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Big Data

Data Science

Predictive Analytics Konkret: Vom Personaleinsatz bis zum Maschinenstillstand, alles ist planbar

Die aktuelle Situation um Corona lässt mit Sicherheit den ein oder anderen noch stärker als sonst von der Superkraft träumen, in die Zukunft schauen und derartige Entwicklungen rechtzeitig vorhersehen zu können. Im April-Beitrag haben wir mit der Einführung in Predictive Analytics gezeigt, dass dieser Blick in die Zukunft tatsächlich schon heute möglich ist, und das ganz ohne Glaskugel! In diesem Artikel stellen wir Ihnen konkrete Anwendungsbeispiele von Predictive Analytics im unternehmerischen Kontext vor.

Predictive Analytics: Heute wissen, was morgen passiert

Stellen Sie sich vor, Ihre Produktionsmitarbeiter wüssten, wann und warum eine Maschine ausfällt, und zwar bevor das Ereignis tatsächlich eintritt. In der Vergangenheit wurden derartige Vorhersagen ausschließlich von Experten getroffen, nicht zuletzt dank deren langjähriger Berufserfahrung und Intuition. Aber was, wenn das eigene Bauchgefühl täuscht, oder kein Experte zur Hand ist? Dann gibt es immer noch die Maschine und ihre Daten! Sofern eine verlässliche Datenbasis zur Verfügung steht, können statistische Modelle, wie z.B. Regressionsanalysen genutzt werden, um zukünftige Ereignisse, beispielsweise Maschinenstillstände, vorherzusagen. Die Vorhersage von Ereignissen basierend auf Vergangenheitsdaten nennt man Predictive Analytics.

Text Mining konkret: Service, Marketing, Produktentwicklung - Alles gehorcht aufs Wort!

Textdaten sind Fluch und Segen zugleich. Fluch, weil die Analyse von Text, bedingt durch die Struktur der Daten, nicht ganz trivial ist. Das Gute ist, dass „nicht ganz trivial“ nicht „unmöglich“ bedeutet. Wie man bei der Analyse von Textdaten vorgeht und was es dabei zu beachten gilt, können Sie in unserem Februar-Beitrag „Text Mining: Weil Lesen einfach (zu) lange dauert“ nachlesen. Auf der anderen Seite sind Textdaten auch Segen, weil die Menge an Text stetig steigt und die inhaltliche Vielfalt sowie die sich daraus ergebenden Anwendungsfälle beinahe unerschöpflich sind. In diesem Beitrag möchten wir Ihnen anhand von Beispielen zeigen, wie Unternehmen von der Analyse von Textdaten profitieren können. Und dazu braucht es nicht unbedingt immer Künstliche, dafür aber vor allem Menschliche Intelligenz, Mut und Veränderungswillen.

Text Mining: Weil Lesen einfach (zu lange) dauert

Text Mining wird teilweise auch als Text Data Mining bezeichnet, was die Beziehung zum allgemein geläufigeren Begriff Data Mining verdeutlicht. Textdaten, die nur selten eine eindeutige und einheitliche Struktur aufweisen, sollen mit Text Mining analysiert und ausgewertet werden. Wie das geht und welche Vorteile das Ganze hat, zeigt unser Expertenwissen.

Interview mit Florian Baur, CEO der emnos GmbH

Vorher schon wissen, was läuft

Für Handelsunternehmen ist es entscheidend, ihr Angebot auf Kundenwünsche optimal abzustimmen, um hohe Konversionsraten zu erzielen – bei einem breiten Sortiment eine sehr komplexe Aufgabe. Doch dank der Digitalen Transformation werden selbst die größten Datenmengen beherrsch- und nutzbar, wie die Entwicklung der emnos GmbH aus München zeigt: Auf ihre Analytics-Lösungen verlassen sich schon jetzt viele Unternehmen von Rang und Namen.

emnos GmbH

Für Handelsunternehmen ist es entscheidend, ihr Angebot auf Kundenwünsche optimal abzustimmen, um hohe Konversionsraten zu erzielen – bei einem breiten Sortiment eine sehr komplexe Aufgabe. Doch dank der Digitalen Transformation werden selbst die größten Datenmengen beherrsch- und nutzbar, wie die Entwicklung der emnos GmbH aus München zeigt: Auf ihre Analytics-Lösungen verlassen sich schon jetzt viele Unternehmen von Rang und Namen.

Big Data oder: Viel hilft viel?!

Getreu dem Motto „Viel hilft viel“ können große Datenmengen für Unternehmen durchaus hilfreich sein – Sofern man auch etwas mit diesen Daten anfängt und die Ergebnisse aus den Analysen, vorausgesetzt man führt Analysen durch, nicht nur bestaunt, sondern auch zur Verbesserung nutzt. Aber was sind Daten überhaupt, und ab wann ist „Data“ eigentlich „Big“? Und ist mehr tatsächlich immer besser, oder kann man auch mit „Small Data“ Erfolge erzielen?

Data Science versus Data Analytics

„Was ist denn Data Science?“ heißt unsere Reihe, in der wir Ihnen einige Grundbegriffe und Methoden aus dem Bereich Data Science näherbringen wollen. Aber was ist denn jetzt eigentlich Data Science? Und was ist dann Data Analytics? Was müssen Data Scientists und Datenanalysten kennen und können? Wir zeigen Gemeinsamkeiten und Unterschiede.

Was ist denn Data Science?

Schlagworte wie „Data Science“, „Big Data“ oder „Künstliche Intelligenz“ sind seit geraumer Zeit in aller Munde. Jeder spricht drüber, mal mehr oder mal weniger souverän, denn nicht jeder weiß, was sich genau hinter diesen und weiteren Begriffen verbirgt geschweige denn, in welchem Kontext welcher Begriff nun am passendsten wäre. Wir klären im Expertenwissen auf.

Was ist Data Science - Das erwartet Sie

Schlagworte wie „Data Science“, „Big Data“ oder „Künstliche Intelligenz“ sind seit geraumer Zeit in aller Munde. Jeder spricht drüber, mal mehr oder mal weniger souverän, denn nicht jeder weiß, was sich genau hinter diesen und weiteren Begriffen verbirgt geschweige denn, in welchem Kontext welcher Begriff nun am passendsten wäre. Wir klären auf.

Interview mit Andreas Weigend, Social Data Experte und Autor

Big Data? Der Zug ist für Deutschland abgefahren

Daten sind der wichtigste Rohstoff unserer Gesellschaft – dessen ist sich Social Data Experte Andreas Weigend sicher. Der ehemalige Chef-Wissenschaftler von Amazon bündelt seine Erfahrungen in seinem Buch „Data for the People: Wie wir die Macht über unsere Daten zurückerobern“. Wieso er den englischen Untertitel vorzieht, weshalb Big Data ohne Europa stattfindet und warum die Datenraffinerien auf Hochtouren laufen, hat er im Interview mit Wirtschaftsforum erläutert.

Portrait

Realisierung der IT-Transformation

Digitalisierung, Cloud-Computing und Industrie 4.0: Unsere Welt befindet sich im Wandel und für die Unternehmen bedeutet das viele Herausforderungen, aber auch Chancen. Kaum eine Firma kann sich auf lange Sicht vor der digitalen Transformation und den wichtigen Themen Cloud, Mobile, Big Data verschließen. Die acentrix GmbH mit Hauptsitz in München unterstützt ihre Kunden dabei, sich den Herausforderungen zu stellen und die Chancen der neuen Technologien zu nutzen. Als Beratungs- und Integrationspartner kennt das Unternehmen den Markt genau und hilft den Unternehmen, neue Strategien erfolgreich umzusetzen.

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