German

Analytics | Risk Management
Carsten Krah 0
Machine Learning allein reicht nicht, der menschliche Verstand ist weiterhin gefragt

Science-Fiction-Autoren sind seit Langem fasziniert von der Vorstellung, dass Roboter die Weltherrschaft übernehmen könnten. Und sie überlegen, was man tun könnte, um die Welt vor dieser Machtübernahme zu bewahren. Doch diese Vorstellung geht weit an der Realität vorbei. Tatsächlich wissen wir heute: Maschinen – und Machine Learning – funktionieren am

Advanced Analytics | Data Management | Data Visualization
Interview 0
Gastinterview mit adesso AG Marius Gödtel " Versicherer brauchen schnelle Reportings "

Unser Interviewpartner Marius Gödtel ist Leiter des Competence Centers Business Intelligence IT-Consulting  bei der adesso AG, einem IT-Dienstleister im BI-Umfeld. Marius Gödtel ist ehemaliger Geschäftsführer der flitcon GmbH, die seit 01. Juli 2016 Teil der adesso AG ist. Herr Gödtel, wie präsentieren Sie die adesso AG auf dem SAS Forum in

Advanced Analytics | Analytics | Internet of Things
Christian Goßler 0
Lenin und die Strombaukunst im Internet of Throughput (IoT4)

„Durchsatz ist wichtig, jaja“, Supply-Chain-Leiter Herr Aklit lehnt sich zurück, faltet seine Hände über dem üppigen Bauch und sagt zu Lenin: „Sie haben ja schon einiges in Fluss gebracht mit Ihren Projekten zur Datenanalyse im Internet of Things.“ Er atmet tief durch und schaut aus dem Fenster: „Alles fließt …“,

Customer Intelligence | Data Management
Hartmut Schroth 0
360-Grad-Kundensicht – Herausforderung für Versicherungen seit Jahren

Das Thema „360-Grad-Kundensicht“ ist schon immer eine große Herausforderung für Versicherungen gewesen und hat in den letzten Jahren eine noch höhere Wichtigkeit erhalten. Kein Unternehmen bestreitet diese Wichtigkeit, jedoch nur wenige haben die Anforderung auch wirklich umgesetzt. War vor ca. fünf Jahren das Thema noch die Kür, so ist 360-Grad-Kundensicht

Data Management
Michael Herrmann 0
EU Datenschutz aus juristischer Sicht: Kommen wir 2018 „durch den TÜV“?

Jüngst war Jahrestag jener Verordnung (EU Datenschutz), die nächsten Mai bereits mit rotem Ausrufezeichen in Ihrem Kalender stehen sollte: Ab dann wird amtlich geprüft, ob Ihnen der Nachweis real gelingt, sprich, ob jene Maßnahmen rund um personenbezogene Daten als angemessen durchgehen. Um die Balance zwischen juristischem Verständnis und IT-Realitäten zu finden,

Analytics | Data Management | Data Visualization
Michael Rabin 0
Digitalisierung bei Versicherungen: Schritttempo ist auch Geschwindigkeit

Fühlen Sie sich bei Ihrer Versicherung online abgeholt? Am besten 24/7? Was andere Branchen und InsurTechs bereits vormachen, ist bei Versicherungen noch nicht gang und gäbe: die Digitalisierung des Geschäfts. Dabei liegen gerade bei Versicherern die perfekten Bedingungen dafür vor: viele Daten, viele Prozesse, viele Produkte und viele online-affine Kunden.

Machine Learning | Risk Management
Thorsten Hein 0
Hand aufs Herz: Kann Ihre Risikobetrachtung mit den Marktveränderungen Schritt halten?

Ich möchte Sie etwas fragen? Sehen Sie Risikomanagement als: alleinige Aufgabe des Chief Risk Officer, als Pflichtübung, die jede Menge Papierkram – aber keine wirklichen Vorteile – bringt; oder Verantwortung von allen im Unternehmen und eine Chance, eine sichere Umgebung für heikle Geschäftsentscheidungen zu schaffen? Natürlich sind diese beiden Auffassungen

Fraud & Security Intelligence
Marco Heidelberger 0
IFRS17 erfordert eine moderne Risikoinfrastruktur

IFRS17 hat weitreichende Auswirkungen und bedarf umfassender Änderungen und Anpassungen im Finanz-Reporting von Versicherungen. Bezogen auf die IT-Landschaft sind insbesondere die beteiligten Accounting-Prozesse und -Systeme betroffen. Dazu gehören aber nicht nur das Hauptbuch und die Reporting-Anwendungen, sondern auch Quellsysteme und aktuarielle Systeme. Einführung neuer IFRS17-spezifischer Funktionen Die Prozesse und die

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Leendert Kollmer 0
Vermittlerbetrug erkennen und verhindern

Wirtschaftskriminelle Handlungen zu entdecken und zu verhindern, ist ein kontinuierlicher Prozess, dessen Optimierung der Versicherung finanzielle Vorteile verschafft und Reputationsschäden verhindert. Eine entscheidende Rolle spielen dabei vor allem die Prävention und eine optimierte Identifikation von Betrugsversuchen durch fortgeschrittene analytische Verfahren. Die meisten der im Betrug durch Vermittler anzutreffenden Handlungen manifestieren

Analytics | Data Visualization | Students & Educators
Robert Ruf 0
Analytics im Controlling – mutiert der Controller 2.0 zum (Citizen) Data Scientist?

Der Interpretationsspielraum zwischen „Bean Counter“ und „Business Partner“ ist immens. Nicht umsonst sind die Meinungen sehr unterschiedlich, welcher konzeptionelle Controlling-Ansatz der „richtige“ ist. Nicht nur in der Wissenschaft, sondern auch in der Praxis findet man deutliche Unterschiede vor, welches Selbstverständnis das Controlling in den Unternehmen hat. Ich möchte heute jedoch

Advanced Analytics | Analytics
Jürgen Kaselowsky 0
Data Science – Chance oder Scharlatanerie?

Es hat eine lange Tradition, teilweise freiwillig, teilweise aus der Not geboren: Dinge selbst in die Hand zu nehmen. „Do-it-yourself – Selbst ist der Mann/die Frau – wenn-du-willst-das-etwas-erledigt-wird-dann-mach-es-selbst“. Oder halt IKEA-Möbel, Brotbackautomaten beim Discounter, BI-as-a-self-Service, Online-Banking … Mit der Kommentarfunktion dürfen Sie später die Liste gerne ergänzen! Und das hat

Analytics | Internet of Things
Gastbeiträge 0
SAS Forum Deutschland - Gastbeitrag von Freudenberg IT zu IoT, Digitalisierung

Sagen wir es, wie es ist! Beginnt ein Text mit In Zeiten von Globalisierung und Digitalisierung, mag das bei vielen Lesern mittlerweile heftige Verstimmungen auslösen und wenig Lust auf Weiterlesen machen. Ständig wird von irgendwelchen Experten erklärt, dass es allerhöchste Eisenbahn für den nächsten digitalen Schritt sei. Im Grunde müsste

Analytics | Data Management
Gastbeiträge 0
SAS Forum Deutschland - Gastbeitrag von Accenture zu BCBS 239 und die Anforderungen an die Datenqualität

Die Erfahrung aus Lehman Brothers oder dem Zahlungsausfall bei griechischen Staatsanleihen hat gezeigt, dass die bisherigen bankinternen Strukturen zur Steuerung der Institute nicht mehr der Vielzahl an Marktänderungen gerecht werden. Im Januar 2013 veröffentlichte das Basel Committee on Banking Supervision die „Grundsätze für die effektive Aggregation von Risikodaten und die Risikoberichterstattung“

Analytics
Helge S. Rosebø 0
Results-as-a-Service – der Turbo für intelligenteres Business

Ein großer Teil unseres Lebens besteht darin, möglichst intelligente Entscheidungen zu treffen. Eine echte Herausforderung angesichts der Fülle an Informationen und Daten, der wir heute ausgesetzt sind. Im Geschäftskontext heißt das: Nur wenn evidenzbasierte Entscheidungsprozesse tief in der Unternehmenskultur (unabhängig von Typ und Menge der Daten) verankert werden, lässt sich

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data Management | Internet of Things
Andreas Gödde 0
Die Uhr tickt – Zeit für einen Umsetzungsplan zur EU-Datenschutz Compliance

In nahezu einem Jahr findet die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) Anwendung. Wer bisher dachte, das hat noch Zeit und wird nicht so heiß gegessen, wie es gekocht wird, der wurde von der Ankündigung des Bayerischen Landesamts für Datenschutzaufsicht überrascht: Bayern kündigt schon erste Kontrollbesuche an. „Abwarten und nichts tun ist mehr

Advanced Analytics | Analytics | Data Management
Michael Herrmann 0
Data Management für Analytics – Enge Verzahnung von IT und Data Science ist entscheidend

Welche Rolle Datenqualität und Data Governance beim Data Management für Analytics spielen, habe ich mit meinem Kollegen Gerhard Svolba zuletzt an dieser Stelle diskutiert. Doch was genau macht modernes Datenmanagement aus, und welche Rolle spielen dabei neue Technologien à la Hadoop und Co.? Und wie sieht überhaupt die künftige Zusammenarbeit

Advanced Analytics | Machine Learning
Andreas Becks 0
Stop Algorithm Porn! Warum Machine Learning alleine kein Wundermittel ist

In meinem vorherigen Beitrag  ging es darum, wie sich das Internet of Things (IoT) über den aktuellen Hype hinaus geschäftsfähig machen, also operationalisieren, lässt. Und um die Hürden, die Unternehmen in Sachen Analytics dafür überwinden müssen. Immer wieder spreche ich in diesem Zusammenhang mit Kunden über ein Thema, das nicht

Advanced Analytics | Analytics | Fraud & Security Intelligence
Matthias Piston 0
„Innovation braucht Fehlertoleranz und Risikobereitschaft“

Exnovation – wissen Sie was das ist? Das ist das Gegenteil von Innovation. Nein, das wollen wir nicht haben. Wir wollen Innovationen, und die bitte am laufenden Band. Koste es, was es wolle. Gerade im Zeitalter der Digitalisierung. Innovation ist irgendwie zum Zwang geworden. Denn wer sich nicht innerhalb kürzester

Analytics | Internet of Things
Thomas Rohrmann 0
IoT ist kein Projektgeschäft: Ein Kommentar zur aktuellen Industrie 4.0 Debatte

„Wer 100% sicher sein will, ist 100% zu spät.“ Diesen Satz habe ich letztens auf dem IoT Forum in München gehört. Er fasst gut das Gefühl zusammen, dass mich in der deutschsprachigen Industrie 4.0 Debatte beschleicht. Die Buzz-Word-Schlachten der letzten 48 Monate haben ihre Wirkung nicht verfehlt: Kaum ein Strategiepapier

Learn SAS
Jürgen Kaselowsky 0
Wegweiser Data Science Studium, 1. Ausfahrt: Albstadt-Sigmaringen

Wie versprochen beginnt heute eine kleine Blog-Reihe, in der ich ganz konkret Studiengänge zum Thema Data Science vorstellen möchte. Meine Quellen sind dabei nicht nur die reine Web-Recherche, sondern auch persönliche Gespräche mit Dozenten oder Studenten der jeweiligen Hochschulen. Ich erhebe keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit, im Gegenteil, jeder Hinweis, Kommentar

Data Management
Gerhard Svolba 0
Data Management für Analytics – Governance schafft Vertrauen

Kürzlich habe ich mich mit meinem Kollegen Michael Herrmann darüber unterhalten, wie Big Data die Anforderungen an Datenmanagement und vor allem an die Datenqualität verändert – und wie die IT, der Data Scientist und die Fachabteilung besser zusammenarbeiten können. Heute geht es darum, wie Daten nachvollziehbar und transparent gemacht werden

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Michael Hohensee 0
EU-Umsatzsteuerkarusselle ergaunern Milliarden – moderne Analytik bringt sie zum Stillstand

Umsatzsteuerkarusselle drehen auf dem Jahrmarkt der Straftaten tagtäglich fröhlich ihre Runden. Sie sind bei einer cleveren Spezies von Kriminellen ein beliebter Klassiker, der sich wie ein geldgieriger Virus immer wieder einnistet, wenn nichts dagegen unternommen wird. Dabei werden jährliche viele Milliarden Euro auf betrügerische Konten geschaufelt. Die Basis: Handel mit

Advanced Analytics | Analytics | Data Management | Internet of Things
Christian Goßler 0
Lenin überholt sich selbst im Internet of Tempo (IoT3)

Lenin und ich sitzen im Publikum und applaudieren heftig: Seine Chefin hat ihren Vortrag beendet über „Datenqualität als Erfolgsfaktor im Internet of Things“. „Kein Datenqualitätsprojekt ohne Hilfe von oben“, raunt Lenin mir zu, "Unterstützung vom Boss ist manchmal wichtiger als tolle Software."  Ich will beleidigt darauf hinweisen, dass seine Chefin

Analytics | Data Visualization
Chauffeur und Data Scientist günstig abzugeben

1901 prognostizierte Gottlieb Daimler: „Die weltweite Nachfrage nach Kraftfahrzeugen wird eine Million nicht überschreiten – allein schon aus Mangel an verfügbaren Chauffeuren." Heute fahren die meisten selber und das selbstfahrende Auto scheint auch greifbar nah. Chauffeure braucht heute kein Mensch mehr. Wie sieht das, bei immer mehr Self-Service-Analytics und Machine

Advanced Analytics | Analytics | Data Management
Andreas Becks 0
Analytics für IoT - So wird Vision zur Realität

Kennen Sie Kevin Ashton? Der britische Technologie-Pionier hat am Massachusetts Institute of Technology (MIT) einen internationalen Standard für RFID mitbegründet. Was aber vielleicht noch wichtiger ist: Vor fast 20 Jahren hatte er eine Vision von Computern, die Informationen über Gegenstände des Alltags und der Fabrikation sammeln und mit diesen Daten

Advanced Analytics | Analytics
Toby Text 0
Auf und ab wie im Paternoster - aktuelle Trends in Samt und Seide von der KSFE in Krefeld

Auf der diesjährigen KSFE (Konferenz für SAS Anwender in Forschung und Entwicklung) gab es wieder viele überraschende Entdeckungen zu machen: Zunächst lernten die von außerhalb anreisten Teilnehmer, dass Krefeld die „Samt- und Seidenmetropole“ Deutschlands war. In ihrer Blütezeit vor dem Strukturwandel der Jahrtausendwende wurden dort 90 % aller in Deutschland gefertigten

Analytics | Data Management
Michael Herrmann 0
Data Management für Analytics – Datenqualität ist keine Einbahnstraße!

Auch wenn der Hype von Gartner für beendet erklärt wurde: An Big Data und der Auswertung entsprechender (oftmals unstrukturierter) Datenmengen kommt kein Unternehmen vorbei. Doch welche Herausforderungen stellen Big Data und damit einhergehende Entwicklungen an das Data Management? Wie können Data Scientists, IT und Fachabteilung heute zusammenarbeiten? Und wo prallen

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