichen Sie Erklärungen, untersuchen Sie Unsicherheit und beziehen Sie dokumentierte Evidenz in die Unternehmensplanung ein.
- Entscheidung
- Welche Maßnahmen zur Kundenbindung verdienen nähere Prüfung?
- Zu prüfende Evidenz
- Konkurrierende Erklärungen und die Unsicherheit jeder Schätzung.
Welche Prozessbedingungen hängen mit Qualitätsschwankungen zusammen?
Erkennen Sie untersuchenswerte Zusammenhänge und geben Sie technischen Teams eine gemeinsame statistische Grundlage für Prozessbewertungen.
- Entscheidung
- Welche Bedingungen sollten Ingenieure zuerst untersuchen?
- Zu prüfende Evidenz
- Prozesszusammenhänge, Streuung und diagnostische Befunde.
Wo sollte ein Land in Hochwasserschutz investieren?
Analysieren Sie Hochwasserexposition, die Verletzlichkeit der Bevölkerung und Infrastrukturdaten als Grundlage nationaler Investitionsprioritäten. Machen Sie Annahmen, Unsicherheit und Begründung jeder Schlussfolgerung transparent – damit Entscheidungen über Menschenleben, kritische Infrastruktur und öffentliche Mittel geprüft und erklärt werden können.
- Entscheidung
- Welche Regionen sollten beim Hochwasserschutz Vorrang erhalten?
- Zu prüfende Evidenz
- Exposition, Verletzlichkeit, Modellannahmen und Unsicherheit.
Welche Merkmale hängen mit Veränderungen des gemessenen Risikos zusammen?
Dokumentieren Sie Schätzungen, Modellauswahl und Unsicherheit, damit analytische Schlussfolgerungen intern geprüft werden können.
- Entscheidung
- Welche Veränderungen einer Risikoschätzung erfordern genauere Prüfung?
- Zu prüfende Evidenz
- Modellauswahl, Schätzungen und die Grenzen der verfügbaren Daten.
Wie kann eine Plattform ihre Antworten zu Daten mit wissenschaftlicher Evidenz verbinden?
Integrieren Sie Verfahrensbewertung, Annahmenprüfung und dokumentierte statistische Ergebnisse in die Software, die Menschen bereits nutzen. Geben Sie ihnen eine verständliche Erklärung samt wissenschaftlicher Dokumentation.
- Potenzial
- Wissenschaftliche Analyse in ein bestehendes Datenprodukt integrieren.
- Zu prüfende Evidenz
- Das verwendete Verfahren, die durchgeführten Prüfungen und die Grenzen des Ergebnisses.
Forschung & Entwicklung
Im Dialog
mit der Wissenschaft.
2025 — 2028Pharma
GEMEINSAME FORSCHUNG & ENTWICKLUNG
Pharma
Intelligence
GEMEINSAME FORSCHUNG & ENTWICKLUNGAKTIVES FORSCHUNGSPROJEKTVon statistischen Methoden
Von statistischen Methoden
zur pharmazeutischen Forschung.
OptiMod ist aus dem ITE der Leibniz Universität Hannover hervorgegangen. Heute leitet es Pharma Intelligence und verbindet wissenschaftliche Softwareentwicklung mit KI-gestützter pharmazeutischer Forschung.
Konsortium: OptiMod · Leibniz Universität Hannover · Soranos IT-Service
Das Projekt im Detail Gefördert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und das Land Niedersachsen.
Die Gründer
Wissenschaftliche Tiefe.
Unternehmerischer Antrieb.
Gegründet von den Brüdern Ylli und Drini Morina, die Unternehmensentwicklung und quantitative Forschung in einem Team verbinden.
Ylli Morina
MITGRÜNDER & CEOStudierte Informatik an der Georg-August-Universität Göttingen. Er verantwortet OptiMods Unternehmensentwicklung und strategische Partnerschaften und entwickelt aus der wissenschaftlichen Grundlage ein klares Produkt und Geschäftsmodell.
Kontakt zum Team
Dr. rer. nat. Drini Morina
MITGRÜNDER & CTOStudierte Statistik an der Georg-August-Universität Göttingen und forscht an der Leibniz Universität Hannover. Seine Arbeit verbindet Data Science, Innovationsforschung und statistische Methodik.
Wissenschaftlicher HintergrundFür Institutionen
Ihre Daten.
Unter Ihrer Kontrolle.
Für Institutionen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Datenhoheit. OptiMod ermöglicht Hosting in Deutschland und den vollständigen Betrieb auf der eigenen Infrastruktur Ihrer Organisation.
Institutionelle Anforderungen besprechenHosting in Deutschland.
Hosting in Deutschland, mit DSGVO-konformer Datenverarbeitung. Für Institutionen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und die Kontrolle über ihre Daten.
Kein Training mit Ihren Daten.
Ihre Daten werden niemals zum Training von KI-Modellen verwendet. Nach Abschluss der Analyse werden die zur Berechnung der Ergebnisse verwendeten Daten von den Servern gelöscht.
Auf Ihrer eigenen Infrastruktur.
OptiMod kann auf Ihren eigenen Servern oder Rechnern betrieben werden. In sensiblen Einsatzbereichen bleiben Analyse und Daten vollständig innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur.