Business-Intelligence und Business-Analytics-Experten sind sich einig: Immer mehr Industrie 4.0-Anwendungen, das Internet der Dinge, sind in Zukunft kaum noch denkbar ohne Predictive Analytics.

Dank maschinellem Lernen, sogenannten „Visual Analytics“ und der Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen wird es möglich, schärfer denn je in die Zukunft zu blicken, damit bessere Handlungsempfehlungen abzuleiten um in der Folge bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Schon heute nutzen Airlines, die Automobilindustrie und andere Branchen die Möglichkeit, per Predictive Analytics Kosten und Risiken maßgeblich zu senken.

Wie genau aber funktioniert das maschinelle Lernen eigentlich in der Praxis?


  • Welche Methodologie „steckt hinter“ Predictive Analytics?

  • Wie sieht eine „Fast-Data-Referenzarchitektur“ aus?

  • Warum helfen Predictive Analytics, mehr und bessere Services an zufriedenere Kunden zu verkaufen?

  • Welche Kosten lassen sich dank Predictive Analytics einsparen?

  • Wie werden schon heute Big Data Analytics und Technologien wie Apache Hadoop oder Spark erfolgreich kombiniert?









Hintergrund:

Kai Wähner zeigt in dieser Webinfo-Session auf, wie Unternehmen ganz konkret von Predictive Analytics profitieren, etwa bei der Preisoptimierung, dem Aufdecken betrügerischer Aktivitäten, dem Cross Selling, der Rücksendung von Lieferungen oder dem Wiederauffüllen von Lägern an unterschiedlichsten Standorten. Er präsentiert unterschiedliche Anwendungsszenarien aus Industrie und Luftfahrt und erläutert, wie Unternehmen „Advanced Analytics“ implementieren können.
 
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