Entwicklung
Experten für Prädiktive
Analyse 
Mit der prädiktiven Analyse ist es möglich, anhand vorhandener Daten aus der Vergangenheit vorherzusagen, was wahrscheinlich passieren wird. Diese Datenprognose ist durch Aggregation mehrerer Datensätze verschiedener Geschäftsbereiche, -prozesse und Datentypen möglich. Die prädiktive Analyse ermöglicht mithilfe von Trends und Mustern aus der Historie, zu prognostizieren, wie eine mögliche Zukunft aussehen könnte. Unternehmen haben damit eine erweiterte Datenbasis, die ihnen die Option bietet, bessere Entscheidungen treffen und mögliche Risiken erkennen zu können.
Beispiele von Einsatzmöglichkeiten von Datenprognosen
Entscheidungsgrundlage
Verbesserte Entscheidungsgrundlage für Geschäftsentscheidungen und Erkennen von Trends und Zusammenhängen.
Optimierung
Optimierung von Vertrieb- sowie Marketingkampagnen und Entwicklung einer 360-Grad-Sicht auf den Kunden.
Wartung und Überwachung
Instandhaltung, vorausschauende Wartung, Risiko-Minimierung und rechtzeitige Betrugserkennung sowie
-prävention.
Ressourcenplanung
Vermeidung von Abwanderungen (Kunden/Mitarbeiter) und Reduzierung der Ressourcen sowie optimierte Ressourcenplanung.
Unser Angebot für Ihre Datenvorhersage
In einem ersten Schritt analysieren wir mit Ihnen gemeinsam, in welcher Form Sie Ihre Daten etwa durch Hochrechnungen erweitern können. Anschließend definieren wir, welche zusätzlichen Daten benötigt werden und binden diese mit Datenintegrationsprozessen an. Dabei entscheiden wir auch, ob wir einen Standardprozess nutzen können oder eine individuelle Entwicklung anstreben. Wir prüfen Ihre vorhandenen Daten und binden gegebenenfalls externe Datenquellen mit ein. Dabei identifizieren wir die relevanten Daten sowie Selektion und modellieren das Datenmodell zur Mustererkennung. Dieses Modell wird trainiert und geprüft und abschließend erfolgt eine Implementierung unserer Lösung.
Neuronale Netze: Kostenloses eBook
In unserem kostenlosen eBook “Grundlagen, Grenzen und Einsatz künstlicher neuronaler Netze” erklärt Ihnen unser KI-Experte Jörg Kremer die Unterschiede künstlicher neuronaler Netze im Vergleich zum menschlichen Gehirn und wofür diese heute bereits sinnvoll eingesetzt werden können.
Funktionsweise von Predictive Analytics
Datenerfassung
Zu Beginn müssen die Datenquellen identifiziert und die riesigen Datenmengen aus den unterschiedlichsten Quellsystemen wie Datenbanken, Archiven und Tabellen in die installierte Software eingebunden werden.
Datenaufbereitung
Im zweiten Schritt werden die importierten Daten verarbeitet. Es werden also nicht benötigte Daten gelöscht, benötige Daten bereinigt und anomale Datenpunkte entfernt. Abschließend werden die Datenquellen noch aggregiert.
Entwicklung
Basierend auf den aggregierten Daten, statistischer Verfahren und/oder Machine Learning wird ein passendes Predictive-Analytics-Modell erarbeitet. Dabei werden oft zwei statistische Modellierungsansätze herangezogen. Beispielsweise werden Klassifikationsmodelle durchgeführt, mit denen die Zugehörigkeit zu einer Klasse prognostiziert werden kann. Eine weitere Option ist die Nutzung von Regressionsmodellen, mit denen ein Zahlenwert vorausgesagt werden kann.
Integration
Durch eine Integration des entwickelten Modells können etwa Analysen für Endgeräte, Server und Anwendungen verfügbar gemacht werden. Die prädiktive Analyse kann dann als Entscheidungshilfe von den Entscheidern im Unternehmen herangezogen werden und somit konkrete Handlungsempfehlungen für die Zukunftsplanung geben. So können durch diese Technologie beispielsweise Geschehnisse vorausgesagt und dann durch die Entscheider rechtzeitig verhindert werden.
Durch künstliche Intelligenz zu noch besseren Ergebnissen
Künstliche Intelligenz kann in Unternehmen die Arbeit der Mitarbeiter deutlich erleichtern und effizienter gestalten. Unsere Spezialisten geben Ihnen Informationen darüber, wie und in welchen Bereichen diese neuartige Technologie eingesetzt werden kann.
Durch künstliche Intelligenz zu noch besseren Ergebnissen
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