Strukturierte Daten
Angetrieben von Daten
Viele Geschäftsprozesse werden in tabellarischen Datensätzen wie Excel-Tabellen, relationalen Datenbanken und Zeitreihen aufgezeichnet. Dank unserer Expertise im Bereich maschinelles Lernen verwandeln wir Ihre strukturierten Daten in wertvolle Erkenntnisse, die Ihnen bei der Lösung einer Vielzahl von Problemen helfen.
Regression und Vorhersage
Die Zukunft vorauszusagen ist schwierig, aber mit den richtigen Instrumenten können wir Trends, z. B. beim Energieverbrauch oder beim Absatzvolumen, präzise vorhersagen. Wir tun dies, indem wir externe Datenquellen nutzen und uns die neuesten Modellverbesserungen zunutze machen.
Klassifizierung und Clustering
Die Kennzeichnung von Datensätzen verleiht großen Datensätzen einen Mehrwert und automatisiert Aktionen. Dabei werden verschiedene Etiketten erstellt (Clustering) und neuen Daten zugewiesen (Klassifizierung). Diese Technik kann zur Erkennung von Maschinenausfällen, Verkaufsabbrüchen und zum Clustern von E-Commerce-Nutzern verwendet werden.
Erkennung von Anomalien
Wir sind Experten für die Erkennung von Anomalien im Maschinen- und Prozessverhalten. Unsere Strategie besteht darin, "abnormale" Ereignisse von "normalem" Verhalten zu trennen, um Erkenntnisse über Kausalität und Erklärbarkeit zu gewinnen und diese zur Optimierung Ihrer Systeme zu nutzen.
Operative Forschung und Optimierung
Auch wenn ein Prozess gut funktioniert, kann er immer noch verbessert werden. Hier kommt unser Fachwissen ins Spiel. Wir sind spezialisiert auf die Lösung komplexer Probleme wie Produktionsplanung, Auftragsplanung, Fahrzeugrouting, Verpackung von Kisten und mehr.
Typische Herausforderungen
Mit unserem Fachwissen können wir Sie bei der Bewältigung der Herausforderungen im Bereich der strukturierten Daten in der KI unterstützen.
Abgleich der technischen Problemstellung mit dem Geschäftsproblem
Bevor Sie mit dem Training von Modellen für maschinelles Lernen (ML) beginnen, müssen Sie die geschäftlichen Anforderungen und die verfügbaren Daten verstehen. Dazu gehört auch die Entscheidung, ob das Problem als Regressions- oder Klassifizierungsaufgabe angegangen werden soll, oder ob ein Ranking oder eine Empfehlung erforderlich ist. Der Erfolg der technischen Implementierung hängt letztlich davon ab, ob die Erwartungen des Unternehmens erfüllt werden, was wir stets anstreben.
Validierung ist schwierig
Beim unüberwachten Lernen werden Tools wie Clustering eingesetzt, um Datenmuster zu erkennen, aber die Ergebnisse können schwer zu interpretieren sein. Deshalb müssen Fachleute während der Entwicklung sicherstellen, dass die Ergebnisse korrekt sind. Es ist auch schwierig, kausale Beziehungen zwischen Variablen zu erkennen, und in Situationen wie Betrug oder der Vorhersage von Maschinenausfällen sind möglicherweise keine Kennzeichnungen verfügbar. Wenn Sie diese Herausforderungen jedoch mit unserer Hilfe überwinden, ist unüberwachtes Lernen ein leistungsfähiges Instrument zur Aufdeckung verborgener Muster und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten.
Datentechnik und Änderungsmanagement
Der Aufbau einer erfolgreichen Lösung für strukturierte Daten erfordert einen hohen Aufwand an Datentechnik und Änderungsmanagement. Darüber hinaus kann die Entwicklung von Systemen für maschinelles Lernen zu versteckten technischen Problemen wie schlechter Datenqualität, Modellkomplexität und Einsatzproblemen führen. Um einen langfristigen Wert zu schaffen, reicht es nicht aus, einfach ein ML-Modell zu trainieren. Validierung, Integration in bestehende Systeme, laufende Überwachung und Aktualisierung sind unerlässlich, um im Laufe der Zeit einen echten Mehrwert zu schaffen. Wir helfen Ihnen, genau das zu tun.
Kurzer Überblick über die Lösung
Der erste Schritt bei jeder Lösung für strukturierte Daten ist die Datenerfassung. Diese kann aus einer Vielzahl von Quellen erfolgen, darunter interne Datenbanken, APIs und Datenanbieter von Drittanbietern.
Nach der Datenerfassung müssen die Daten bereinigt und vorverarbeitet werden, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind. Dazu gehören Aufgaben wie das Entfernen fehlender Werte, die Behandlung von Ausreißern und die Konvertierung von Datentypen. Explorative Datenwissenschaft (EDA) ist unerlässlich.
Bei der Merkmalstechnik werden die Merkmale in den Daten ausgewählt und umgewandelt, die für das jeweilige Problem am wichtigsten sind. Dies kann die Erstellung neuer Merkmale, die Auswahl wichtiger Merkmale und die Skalierung oder Normalisierung von Merkmalen umfassen.
Ein Modell für maschinelles Lernen kann trainiert werden, nachdem die Daten vorverarbeitet und die Merkmale entwickelt wurden. Die Auswahl eines bestimmten Modells basiert darauf, wie gut es in einem Holdout-Datensatz abgeschnitten hat.
Sobald das Modell trainiert und bewertet wurde, muss es in der Produktion eingefügt werden. Dazu gehört die Integration des Modells in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe und die Überwachung seiner Leistung im Laufe der Zeit.
Kontaktieren Sie unsere KI-Experten für strukturierte Daten
Wenden Sie sich an uns, um Ihre strukturierten Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die Ihnen bei der Lösung einer Vielzahl von Problemen helfen