Wir sammeln und verbinden offene Daten aus einer Vielzahl von Quellen: soziale Plattformen, Kataloge, Websites, Crowdsourcing und vieles mehr.
Sobald wir genügend Daten gesammelt haben, beginnen wir mit dem Prozess der Datenanonymisierung, Sortierung und Strukturierung, Bereinigung und Beseitigung von Unregelmäßigkeiten und Anreicherung der Daten.
Anschließend wandeln wir die Daten in intelligente Schätzungen um, indem wir erstklassige Berechnungen und Algorithmen aus dem Bereich Machine-Learning verwenden, die von unserem Team aus führenden Datenwissenschaftlern und Influencer-Marketing-Experten entwickelt wurden. Wir testen und verbessern unsere Algorithmen ständig, schließen neue Datenquellen an und aktualisieren unsere Modelle.
Wir müssen zugeben, dass nicht alle öffentlich verfügbaren Daten korrekt sind. Es gibt eine gewisse Fehlerquote bei Algorithmen für Machine-Learning, weshalb wir eine Kombination aus externer Erkennung und einem hochqualifizierten QA-Team einsetzen, um sicherzustellen, dass unsere Erkenntnisse so genau wie möglich berechnet werden.