Data Governance: Grundlagen, Herausforderungen und Lösungen im Bereich Data Management

Lesen Sie mehr über die Grundlagen, Herausforderungen und Lösungen im Bereich Data Management und Data Governance.

Im Zusammenhang mit Big Data fällt in der Regel eine Flut an Begrifflichkeiten wie Data Mining, Predictive Analytics oder Machine Learning, aber auch unterschiedliche Technologien wie beispielsweise Hadoop, Apache Hive oder Apache Spark werden genannt. Oder aber das Thema wird vor dem Hintergrund von Herausforderungen wie Datenschutz und Datensicherheit diskutiert. Dabei können diese und weitere Aspekte unter dem Begriff Data Governance zusammengefasst werden.

Weiterlesen

KI in der Medizin

KI in der Medizin

Was ist künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (Abkürzung KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und maschinellem Lernen befasst. In der Praxis wird KI häufig als Sammelbegriff für algorithmische Systeme verwendet, die spezifische Aufgaben lösen können. Der Begriff der künstlichen Intelligenz wird im Allgemeinen sehr weit verwendet. Grund dafür ist, dass er mangels einer genauen Definition von Intelligenz nicht eindeutig abgrenzbar ist. Sehr häufig werden künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) synonym gebraucht. Genau genommen handelt es sich beim Machine Learning jedoch um einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz, in dem ein künstliches System aus […]

Weiterlesen

Data Mining – Methoden und Beispiele aus der Praxis

Data Mining

Data Mining ist einer der Grundbegriffe im Kontext der Digitalisierung und Data Science. Er taucht insbesondere im Umfeld von Big-Data-Projekten und Data-Analytics-Methoden auf. Data Mining bezeichnet dabei ganz allgemein den systematischen, mathematisch-statistischen Umgang mit Daten. Das Ziel dabei ist stets, Muster, Beziehungen und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu finden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Theorie und veranschaulicht die Thematik anhand von 3 Praxis-Beispielen.

Weiterlesen

Deep Learning in der Praxis: 5 Anwendungsfälle für Deep-Learning-Algorithmen

Deep Learning in der Praxis

Deep Learning ist eine Data-Science-Methode, die insbesondere im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz eine große Bedeutung spielt. Immer mehr Anwendungen im Alltag wie Gesichtserkennungssoftware in Smartphone-Kameras nutzen diese Methode. In diesem Blog-Artikel erklären wir anhand von fünf praktischen Anwendungsfällen die hohe Relevanz von Deep Learning.  

Weiterlesen

Erfolgreiche Data Science Projekte mit dem Datenkompass

Erfolgreiche Data Science Projekte mit dem Datenkompass der Alexander Thamm GmbH

Die Einsatzbereiche für Data Science Projekte sind schier unerschöpflich und so reichhaltig wie die Branchen, wo sie Anwendung finden. Datenanalysen bringen wertvolle Einsichten für Forschung und Wissenschaft, Produktentwicklung, Vertrieb und Logistik, Produktion, Human Resources, das Management, im Bereich Banking sowie vielen weiteren Unternehmensbereichen und Einzelbranchen. Eine der wiederkehrenden Konstanten solcher Projekte ist es, Muster und Regelmäßigkeiten in Daten zu erkennen sowie Modelle zu entwickeln, die Vorhersagen erlauben und Grundlage für Entscheidungen bilden. Der Datenkompass Um all diese verschiedenen Aspekte zu gliedern und zu strukturieren, haben wir von der Alexander Thamm GmbH den Datenkompass entwickelt. Er dient der Orientierung und der zielgerichteten Entwicklung von Data Science Projekten. Der […]

Weiterlesen

Absatzprognosen mit KI – Der Konkurrenz ein Stück voraus

Eine strategische Absatzplanung ist nur möglich auf Basis exakter Absatzprognosen. Diese werden dank der Entwicklungen im Bereich KI immer genauer.

Bei Regenwetter wird kaum Grillfleisch gekauft und bei niedrigen Temperaturen weniger Sushi. Einfache Zusammenhänge wie diese haben aber zwei Probleme: Zum einen sind sie erst sehr kurzfristig verfügbar, während Produktion und Lieferketten längerfristige Prozesse sind. Zum anderen sind sie relativ ungenau, sodass bei der Planung immer noch ein großer Puffer eingerechnet werden muss. Der Handel und die Hersteller von verderblichen Waren brauchen für ihre Planung und strategische Entwicklung exakte Absatzprognosen. Im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist es möglich, Absatzprognosen so genau wie niemals zuvor zu berechnen. Das bringt Händlern große Vorteile und ein enormes Potenzial. Lesetipp: In […]

Weiterlesen

1 2 3 6
top