Elefanten in der DACH Region - BARC Studie bestätigt Hadoop Ankunft

Es tut sich was in Sachen Big Data Analytics in den Unternehmen. Hat man vor 12 Monaten noch eher darüber diskutiert, ob Big Data ein weiterer Hype von Analysten und Beratern ist, stellt sich die Situation heute ganz anders dar: Das Thema ist in den Unternehmen angekommen. Read More »

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Transparenz als wünschenswerte Eigenschaft von Prognosemodellen

Black or White Box?
Bei der Bewertung der Güte von Modellen im Rahmen von Predictive Modeling liegt der Fokus heute häufig auf der Prognosegenauigkeit. Mit anderen Wort: Wie gut ist das jeweils gewählte Modell in der Lage, das tatsächlich eingetretene interessierende Ereignis oder den Wert der Zielvariablen  vorzusagen. Verschiedene Gütekriterien haben sich dafür in der Modellierungspraxis etabliert. Je nach Fragestellung und Ausprägung der Zielgröße werden beispielsweise eines oder mehrere der folgenden Kriterien herangezogen:

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Made in Germany – ein Aushängeschild

Wären Sie in der Lage, rechtzeitig auf Sicherheitslücken in Ihrem Unternehmen zu reagieren, sei es in der Produktion oder in der IT? Könnten Sie Ausfälle oder  Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen? Wie sähe es aus, wenn Sie feststellen würden, dass Ihre Kunden nicht mehr mit Ihren Produkten oder Services zufrieden wären? Haben Sie für solche Fälle einen Notfallplan parat, der schnell und situationsabhängig greift? Nein? Dann befinden Sie sich in vertrauter Runde, denn ich behaupte, dass das die wenigsten können. Hier eine Situation aus der Pharmaindustrie wie sie auch in anderen Branchen vielen bekannt sein mag.

Infos: Qualitätsmanagement mit JMP / Whitepaper

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Risiko-Reporting auf Knopfdruck – zwischen Traum und Wirklichkeit

Überzogen, unrealistisch und praxisfern: So bewerten Banken viele (An-)Forderungen der Aufsicht. Dennoch sind sie gezwungen, ihre Reporting-Prozesse immer wieder und auf’s Neue auf den Prüfstand zu stellen. Ein Dilemma, was sich nicht nur beim Thema BCBS 239 zeigt. Beispielsweise sollen sie künftig einen Gesamtrisikobericht auf Monatsbasis liefern können und das innerhalb von nur zehn Arbeitstagen nach dem Ultimo - und zwar konzernweit - so will es die Aufsicht. Nach einer Erhebung der Deutschen Bundesbank benötigen deutsche Finanzinstitute derzeit aber geschlagene 56 Arbeitstage dafür.

----- Infos zu BCBS 239 hier------

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Wie funktioniert eigentlich …

..... Event Stream Processing im Alltag?

Ist Ihre Kreditkartenzahlung sicher? Ja? Es wird suggeriert, dass die Kreditkartenzahlung mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht angreifbar und sicher ist. Inwieweit entspricht das subjektive Sicherheitsempfinden den realen Tatsachen? Wir als Laien wissen es nicht genau und können es noch weniger erklären.

---------- ESP von SAS ----------

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Was macht ein Data Scientist, wenn er nicht gerade von neuronalen Netzen träumt?

Angenommen, ein Chemiker hat eine riesige Menge verschiedener Rohstoffe zur Verfügung. Er hat die Aufgabe aus diesen Rohstoffen ein neues Medikament zu entwickeln. Der Chemiker weiß noch nicht wofür, aber mit Hilfe seines Fachwissens über chemische Stoffe macht er sich daran, kreativ Ideen zu entwickeln. Er fängt an, eine Auswahl zu treffen und diese Rohstoffe immer wieder zu verändern. Er erhitzt sie, er filtert sie, er kombiniert sie und so entstehen neue Stoffe. Aber wie wirken die neuen Stoffe und in welcher Zusammensetzung?

Ausbildungsprogramm zum Data Scientisten bei SAS - informieren Sie sich !

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Enterprise Stresstesting: Die Sandbox als erste Etappe auf dem Weg zum Ziel

Enterprise Stresstesting bedeutet die Abbildung zahlreicher Disziplinen: Datenmanagement, Modellierung, Szenariomanagment, Risiko Rechenkerne, Analyse- und Reportingumgebung. Jedes dieser Themen birgt in sich bereits eine gewisse Komplexität. Um sie zu integrieren, bedarf es einer übergeordneten Prozesssteuerung, die alle Fäden beisammen hält, die einzelnen Schritte koordiniert, dokumentiert und wiederholbar macht.

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Telematikdemo mit SAS ESP und Visual Analytics

Die Herausforderung ist, Daten als Stream in SAS Visual Analytics darstellen zu können. Für Streaminglösungen eignen sich in erster Linie Sensordaten aus technischen Anlagen wie Kompressoren und Produktionsanlagen, Wetterdaten, geologische Daten wie Daten aus Seizmographen, Daten aus energieproduzierenden Anlagen wie Wind- und Wasserkraftanlagen und Telematikdaten aus Fahrzeugen. Letztere sind für uns am einfachsten zu generieren und das naheliegenste Szenario für Fahrzeughersteller, Versicherungen und die Zulieferindustrie der Fahrzeugbranche.

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Enterprise GRC - raus aus dem Konzept, rein in die Umsetzung

Informationstechnologie bietet im Rahmen von GRC mehr als nur ein installiertes System. Sie kann unsere Fantasie beflügeln, wir können uns von ihr Denkanstöße holen, können (neuen) Herausforderungen meistern, scheinbar Unmögliches wird möglich und sie bringt uns eine ganzheitliche Sicht auf viele Dinge in Banken. Doch manchmal hat man den Eindruck, sie sei wie die Telefontechnologie. Man bemerkt ihre Vorteile schon gar nicht mehr, weil sie einfach da ist. Was in der 80ern als bombastisch neu galt und uns fantastische Möglichkeiten zu bieten schien, ist heute längst Standard und scheint der Erwähnung nicht mehr Wert. Wir glauben, alle Möglichkeiten ausgeschöpft zu haben, verlieren uns stattdessen in Kleinstdetails, wenn es um IT Innovationen geht, und vergessen das Vorhandene auszuschöpfen.

---- Chartis RiskTech Studie hier zum Download ------

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Textanalyse – von unstrukturiert zu strukturiert

Textmining ist im Grunde wie Recycling, eine Art Alchemie, die aus unstrukturierten strukturierte Textdaten macht. Ich kann einiges Unbrauchbare vorne rein kippen und hinten kommt Brauchbares und Neues raus. Je besser das Rohmaterial allerdings ist, desto besser das Ergebnis. Dann veredelt unser Recyclingautomat den unstrukturierten Input. Und darüber möchte ich sprechen, nämlich wie dieser Automat das macht.

------ Infos zu SAS Text Analytics ------

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