BERATUNG ÜBER DATA MINING

Mit Data-Mining-Projekten erhält LIS Solutions den gesamten Wert aus Ihren Daten. So erzeugen wir Know-how mit hohem Mehrwert, das zur Optimierung von Entscheidungsfindung und Unternehmensstrategie dient.

Benötigen Sie Unterstützung? Wenden Sie sich schriftlich oder telefonisch an unser Expertenteam.

Data Mining (Datengewinnung) sind Verfahren zur Untersuchung großer Datenmengen (Big Data). In gewisser Weise geht es darum, Nadeln im Heuhaufen zu finden. LIS Solutions erkennt und bestimmt auch nicht ohne Weiteres sichtbare Muster mit mondernsten mathematischen und statistischen Verfahren und Algorithmen. Wir helfen Ihnen, die gewonnenen Informationen in automatisierte Anwendungen zu integrieren. So optimieren Sie Ihre Prozesse und Entscheidungen! Dies ist das Ziel unserer Beratung rund um Data Mining.

Fordern Sie weitere Informationen über unsere Beratung über Data Mining an!

Welche Möglichkeiten bietet Data Mining?

Mit Data Mining schaffen wir auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnittene Lösungen, damit Sie Wettbewerbsvorteile mit greifbaren Vorzügen erzielen. In unseren Projekten arbeiten wir mit Algorithmen des maschinellem Lernens und mit künstlicher Intelligenz. Die so erstellten Modelle gewährleisten höchst zuverlässige Ergebnisse. Automatisierte Modelle dieser Art unterstützen Ihre Prozesse und Entscheidungen kontinuierlich und verwandeln so Ihr Unternehmen in ein Smart Business (Business Intelligence). Wir teilen Data Mining in die folgenden Kategorien bzw. Prozesse ein:

Data Mining und Diagnose/Analyse

Warum ist etwas passiert?

Diese Kategorie bezieht sich auf Business Intelligence. Mit einfachen statistischen Mitteln bestimmen wir Faktoren und Ereignisse, die zum festgestellten Ergebnis beitragen.

 

Data Mining und prädiktive Analyse

Was wird geschehen?

Anhand von Daten aus der Vergangenheit erstellen wir prädiktive Modelle, um das Verhalten Ihres Unternehmens vorherzusagen. Wir integrieren führende Algorithmen in unsere Lösungen und bieten damit höchstmögliche Zuverlässigkeit.

Data Mining und präskriptive Analyse

 Was tun wir, damit das gewünschte Ergebnis eintritt?

Wir kombinieren die Vorhersagen der präskriptiven Modelle mit zusätzlichen Informationen aus Ihrem Unternehmen und seiner Umgebung. Daraus erhalten wir intelligente Empfehlungen, welche die Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens hochwirksam optimieren.

Beispiele für Data Mining

Einteilung der Kunden in Segmente

Stimmungsanalyse

Vorhersage von Unfällen

Vorhersage der Nachfrage

Bestimmung von Anomalien

Identifizierung von Mustern

Wie implementieren wir eine Data-Mining-Lösung?

Um Ergebnisse hoher Qualität zu gewährleisten, stützen sich unsere Data-Mining-Experten auf das in diesem Bereich anerkannte CRISP-DM-Verfahren („Cross Industry Standard Process for Data Mining“). Unsere Projekte umfassen die folgenden Schritte:

Die Geschäftsabläufe und die Daten verstehen: In einem ersten Workshop analysieren wir die aktuelle Lage, um die Ziele und Anforderungen aus einer nicht zu fachlichen Perspektive zu bestimmen und zu verstehen. Unter Berücksichtigung der Geschäftsziele untersuchen wir gleichzeitig das Umfeld und alle verfügbaren Daten und machen uns mit ihnen vertraut.

Aufbereitung der Daten: sorgfältige Auswahl, Bereinigung und Umwandlung in einen für Data Mining geeigneten Datensatz.

Modellierung: In dieser Phase erstellen wir mit Data-Mining-Verfahren (Advanced Analytics, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz) ein auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnittenes Modell.

Bewertung: In dieser Phase vergleichen wir die zuvor erstellten Modelle und bewerten ihren Nutzen in Bezug auf die geschäftlichen Anforderungen. Nach der Prüfung dieses Prozesses legen wir die nächsten Schritte und Maßnahmen fest.

Bereitstellung: Auf automatisierte Weise schöpfen wir das beste erhaltene Modell aus und integrieren es in die Struktur der Entscheidungsfindung des Unternehmens. Wir planen und gewährleisten die Überwachung und Wartung des erstellten Systems. Zu guter Letzt schließen wir das Projekt mit einem Bericht und einer Endprüfung ab.

Erfolgsbeispiele für Data Mining

Seinsa:

eine Bedarfsprognose zur Optimierung des Produktionsplans und zum Erarbeiten von Empfehlungen für einen intelligenten Einkauf.

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