Projektbeschreibung
Intelligente Entscheidungen mit Zeitreihendaten treffen
Zeitreihendaten sind quasi allgegenwärtig. Beispielsweise generiert unser Körper solche Daten, anhand derer man Krankheiten erkennen und vorhersagen kann. Industrie 4.0 nutzt diese Daten zur Überwachung und vorausschauenden Instandhaltung. In der Meteorologie werden sie analysiert, um Vorhersagen zu erstellen. Von Börsenmaklern werden sie zur Prognose von Aktienkursen herangezogen. Das EU-finanzierte Projekt DEMABIS arbeitet an einem Geschäftsplan zur Abbildung des kommerziellen Potenzials von Shapelets, einer Software, die Menschen dazu befähigen soll, mit Zeitreihendaten bessere Entscheidungen zu treffen. Es handelt sich hierbei um die erste Plattform, die auf Zeitreihenanalysen zugeschnitten ist. Sie bietet die neuesten Zeitreihenalgorithmen aus der Wissenschaft sowie die Instrumente, die Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler sowie Entscheidungstragende benötigen, um Datenreihen optimal nutzen zu können. Shapelets kann Datenströme von Sensoren, Netzwerkprotokollen, Klickpfaden und sozialen Medien abrufen und lesen. Es ist die einzige Plattform, die die Frage „Habe ich dieses Muster schon einmal gesehen?“ beantworten kann, was eine echte Entscheidungsfindung, Überwachung, Kausalitätsanalyse und genaue vorausschauende Analytik in Echtzeit ermöglicht.
Ziel
Shapelets is the first state-of-the-art Data Series Management System. A Machine Learning platform that empowers users to obtain invaluable insights from their time series data in a way that no other tool or platform in the market does.
Our innovation comes not only from a holistic and unique approach to time series data management but also from the implementation of recently discovered novel algorithms for time series data.
We are a 100% private owned company focused on R&D. We have a cohesive and highly-skilled team, where half of the employees know each other from a previous company and where leadership and management excel from a technical and business point of view. We are currently 7 people and plan to hire an average of 11 people each year to reach 52 by the end of 2023.
Our main verticals and use cases are in the following sectors: Energy, Industrial IoT, Aerospace, Automotive, Health, Sports and Financial.
The major market barrier now is to reach critical mass with Shapelets as quickly as possible — a necessity for us given the novelty behind the idea. Our investment plan for for this market opportunity involves obtaining €2M from VCs in 2019 and a another €2M from VCs in 2020. With this funding we will be able to grow our team fast enough to launch the first full and free version of our product, promote our open-source platform so it becomes a standard for time-series analysis and continue building the different industry verticals.
We project to triple our revenue to 1.4€M in 2021 and double it in 2022 and 2023. We expect to start making profits from this project by the end of 2021 and a net income is projected to reach €1.15M in 2022 as sales increase and operations become more efficient.
With this funding application we pretend to generate a feasibility study to get a grip on the R&D, technical feasibility and commercial potential of our disruptive technology in order to capture this into a business plan for scaling it up.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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Finanzierungsplan
SME-1 -Koordinator
29005 MALAGA
Spanien
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).