Gute Qualität der Produktstammdaten erhöht die Trefferquote

In erster Linie wird der Begriff Datenqualität mit Kunden- und Adressinformationen in Zusammenhang gebracht. Neben der Dublettensuche und Bereinigung von Adressdatenbeständen ist die Qualität der Produktstammdaten aber ebenfalls äußert wichtig, um automatisierte Prozessabläufe zu verbessern oder beispielsweise die Trefferquote bei Suchanfragen im Onlineshop zu erhöhen.

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Taking the Man out of Data-Management

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These: Zum Daten-man-agen braucht man Software. Hat man mehr Daten, nimmt man mehr Software… „Mehr vom selben!“ – jener Kulturtechnik aus der Ecke „viel hilft viel“. Stimmt das so? Man kann dies‘ knifflige Thema von verschiedenen Seiten beleuchten – im Folgenden einige mehr oder minder ernste Ansätze dazu:

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Greifen Sie nur zu und schneiden sich eine Scheibe ab von der 6,4 Mrd. € schweren Torte der Online Werbung in Deutschland! Ihr Tortenheber ist PROC NLIN

Big Data

 Beim Predictive Modellig erstrebt man gute (d.h. möglichst trennscharfe) Risiko/Chancen Scores mittels “des besten Modells”.  Dieses wendet man auf neue Daten an, um ausgewählten Risikoklassen bestimmte Maßnahmen zukommen zu lassen. In dieser Standardsituation kommt eine große Auswahl an Machine Learning und Data Mining Verfahren für die Modellierung zur Anwendung.

In der Statistik hingegen ist man mehr an den Modell-Treibern einer Ursache-Wirkungsbeziehung interessiert, das heißt man sucht nach statistisch signifikanten Aussagen über Versuchs- und Messreihen ob z.B. eine bestimmte medizinische Therapie zur Heilung einer Krankheit führt. Für diese analytische Fragestellung wäre man mit einem Entscheidungsbaum oder einem logistischen Regressionsmodell besser bedient.

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One-to-One heißt individuelle Ansprache – selbst bei eineiigen Zwillingen

Neulich habe ich mit Kollegen die kleinen, feinen Unterschiede diskutiert, die es innerhalb sehr fein definierter Kundensegmente gibt. Da ist mir die Werbung einer amerikanischen Bank wieder eingefallen: Sie zeigt eineiige Zwillinge, die einen Altersunterschied von nur zehn Minuten haben. Die Werbung zeigte, welch große Auswirkungen selbst eine solch geringe Differenz haben kann. Denn die beiden hatten sich völlig unterschiedlich entwickelt, in ihren Persönlichkeiten, Interessen, und Karrieren – letzteres bei der gleichen Bank.

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Smart City Netzwerk: Klare Sicht bei Feinstaubbelastung

In diesem Gastbeitrag von Kybeidos geht es darum, wie der Feinstaubbelastung in Städten mit Big Data Analytics begegnet werden kann. Kybeidos präsentiert sich auf dem SAS Forum in Bonn am 28. April mit einem eigenen Stand. Lassen wir ab jetzt Kybeidos sprechen: Stellen Sie sich vor, Sensoren im Straßenbelag beurteilen die Wetterlage oder identifizieren Rettungsfahrzeuge und passen Geschwindigkeitsgrenzen vorausschauend daraufhin an. Das Ziel: Weniger Staus, weniger Unfälle. Zukunftsmusik? Mitnichten. Zu einer „Smart City“ gehören weit mehr als Connected Cars. So lassen sich auch komplexe Umweltprobleme heute ganz „smart“ lösen.

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Wer schwingt das Zepter bei Advanced Customer Analytics?

Das lange bemühte Bild des „König Kunde“ scheint langsam Realität zu werden – zumindest verschiebt sich das Kräfteverhältnis stetig zu Gunsten der Konsumenten. Um deren steigenden Ansprüchen maßvoll zu begegnen, führt für Marketingexperten heute kein Weg an harten Kennzahlen, belastbaren Erkenntnissen und einer soliden Datengrundlage vorbei.

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Tabellenverknüpfungen identifizieren: Schneller und einfacher Self-Service für Fachbereiche

Anwender in Risiko- oder Controlling-Abteilungen haben – in aller Regel – keine tiefer gehenden Kenntnisse in Abfragen von Datenbanken. Excel ist die Welt, in der sie zu Hause sind und sich wohlfühlen. Komplexe Datenbankfragen, wenn etwa Zusammenhänge zwischen Datenbanktabellen identifiziert werden sollen, führt die IT-Abteilung durch und stellt die Ergebnisse dem Fachbereich wieder als Exceldatei zur Verfügung. Dieses Vorgehen führt dazu, dass Fachbereiche oft lange auf ihre dringend benötigten Daten zur Auswertung und Analyse warten müssen. Bei Fehlern oder Erweiterungen muss dieser Prozess gleich mehrfach wiederholt werden. Mit einfachen Mitteln, mit denen Fachbereiche solche Aufgaben eigenständig durchführen können, ist es aber möglich, Entwicklungszyklen von Auswertungen wesentlich zu beschleunigen.

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Advanced Analytics und Machine Learning beim SAS Forum Deutschland

Machen wir doch gemeinsam eine kleine Zeitreise in die Zukunft. Es ist Freitag, der 29. April 2016, der Tag nach der größten Konferenz für Business Intelligence im deutschsprachigen Raum, dem SAS Forum Deutschland. Und wir lauschen dem Bericht zweier Teilnehmer des SAS Forum Deutschland, die sich über die Highlights des Vortrags „Advanced Analytics: Tipps und Tricks für Profis“ unterhalten.

Anette Almer und Gerhard Svolba haben diesen Workshop gestaltet und die neuen Methoden und Anwendungsmöglichen von Advanced Analytics in der SAS Analytik Plattform prominent in den Vordergrund gestellt."

Lesen Sie hier die ganze Unterhaltung der beiden begeisterten Teilnehmer ....

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Big Data Origins: Wie Super Mario bunt wurde

In meinem Beitrag „Big Data Origins: Super Mario hat‘s vorgemacht“ habe ich Super Mario zur Big-Data-Applikation der ersten Stunde erkoren. Doch beinahe hätte diese niemals das Licht der Welt erblickt, denn die Entwickler von Nintendo hatten einiges um die Ohren. Gemessen an den heutigen Ressourcen und Möglichkeiten scheinen sie zwar lächerlich gering, aber damals waren die Hardware-Anforderungen fast nicht zu stemmen. Heute könnte jedes Smartphone ganz nebenbei hunderte Figuren über den Bildschirm hüpfen lassen, in den 1980er Jahren ging das aber noch nicht so locker.

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Wissen Ihre Daten mehr über Ihre Kunden als Sie?

Mehr Effizienz in Marketing, Vertrieb & CRM mit Customer Analytics von mayato

Die Digitalisierung der Wertschöpfungsketten sowie die Automatisierung von Geschäftsprozessen bergen fantastische Möglichkeiten, den Wünschen der Kunden so nahe zu kommen wie nie zuvor: Durch Datenquellen wie Social Media und mobile Endgeräte fallen Daten in bisher nicht gekannter Detailtiefe an. Gleichzeitig können diese Daten durch Fortschritte in der Big-Data-Technik systematisiert und analysiert werden.

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