„Die Kommunikation in Rhein Main ist wirklich schlecht. Weder die Startups reden untereinander noch die Firmen.“
Business Analytics
Machine Learning und selbstlernende Algorithmen lassen sich in unterschiedlichsten Geschäftsbereichen einsetzen, um manuelle Prozesse zu unterstützen oder zu automatisieren. Betrugserkennung und Geldwäscheprävention bieten sich dafür an – bedürfen dabei aber besonderer Umsicht. Denn jede Fehleinschätzung kann entweder große finanzielle Verluste oder einen erheblichen Imageschaden nach sich ziehen. Wie die Technologien
Wir sitzen in einem großen Hörsaal einer Frankfurter Hochschule, die Sitzreihen sind leicht ansteigend, damit alle Studenten nicht nur hören, sondern auch gut sehen können. Ungefähr 150 Zuhörer – zum Großteil keine Studenten - hören dem Referenten zu, keinem Professor, sondern einem dynamisch wirkenden Gründer und Manager eines norditalienischen Start-up.
Können Sie es noch hören? Das "D"-Wort. Seit Jahren geistert es durch alle Keynotes, durch kluge und weniger kluge Bücher. Der Axel Springer-Konzern hats geschafft, die deutschen Automobilbauer noch nicht, holen aber gerade auf. Mein CD-Player daheim hat es nicht überlebt - obwohl es damit angefangen hat. Es geht, natürlich,
Fünf Antworten und eine Frage: Bei vielen Anwendungen haben sich die großen Unternehmen daran gewöhnt, dass diese zunehmend in die Cloud wandern. Das ist bei SAS als global agierendem Konzern auch nicht anders. Reisekostenabrechnung, Personalverwaltung, IT-Support – alles längst Cloud-Anwendungen. Wann aber ist es für Analytics Zeit, in die Wolke
Wie lassen sich leistungsstarke Analytics und Open Source miteinander vereinbaren? Diese Frage beantwortet unser Gastautor Alexander Buchwald von der mayato® GmbH. Open Source und kommerzielle Software waren nicht immer die besten Freunde. In Zeiten digitalen Wandels sind jedoch agile Softwareentwicklung und maximale Flexibilität gefragt. Darauf müssen sich Softwarehersteller jeder Couleur
Nach Lust und Laune scheinen Versicherer die Jahresprämien ihrer Policen in schöner Regelmäßigkeit zu erhöhen. Wenn der zweimal gefalzte Brief so unschuldig im Kasten auf Öffnung wartet, möchte man am liebsten gar nicht reinschauen. Michael Rabin, Versicherungsexperte mit analytischem Weitblick, hat sich bereit erklärt, hier und jetzt eine Lanze für
K(o)ennen Sie schon „DevOps“? Machen Sie SAS? Dann lohnt sich eventuell ein frischer Blick auf die Kombination! Denn immer mehr Unternehmen probieren, ihren produktiven Betrieb auch in die Hände der Software-Entwickler zu legen (2 von 3 laut Jenkins) – speziell in der Analyse, insbesondere beim agilen Modellieren und dem Veredeln
„Hiermit beschwere ich mich!“ Auf Kundenbeschwerden schnell, präzise und im Idealfall im ersten Wurf problemlösend zu reagieren, das ist eine Königsdisziplin im Kundenerlebnis-Management. Zeige mir, wie du mit Beschwerden umgehst, und ich sage dir, ob du eine Zukunft hast! Gerade für Konzerne mit einer großen heterogenen Kundschaft, zum Beispiel im
Fazit: Wie Analytics und CEM gemeinsam den Weg zu loyalen Kunden weisen (Kundenverständnis) . Ein positives Kundenerlebnis ist heute eine selbstverständliche Erwartung der Verbraucher. Um einen Kunden zu begeistern und dadurch zu binden, sollte ein starkes, analytisch gestütztes CEM (Customer Experience Management) im Unternehmen etabliert werden, das konsequent weiterentwickelt wird.