Data-Analytics-Schulung für eine Versicherung

Data-Analytics-Schulung für eine Versicherung

Data-Analytics-Schulung für eine Versicherung

Im Rahmen eines zweisprachigen WBTs soll allen Mitarbeitern ein Basiswissen im Bereich Data Analytics vermittelt werden.

Schulung von ca. 20.000 Mitarbeitern in zwei Sprachen

*

Module des WBTs sind unabhängig voneinander durchführbar und wiederverwertbar

Mitarbeiter haben ein grundlegendes Verständnis von Data Analytics und streben einen tiefergehendend Wissensaufbau entlang des Curriculums an

Herausforderung

Ein globaler Rückversicherer möchte allen Mitarbeitern das Thema Data Analytics im Rückversicherungsbereich näher bringen und somit zur digitalen Transformation beitragen. Der Wissensstand und die praktische Erfahrung der Mitarbeiter im Bereich Daten ist sehr heterogen.

Lösung

Ein maßgeschneidertes Curriculum für Data Analytics wird mit entsprechenden Entwicklungsstufen konzeptioniert. Ein Web Based Training (WBT) dient dabei als Grundkurs, um möglichst allen Mitarbeitern Data Analytics als Thema näher und in Kontext zu ihrem Alltag zu bringen. Branchennahe Beispiele und abwechslungsreiche Interaktionen während der Wissensvermittlung maximieren den didaktischen Transfer online. Die Themenbereiche sind in 10 flexible Module unterteilt.

Ergebnis

Ein 90 Minütiges Web Based Training über Data Analytics im Versicherungs- bzw. Rückversicherungsbereich liefert leicht verständliche Data Analytics Inhalte im allgemeinen Kontext und im Bezug auf ihren Arbeitsalltag. Zukünftige Schulungselemente des Curriculums bauen auf dem Basis-WBT auf.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Data-Analytics-Trainings für einen Rückversicherer

Data-Analytics-Trainings für einen Rückversicherer

Data-Analytics-Trainings für einen Rückversicherer

Konzeption mehrerer Data Science Schulungsmodule für Anfänger und Fortgeschrittene, die an ein spezifisches Geschäftsfeld maßgeschneidert sind.

Durchführung von Schulungen in 5 Ländern

Die vier Module, die entwickelt wurden, sind unabhängig voneinander durchführbar und wiederverwertbar

Mitarbeiter haben ein gutes Verständnis von Data Analytics und datengetriebener Use Cases

Herausforderung

Ein globaler Rückversicherer möchte allen Mitarbeitern das Thema Data Analytics im Rückversicherungsbereich näher bringen und so die digitale Transformation des eigenen Unternehmens voranbringen. Die Vorkenntnisse der Mitarbeiter im Bereich Data Science sind sehr unterschiedlich. Als Basis für die praktische Komponente der Schulung sollen unternehmensrelevante Anwendungsfälle verwendet werden.

Lösung

Maßgeschneiderte Schulungen von Basic bis zum Advanced Level zu den Themen Data Science und datengetriebene Geschäftsmodelle werden konzeptioniert und umgesetzt. Die Schulungen werden für unterschiedlichen Geschäftsstellen in Europa, USA und Asien durchgeführt.

Ergebnis

15 Data Analytics Schulungen werden weltweit durchgeführt. Die Inhalte der Schulungen sind auf die Bedürfnisse des Unternehmens individuell zugeschnitten und wiederverwertbar. Die Teilnehmer erwerben einen Überblick über die Methoden, Technologien und Vorgehensweisen in Data Science, die für konkrete, unternehmensbezogene Use Cases relevant sind.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Erarbeitung eines Predictive Maintenance Use Case bei einer Bundesbehörde

Erarbeitung eines Predictive Maintenance Use Case bei einer Bundesbehörde

Erarbeitung eines Predictive Maintenance Use Case bei einer Bundesbehörde

Die Möglichkeit, Ersatzteilebedarfe für Fahrzeuge im Außeneinsatz, soll analysiert werden in Hinblick auf Optimierung der Lagerhaltung.

Bewertung der verfügbaren Datengrundlage in Hinblick auf Predictive-Maintenance-Projekten​

Empfehlungen bzgl. Datenverfügbarkeit, um Predictive-Maintenance-Projekten erfolgreich umzusetzen

Herausforderung

Eine Bundesbehörde erlebt eine große Diskrepanz zwischen tatsächlichem Bedarf und dem Vorrat an Ersatz-teilen für ihre Fahrzeuge in dezentralisierten Ersatzteilelagern. Durch eine Machbarkeitsanalyse soll eruiert werden, ob der Ersatzteilebedarf durch Einsatz von Predictive Maintenance vorhergesagt und die Lagerhaltung dadurch optimiert werden kann.

Lösung

Erarbeitung eines Datenmodells der verfügbaren Datenquellen in enger Abstimmung mit Fachexperten.Einbindung externer Datenquellen wie Wetter- und Landnutzungsdaten, und Interpolation dieser, um sie auf die Geopositionen der Fahrzeuge übertragen zu können.Entwicklung einfacher statistische Modelle auf PoC-Basis, um Teileausfälle vorherzusagen.

Ergebnis

In der Bundesbehörde wurde eine Sensibilisierung für die Anforderung an Datenbeständen und deren Verfügbarkeit für die Durchführung von Data-Science-Projekten erreicht.Beispielhafte Ergebnisse der statistischen Modelle können verwendet werden, um den Use Case intern weiter voran-zutreiben.

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Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Auftragsprognosen für Ersatzteilbestellungen

Auftragsprognosen für Ersatzteilbestellungen

Auftragsprognosen für Ersatzteilbestellungen

Mithilfe von Machine Learning-Verfahren wurde ein Proof of Concept für die Erstellung der Auftragsprognosen für Volumen- und Expressbestellungen mehrerer Lagerbereiche durchgeführt​.

Erfolgreicher Proof of Concept und Grundstein für weitere Analysen innerhalb von 8 Wochen​

Aufbereitung von 7 verschiedenen Datenquellen ​

Berechnung von über 20 einzelnen Modellen​

Z

Prognosegenauigkeiten bis zu 91%

Herausforderung

Für ein Logistikunternehmen ist es von Interesse die Ersatzteilbestellungen für Volumen- und Expressbestellungen in naher Zukunft für eine bessere Steuerung vorhersagen zu können.​
Durch einen detaillierten Auftragsforecast soll unter anderem der Personalbedarf abgeleitet werden.

Lösung

Datenauswahl, -exploration und -aufbereitung 7 verschiedener Datenquellen​. Erstellung von sinnvollen Einflussgrößen (Features) zur Vorhersage der Ersatzteilbestellungen​. Berechnung einer GBM für jeden Lagerbereich für Expressbestellungen und einer GBM für Volumenbestellungen​
Erstellung der Vorhersagen auf Tagesbasis für 20 Tage sowie auf Zeitpunkten für 2 Tage im Voraus.

Ergebnis

Ausweitung der Prognosen im Hinblick auf Qualität und Granularität​. Berücksichtigung wichtiger Einflussgrößen (z.B. Feiertage)​. Ableitung von Personalbedarf anhand der Vorhersagen möglich​.

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Einzelhandels-Absatzprognose bei einem Lebensmitteleinzelhändler

Einzelhandels-Absatzprognose bei einem Lebensmitteleinzelhändler

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Es wird eine automatisierte Lösung zur Vorhersage des Absatzes beliebiger Produkte entwickelt und in den Pilotbetrieb überführt.

Transparenter White-Box Ansatz für den Kunden

+

Schaffung von Unabhängigkeit von externem Anbieter durch in-house Lösung

Hohe Kosteneinsparungen

Herausforderung

Ein international tätiger Lebensmittelhändler will die Absatzprognosen seiner Produkte automatisieren und eine automatisch gesteuerte Wertschöpfungskette einführen. Die bisher eingesetzte Software soll abgelöst werden durch die Entwicklung einer Lösung, welche intern eigenständig übernommen und weiterentwickeln werden kann.

Lösung

Es werden Prognosemodelle entwickelt und gezielt auf bestimmte Anforderungen (z.B. Einführung neuer Produkte) optimiert. Die Verfahren werden anschließend in einen automatisierten Prozess, zur Ausweitung auf beliebige Märkte und Warengruppen, integriert.

Ergebnis

Die Prognosegüte kann gegenüber der bisher eingesetzten Software gesteigert werden. Der Prozess ist automatisiert und kann vom Kunden gesteuert und weiter verbessert werden.

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