Die Zukunft gestalten: Künstliche Intelligenz und ihr Einfluss auf Ihr Unternehmen
Intelligente Systeme unterstützen uns schon heute beim Autofahren, als Sprachassistenten oder im Kundenservice. Die Faszination und gleichzeitig Unsicherheit, die künstliche Intelligenz hervorruft, sind in der Geschäftswelt spürbar. Unternehmen stellen sich die Frage, welche Voraussetzungen sie benötigen, um auch zukünftig innovative Produkte und Dienstleistungen anbieten zu können. Die Antwort darauf lautet: Machine Learning.
Um das Konzept kurz zu erläutern: Herkömmliche Computerprogramme folgen einem festen Regelwerk, ähnlich einem Kochrezept. Zuerst werden die Anforderungen gesammelt, anschließend werden die Regeln (also Algorithmen) programmiert, damit das System die definierten Aufgaben erfüllen kann. Dieser Ansatz bildet die Grundlage für die meisten herkömmlichen Unternehmenssoftware. Im Gegensatz dazu steht das Machine Learning, bei dem das System aus Mustern, Gesetzmäßigkeiten und Erfahrungen lernt – ähnlich wie ein Mensch.
Data Wrangling
Data Wrangling bezeichnet den Prozess der Abbildung und Umwandlung von Rohdaten in ein anderes Format. Ziel dieses Vorgangs ist es, die Daten so zu modifizieren, dass sie für verschiedene nachgelagerte Zwecke, wie beispielsweise Analysen, besser geeignet und wertvoller werden. Im Vergleich zum herkömmlichen ETL (Extrakt-Transform-Load) ist Data Wrangling deutlich aufwändiger, da es eine Vielzahl von unterschiedlichen Rohdaten und Strukturen verarbeiten muss.
Machine Learning
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden. Im Gegensatz zu gängigen Betriebsprogrammen gibt es keinen festen Algorithmus, sondern das System lernt eigenständig dazu – und wird von Tag zu Tag besser.
Datenanalyse
Bei der Analyse von Daten geht es darum, Erkenntnisse zu gewinnen. Das setzt voraus, dass die vorliegenden Daten mithilfe unterschiedlicher Techniken wie statistischer Methoden strukturiert und geordnet werden. So können die Ergebnisse als Grundlage für die Problemlösung dienen. Die Ergebnisse der Datenanalyse werden meist durch Datenvisualisierung verständlich gemacht.
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung nutzt grafische Darstellungen, wie beispielsweise Diagramme, um Muster, Abhängigkeiten und Bedeutungen von Daten anschaulich zu präsentieren. Diese visuelle Darstellung erleichtert die Identifizierung bestimmter Trends und vereinfacht die Datenanalyse erheblich.
e:ndlich bietet Ihnen Orientierung nicht nur für übermorgen, sondern konkretisiert Handlungsempfehlungen für den heutigen Tag. Wir setzen uns für eine durchdachte und kosteneffiziente Cloud-Infrastruktur ein, anstatt auf eine Ansammlung von on-premise Systemen zu setzen. Gerne erläutern wir Ihnen in einem persönlichen Gespräch, wie dies in Ihrem speziellen Fall umgesetzt werden kann.
Durch die Analyse von Datensätzen lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen. e:ndlich stellt Ihnen modernste Technologie zur Verfügung, um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen. Unsere Vorgehensweise zeichnet sich durch Neugier und Kreativität aus, unterstützt von einem langen Atem.
Datenpotenzial entfesseln
Mit der Zeit sammeln sich immer mehr Daten in einem Unternehmen an. Diese liegen meist verstreut auf verschiedenen Speicherorten und können nur schwer zusammengeführt werden. Somit können auch keine Analysen erstellt und neue Informationen gewonnen werden.
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Maximale Geschäftsergebnisse durch innovative Technologie
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