Machine Learning
Bessere Prognosen, optimierte Entscheidungsfindung, Personalisierung und die Basis für Künstliche Intelligenz klingt nicht nach einem Märchen, sondern dem intelligenten Einsatz von Daten. Und das sorgt für langfristige Wettbewerbsfähigkeit, höhere Umsätze und Optimierung von Ausgaben.
Warum brauchen Unternehmen Machine Learning und Advanced Analytics?
Verbesserte Prognosen
Durch die Nutzung von Advanced Analytics und Machine Learning können Unternehmen genauere Vorhersagen in Bezug auf Kundenabwanderung, Mitarbeiterfluktuation, Betrugsfälle und zukünftige Marktbedingungen treffen. Das unterstützt nicht nur im eCommerce oder Verlagswesen, sondern auch im Bereich Finanzen und im Marketing.
Optimierte Entscheidungsfindung
Durch Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics können Unternehmen Ereignisse rückblickend analysieren, zukünftige Ereignisse vorhersagen und datenbasierte Handlungsempfehlungen geben. Dies sind wichtige Schritte auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen.
Personalisierung und Recommendations
Nicht nur im eCommerce unglaublich wichtig: Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, Muster in den Daten zu erkennen und maßgeschneiderte Angebote für Kunden zu erstellen, was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und Effektivität von Marketinginitiativen führt. Customer Centricity halt!
Umsatzsteigerung und Wettbewerbsfähigkeit
Die Nutzung von Analysen, die auf den eigenen Daten und damit den historischen Ereignissen beruht, sorgt dafür, dass Unternehmen ihren Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen können – und das sorgt für höhere Umsätze und das Abheben von Mitbewerbern.
So gehen wir bei der Etablierung von Machine Learning und Advanced Analytics vor
Vom ersten Audit über den Aufbau von Kompetenzen im Unternehmen bis hin zur Entwicklung von Use Cases für die Nutzung von Artificial Intelligence – wir stehen als starker Partner an der Seite unserer Kunden.
Status Check - das Data Audit
Im ersten Schritt der Zusammenarbeit im Bereich ML und Advanced Analytics evaluieren wir den aktuellen Stand des Unternehmens in Bezug auf Dateninfrastruktur, -qualität und -nutzung. Dies umfasst die Beurteilung vorhandener Datenquellen, Datenverarbeitungssysteme, Analysewerkzeuge und das vorhandene Know-how der Mitarbeitenden. Ein Audit hilft dabei, Stärken, Schwächen und Entwicklungspotenziale zu identifizieren.
Strategieentwicklung und Zielsetzung
Basierend auf den Ergebnissen des Audits entwickeln wir eine Strategie, die sich an den Zielen und Bedürfnissen des Unternehmens orientiert. Hierbei werden konkrete Ziele für den Einsatz von Machine Learning und Advanced Analytics festgelegt. Dazu gehört auch die Planung von Ressourcen sowie ein Plan für die Integration in bestehende Geschäftsprozesse.
Schulung und Aufbau von Kompetenzen
Für die effektive Nutzung von Advanced Analytics und Machine Learning ist es essentiell, dass die Mitarbeitenden im Umgang mit diesen Technologien geschult werden. Hierfür gibt es in unserem Team ML- und Data Science-Experten, welche die Stakeholder aus den Data-Abteilungen in technischen Fähigkeiten sowie dem Verständnis für Künstliche Intelligenz unterstützen.
Implementierung und Integration
Die Strategie und das Wissen sind da: Nun können die geplanten Analysewerkzeuge und Machine Learning-Modelle implementiert werden. Wichtig ist es uns dabei, individuelle Lösungen zu finden und keine Modelle zu implementieren, die später nicht mehr weiterverfolgt werden.
Etablierung von Use Cases für Künstliche Intelligenz
Auf Basis der implementierten Machine Learning-Modelle können nun Use Cases für Künstliche Intelligenz evaluiert werden. Die Basis hierfür ist eine saubere Datenbasis. Lösungen können z.B. Automatisierungen und Personalisierungen aber auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle sein.
Advanced Analytics in unserem Framework
Wir arbeiten bei uns immer mit dem Framework Organisation, Kultur und Architektur.
Denn in unseren Augen sind diese 3 Bereiche die wichtigsten Faktoren, um Data langfristig erfolgreich im Unternehmen zu verankern.
Auch Advanced Analytics und Machine Learning als Basis von Künstlicher Intelligenz müssen auf diesem Framework aufgebaut werden. Die Organisation beschreibt dabei das WER, die Kultur das WIE und die Architektur das WOMIT.
Ohne diese Basis kann keine langfristige Datenstrategie aufgebaut werden.
The Data Institute - der starke Partner beim Einsatz von Machine Learning
Wir wünschen uns, dass Unternehmen schnell Impact erhalten und Erfolge davon haben, mit Daten zu arbeiten. Gleichzeitig haben wir den Gesamt-Blick auf das Unternehmen und möchten langfristige Strategien implementieren, durch die Mitarbeitende enabled werden, selbstständig mit Daten zu arbeiten - und dann auch mit Künstlicher Intelligenz.
Was ist überhaupt ein Data Audit?
Machine Learning (ML) und Advanced Analytics sind eng miteinander verbundene Konzepte im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz.
Machine Learning ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Computersystemen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern, ohne explizit programmiert werden zu müssen. Dies geschieht durch Algorithmen, die Daten analysieren und daraus Muster und Trends erkennen. Durch diesen Prozess sind Systeme zunehmend in der Lage, versteckte Einblicke, historische Beziehungen und Trends zu entdecken und neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Kundenpräferenzen, Lieferkettenoptimierung oder Energiegewinnung aufzuzeigen. Maschinelles Lernen wird bereits in vielen Anwendungen eingesetzt, beispielsweise in der Empfehlung von Produkten z.B. im eCommerce, im Retail, im Marketing und in selbstfahrenden Fahrzeugen.
Advanced Analytics hingegen ist ein umfassender Begriff, der verschiedene Techniken der Datenanalyse umfasst, wie maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und neuronale Netze. Diese Techniken werden eingesetzt, um über traditionelle Business Intelligence hinauszugehen und komplexere Einblicke in Daten zu gewinnen. Advanced Analytics kann in verschiedenen Bereichen angewendet werden, darunter Diagnostik (z.B. statistische A/B-Tests von Websites), prädiktive Analytik (z.B. Objekterkennung mittels Smartphone-Apps) und präskriptive Analytik (z.B. dynamische Preisgestaltung). Ziel ist es, auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse, Zahlen oder Verhaltensweisen zu treffen und entsprechende Maßnahmen zu empfehlen.
Durch die Kombination dieser Kompetenzen entstehen spannende Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen, die für langfristige Wettbewerbsfähigkeit sorgen.
Wer braucht Machine Learning und Advanced Analytics?
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Advanced Analytics ist für fast alle Branchen interessant und eröffnet spannende neue Geschäftsmodelle. Im Finanzbereich ist ML schon fast an der Tagesordnung, genauso wie im Versicherungswesen, wodurch Risiken besser eingeschätzt werden können, in der Produktion ist Predictive Maintenance wichtig, um die Wartung von Maschinen vorherzusagen und auch im Retail können durch Advanced Analytics intelligente Lieferketten aufgebaut werden.
Im Marketing sind die Kompetenzen auch nicht mehr wegzudenken, wenn es um das effiziente Targeting von Usern geht sowie die Optimierung der Kundenansprache.
Und sogar NGOs können davon profitieren, indem sie Notfälle besser bewältigen und Ressourcen optimierter einsetzen können.
Wer ist beteiligt am Aufbau von Machine Learning und Advanced Analytics?
Für das Aufsetzen von ML-Modellen und den Einsatz von Advanced Analytics sind starke Kompetenzen von Data Scientists gefragt. Dazu muss allerdings auch die Datenstrategie passen. Die Themen müssen also vom Management unterstützt und gesponsert werden.
Genauso wichtig sind Compliance-Teams und Mitarbeitende aus dem Marketing, welche die neuen Kompetenzen in ihre Strategien einbauen sollen.
Künstliche Intelligenz ist eine Entscheidung des gesamten Unternehmens, weswegen wir den Fokus bei der Etablierung auch immer auf die Kultur und das Enablen der einzelnen Mitarbeitenden legen.
Welche Leistungen lassen sich mitMachine Learningkombinieren?
Case Studies zum ThemaMachine Learning
Passende Beispiele unserer Arbeit zu diesem Thema findest du in folgenden Case Studies:
Knowledge zum ThemaMachine Learning
Neben Case Studies haben wir auch verschiedene weiterführende Blog Artikel zu dem Thema:
Data News für Pros
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