Diese Frage bekomme ich von Nicht-Data-Scientists immer häufiger gestellt. Und es ranken sich viele Meinungen und Mythen um diese Expertengruppe. Genau aus diesem Grund habe ich mich mit Simon Greiner, einem angehenden Data Scientist und erfahrenen IT-Berater, unterhalten. Ein Mythos über Data Scientists: sie lesen keine Bücher mehr. Stimmt nicht!
„Für mich heißt Internet of Things, dass hier alles rotiert wie in einem Wäschetümmler und es weder Durcheinander noch Stillstand gibt.“ Frau Dönmek hatte Lenin und mich am Werkstor in Cedorf abgeholt und uns gleich in die Halle zu ihrer Anlage geführt: „Wir arbeiten an der Kapazitätsgrenze. Was wir wegen
Die Versicherungsbranche (Aktuariat) ist ein langer, ruhiger Fluss, auf dem träge Dampfer kreuzen. Sagen die einen. Sie ist ein Haifischbecken, das nur die stärksten überleben. Sagen die anderen. Recht haben sie beide. Denn zum einen ist der Versicherungsmarkt ganz klar ein reifer Markt, in dem der Handlungsspielraum für die einzelnen
Lenin hebt sein Glas: „Auf unsere digitalisierte Service-Flotte und das zehnte angebundene Werk!“ Ich proste zurück: „Auf Ihren neuen Job!“ – „Ach, ich mache das Gleiche wie vorher: Machine Learning – insbesondere für das Internet of Things …“ Der Kellner unterbricht: „Wer wollte noch Thunfisch-Nigiri?“ – „Internet of Thunfisch“, lacht
Sie lebt in der Cloud und ist sehr genügsam. Als Allesfresser nimmt sie jegliche Art von Daten dankbar entgegen. Seien das nun strukturierte oder unstrukturierte Daten in allen Formen und Facetten … Sie ist einerseits mit sehr wenig zufrieden und holt das Bestmögliche aus wenigen Daten heraus, kann allerdings, wenn
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
Model Risk Management ist nicht zuletzt ein Wirtschaftsfaktor für Unternehmen. Das zeigte auch das jüngste SAS Event: Teilnehmer aus elf Banken trafen sich im Hilton Hotel am Frankfurter Flughafen zur „SAS Customer Connection for Model Risk Management“. Zum Auftakt standen aktuelle Entwicklungen im Model Risk Management im Vordergrund, die unter
Wien und die Donau: Zahlreiche Lieder, Geschichten und Filme dokumentieren die innige Beziehung zwischen der österreichischen Hauptstadt und „ihrem“ Fluss. Das war aber nicht immer so: Über Jahrhunderte stellte das Gewässer eine große Bedrohung für die Stadt dar – und es erforderte beträchtliche Ingenieurskunst, um die Donauauen in ein echtes
Dass IFRS 9 spürbare Herausforderungen im Hinblick auf die Implementierung bringen würde, war von Anfang an klar. Neben den technischen Hürden haben sich Banken schon in einem sehr frühen Stadium den strengen Prüfungen durch Regulatoren, Investoren und Rating-Agenturen, Aufsichtsräten sowie externen und internen Prüfern stellen müssen. Doch verantwortungsbewusste und weitsichtige
Nicht erst im Zeitalter von künstlicher Intelligenz (KI) und Real-Time Decision Engines werden historische und aktuelle Verhaltensweisen von Kunden analysiert. Die Praxis, anhand dieser Informationen Entscheidungen zu treffen und sie in Echtzeit auf die Kundeninteraktion anzuwenden, gab es bereits in den 1970er-Jahren. Frau Cerny betrieb den Lebensmittelladen im Wohnhaus meiner
Ich muss gestehen: ich bin leidenschaftlicher Gamer. Man könnte auch sagen, ein „Nerd“. Ich liebe Computerspiele, nicht nur, sie zu spielen, sondern ich möchte auch wissen, wie sie gemacht werden, wie sie funktionieren und wohin die Entwicklung in Zukunft führen wird. Ganz besonders interessiert mich, wie künstliche Intelligenz in Spielen
Wie wäre es, wenn Sie Anomalien in der Lieferkette automatisch erkennen oder vorhersagen könnten? Wenn Sie also die Chance bekämen, rechtzeitig Korrekturmaßnahmen zu ergreifen und so Umsatz, Margen und Kundenzufriedenheit zu steigern? Die Planung einer Supply Chain kann sehr komplex sein. Von der Planung und Beschaffung über die Fertigung bis
Sie glauben, dass Machine Learning die Rolle von Nachfrageplanern komplett ersetzen kann? Dann lesen Sie diesen Beitrag besser nicht. Wenn Sie jedoch der Ansicht sind, dass maschinelles Lernen den Planungsprozess automatisieren kann, so dass Nachfrageplaner effizienter arbeiten können, dann stimme ich Ihnen voll und ganz zu! Intelligente Automatisierungstechniken sind quasi
Finanzdienstleister haben aktuell massive Herausforderungen beim Management ihrer Daten: Der Kostendruck zwingt einerseits zu einem hocheffizienten Betrieb („run“). Zugleich wandeln sich andererseits die Prozesse im Business, Stichwort Digitalisierung („change“). Die drückenden Regeln der Aufsicht scheinen sich nicht vereinen zu lassen mit dem Anspruch der Kunden, flexibel, fix und doch datensparsam
Mein Name ist Daniel und ich bin in der vierten Klasse. Diese Woche wurden die Eltern in meine Schule eingeladen, um uns etwas über ihre Arbeit zu erzählen. Und mein Vater war mit dabei. Am Anfang war ich etwas unsicher, ob ich mich darüber freuen sollte. Denn wenn sein Vortrag
Vor ein paar Wochen hat das erste deutsche SAS User Group Meetup in Berlin stattgefunden. Dort hatte ich die Gelegenheit, mit Igor Khorlo, Senior Statistical Programmer bei Syneos Health Deutschland und Gründer der SAS User Group Germany (SUGG), über seine Motivation zu sprechen, die Gruppe ins Leben zu rufen –
Erst kürzlich habe ich mich mit Thomas Gartzen, Geschäftsführer des European 4.0 Transformation Center, unterhalten. Dabei ging es neben Innovation Labs auch um Change Management und darum, wie sich ein analytischer Ansatz in Unternehmen umsetzen lässt. Andreas Gödde: Thomas, kann man sagen, dass jetzt alle Unternehmen Softwareunternehmen sind? Thomas Gartzen:
Innovation Labs gibt es schon seit einiger Zeit in allen Varianten. Einige gehören zu großen Unternehmen, andere zu Forschungsinstituten. Die RWTH Aachen hat ein solches Innovation Lab, das European 4.0 Transformation Center (E4TC), ins Leben gerufen und sucht Unternehmen, die sich daran beteiligen. Wie genau ein solches Innovation Lab funktioniert,
Krankenversicherung und neue Technologien – geht das zusammen? Auf alle Fälle! Und das User-Group-Treffen „Analytik in der Krankenversicherung“, das kürzlich in Leipzig stattfand, hat es unter Beweis gestellt. Diese von den Gesundheitsforen Leipzig ausgerichtete Veranstaltung ist ein sehr informatives Forum, auf dem sich analytische Fachexperten aus der Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV)
Fest steht: Künstliche Intelligenz (KI) wird unser aller Leben verändern – und tut es schon. Weniger klar ist, in welcher Weise und in welchem Zeitrahmen diese Veränderungen passieren – und was am Ende dabei herauskommt. In vielen Bereichen gibt es wilde Spekulationen. Bei Life Sciences und im Gesundheitssektor lichtet sich
Kennen Sie das? Sie sitzen in einer Kongressveranstaltung, das Programm auf der Bühne ist beeindruckend – und trotzdem werden Sie immer wieder per Mail in Ihren Alltag zurückgeholt. Genau so ging es mir diese Woche bei der SiriusDecisions in London, einer weltweiten Konferenzreihe rund um B2B-Marketing, die allein in London
Nach dem diesjährigen SAS Global Forum in Denver bin ich weiter nach San Francisco gereist. Und wie viele Touristen bin ich auch zur Golden Gate Bridge gefahren und habe sie Fuß überquert. In der Mitte der Brücke, bemerkte ich einen Windsurfer in der Bucht von San Francisco, der sich der
Schaut man auf die Digitalisierungsprojekte der Versicherer, dann fällt auf, dass ein Großteil im Wesentlichen Prozessverbesserungen und Kosteneinsparungen sind. Prozesse und Kosten – das sind nicht gerade „moderne“ Begriffe und sie sind gefühlt das Gegenteil dessen, was an Buzzwords und Statements im Kontext Digitalisierung und Innovation genannt wird. Dass solch
„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
Wird KI die Spaltung unserer Gesellschaft in die „Elite“ und den „besorgten, abgehängten Rest“ dramatisch beschleunigen? Zum Beispiel durch hocheffektive personalisierte Medizin, die sich nur wenige leisten können? Oder den Wegfall von automatisierbaren Jobs im Mittelstand, während die hochqualifizierte Elite ihre Machtpositionen beibehält oder gar ausbaut? Oder bietet sich nicht
Digitalisierung: Konflikte, Kompetenzgerangel & Gräben zwischen etablierter und neuer Welt „Wir haben einen Data Lake, wer braucht heutzutage noch ein DWH? Das ist doch total antiquiert, ein Auslaufmodell.“ Solche und ähnliche Sätze höre ich in meiner Beratungstätigkeit bei Kunden häufig. Dynamische Analytics- und Digitalisierungsteams stehen vor den aus ihrer Sicht
Analytics braucht große Ressourcen? Das muss nicht sein. Und es darf auch nicht sein, wenn es um die Auswertung von Daten direkt an dem Ort, an dem sie entstehen, geht. Autonome Fahrzeuge, Fräsmaschinen oder Sensoren in Fußballschuhen sind nur einige Beispiele, wo „Edge Analytics“ benötigt wird, um eine „Funktion 2.0“
Diesen Sommer war ich in Griechenland und habe dort auch das Orakel von Delphi im Tempel des Apollon besucht. Unser Tourguide erzählte uns, dass das Orakel vom siebten Jahrhundert v. Chr. bis zum vierten Jahrhundert n. Chr. für Prophezeiungen konsultiert wurde. Das ist beeindruckend: Es ist vermutlich die erste und
Am 25. Mai dieses Jahres ist die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) in Kraft getreten. Was wurde nicht alles im Vorfeld berichtet – da war zum Beispiel die Rede von einem Meilenstein in Sachen Datenschutz. Schaut man ein paar Monate später auf die Schlagzeilen, so kann man lesen, dass ein Verstoß gegen die
Die industrielle Produktion erstickt gerade, und zwar an Daten. Doch wären sie so wertvoll, wenn man aus ihnen Informationen zöge! Überall kommen sie raus: Aus Anlagen an Fertigungsstraßen, aus Sensoren an Geräten, aus Protokollen von Callcentern oder aus allerlei Wartungsberichten. Ich möchte sagen, dass sämtliche Daten, die permanent erzeugt werden,
