Es vergeht kein Tag, an dem man in den Medien nicht eine Bewertung eines möglichen Brexit liest. Experten streiten sich, welche Auswirkungen ein Austritt hätte. Sicher ist, dass sich etwas ändern würde. Nur kann keiner in die Zukunft schauen. Ich auch nicht! Und ich will hier auch keine Einschätzung abgeben.
Bei einem Formel-1-Rennen drehen die Fahrzeuge vermeintlich alleine durch den Fahrer gesteuert ihre Runden. Rennen für Rennen verfolgen Menschen die Piloten bei ihrem Streben, die schnellste Runde zu fahren und die beste Zeit zu erreichen.
Menschen suchen Big Data Analytics. So finden sie in Warenkörben längst: „Mann klickt Pampers – bieten wir ihm noch Dosenbier an!”. Das ist irgendwie gewohnt und ethisch harmlos, weil ja rein kommerziell. Wie aber sieht das im Privaten beim Online Big Dating aus? Hoffentlich anders, denn…
Für viele Data-Science-Teams ist das Internet of Things (IoT) bisher nur eine weitere Datenquelle. Für viele IoT-Projektteams sind Daten nur als ein weiteres Element, mit dem man sich beschäftigen muss. Aber jetzt, da immer mehr IoT-Implementierungen in die Realität umgesetzt werden, müssen sich beide Teams mit drei Tatsachen auseinandersetzen. Erstens:
Mit fortschreitender Digitalisierung entdecken immer mehr Versicherer neue Möglichkeiten der Tarifgestaltung. Hierzu zählen aktuell sogenannte Telematik-Tarife, die das individuelle Fahrverhalten der Versicherten berücksichtigt. Zur Bewertung des Fahrverhaltens werden mittels einer Blackbox Daten wie z. B. gefahrene Kilometer, Beschleunigung und Bremsverhalten gesammelt. Aus diesen unterschiedlichen Kennzahlen wird mittels analytischer Verfahren ein fahrerspezifischer
Was haben Ihr Auto und Bienen gemeinsam? Richtig: sie kommunizieren nonverbal. Die Biene tanzt auf ihrer „Straße“, um sich dem vorbeifliegenden Kumpel mitzuteilen. Und das Auto aktiviert dazu alle seine Sensoren und lässt die Daten über das Internet fließen. Zum Nachbarauto an der Ampel, in seine Werkstatt für den Ölwechsel
Die ganze IT-Welt spricht – meist im Zusammenhang mit Big Data und Echtzeit – von Data Streaming, Event Stream Processing, In-Stream-Datenanalyse. Doch was genau steckt dahinter? Und welche konkreten Anwendungsfälle gibt es? Als Einstieg eine kurze Definition.
Matchcodes spielen bei der Identifizierung von Dubletten eine zentrale Rolle. Um die Dubletten anhand von Matchcodes zu finden, müssen die Daten meistens erst noch aufbereitet werden. Stehen beispielsweise Anrede und Vor-/Nachname oder Straße und Hausnummer im selben Feld, müssen diese separiert werden, dadurch können bessere Match-Ergebnisse erzielt werden.
Die deutschen Versicherer haben sich zusätzlich zum Bundesdatenschutzgesetz, das die Datenverarbeitung und die Speicherung von personenbezogenen Daten festlegt, zur Einhaltung des brancheneigenen Code of Conduct verpflichtet. Kundendaten aus verschiedenen Versicherungssparten werden aber aus wirtschaftlichen Gründen, um Cross-Selling-Potenziale zu identifizieren oder Risikoklassen zu berechnen, häufig zu Auswerte- und Analysezwecken in einer Datenbank gespeichert oder
Unternehmen leben von der Qualität ihrer Daten. Banal bis fatal. Die Realität ist eher: Unternehmen überleben trotz der schlechten Qualität … Auf Nachfrage bekennen fast alle Befragten (98 Prozent), dass eine weitere Verbesserung der Datenqualität in ihrem Unternehmen positive Auswirkungen hätte. Mehr als die Hälfte sah da Chancen, etwas zu
Kunde: Ah, Sie zeigen uns in dieser Demo so ein Glossar. Ach, jaja, nett, das haben wir schon! Ich: Oh, und benutzen Sie persönlich das in Ihrem Unternehmen oft? Kunde: Nee, das ist veraltet. Da schaut keiner rein, weil das pflegt ja keiner richtig… Oder doch? Hm.
Teil 2: Installation eines Message Broker Die Nutzung eines Message Broker kann beliebig komplex werden. Um einen einfachen Einstieg zu finden, habe ich ein einfaches Beispiel genutzt.
Wenn wir über Event Stream Processing sprechen, sprechen wir oft von sog. Message Brokern. Diese Systeme werden in der Praxis für den schnellen Datentransport eingesetzt wo klassische Batchsysteme zu langsam sind. Vor allem bei großen Datenmengen sind Message Broker Systeme unabdingbar. Im Gespräch mit dem Kunden sagen wir meist: Der
Citizen Data Scientist : WIR BRAUCHEN EUCH! Und das Warum erzähle ich in diesem Blog. Erster Test: Wussten Sie, dass das Alter der Miss America mit der Anzahl der Morde durch heißen Dampf und heiße Gegenstände korreliert? Oder dass die Storchenpopulation mit der Geburtenrate zusammenhängt?
Mit Realtime-Analytics schaffen Unternehmen die Voraussetzung für eine relevante und persönliche Kundenkommunikation. Warum?
Phase 2 von IFRS9 wird nun akut. Und damit steht jetzt auch das Thema Impairment im Mittelpunkt. Der Go-Live für Banken ist für das Jahr 2018 geplant. Bis dahin gibt es jedoch noch einiges zu tun. Viele Projekte beschäftigen sich mit der Umsetzung und mit der Auswahl der Software. Potenzielle
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.
These: Zum Daten-MAN-gen 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:
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
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 Bilder von eineiigen Zwillingen, die einen Altersunterschied von nur zehn Minuten haben. Die Werbung zeigte, welch große Auswirkungen selbst eine
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
Das lange bemühte Bild des „König Kunde“ scheint langsam Realität zu werden – zumindest verschiebt sich das Kräfteverhältnis stetig zu Gunsten der Konsumenten. Wer also schwingt das Zepter bei Advanced Customer Analytics?
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
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
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,
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
Was zeichnet ein erfolgreiches Unternehmen aus? Entscheidender Indikator für den Erfolg ist der Umsatz und der daraus resultierende Gewinn des laufenden Geschäftsjahres. Was auf der einen Seite hart erarbeitet wird, geht allerdings auf der anderen Seite oft leichtfertig verloren. So büßen viele Unternehmen laut Analystenstudien etwa acht Prozent ihres Gewinns
„Oh Mann, mach ihn doch rein.“ Wer kennt das nicht, man fiebert live im Stadion oder auf der heimischen Couch mit seinem Lieblingsteam, das gerade versucht, ein wichtiges Match zu gewinnen oder die langersehnte Trophäe zu ergattern. Ja, und dann sitzt man da auf seinem Sitz oder im Sessel und
Sind Sie ein Geodät ? Tragen Sie Ihr Smartphone in den Wald? Wenn, dann wohl eher unbewusst und ohne einen expliziten Standpunkt zu suchen... Ihr Smartphone hat einen – und zwar so plus/minus fünf Meter genau. Und das ist gleichzeitig der Ausgangspunkt für eine visuelle Verbesserung der Welt – einfach so beim
Omnichannel, Personalisierung und Echtzeit sind heute die wichtigsten Hürden, die der Marketier bei jeder Kundeninteraktion überspringen muss. Woher die Sprungkraft kommt, erfahren Teilnehmer praxisnah bei einem Workshop von Cintellic und SAS im Vorfeld des Dialog Summit am 2. Mai in Frankfurt, der die Digital Customer Journey ins Visier nimmt. Seminarleiter
