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Data Engineers für maschinelles Lernen und Data Scientists trainieren häufig Modelle zur Optimierung einer Verlustfunktion. Mit Optimierungsmethoden wie dem Gradientenabstieg lässt sich iterativ der Verlust verringern, um schließlich ein Minimum zu erreichen. Data Scientists haben sich bereits oft die Frage gestellt, wie die eigene Produktivität optimiert werden kann? Oder kann ich den Fortschritt der Metriken meiner Trainingsmodelle visuell erkennen?

Ein Hauptziel der visuellen Analyse und Datenwissenschaft ist es, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die sich direkt auf die Geschäftsprozesse auswirken – zur Steigerung der Einnahmen, zur Verbesserung der Produktivität oder zur Minderung der Risiken. Automatisierte künstliche Intelligenz, genauer gesagt automatisiertes maschinelles Lernen für die Datenwissenschaft, kann helfen, dieses Ziel zu erreichen.

Gekennzeichnete Daten sind ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens, aber die Erstellung von „Labels“ ist manchmal teuer. Aktives Lernen hilft dabei, die Kennzeichnung intelligent zu steuern, um die Kosten zu senken und bessere Modelle zu erstellen. In einem Beispiel wird gezeigt, wie eine Python-Bibliothek für aktives Lernen, modAL, zum Einsatz kommen kann, um einen Menschen bei der Kennzeichnung von Daten für ein einfaches Textklassifizierungsproblem zu unterstützen. Modelle zum Bereich Machine Learning vermitteln oftmals den Eindruck von schwarzer Magie. Sie können zum Beispiel erkennen, ob sich auf einem Bild ein Hotdog befindet – oder auch nicht. Hierbei handelt es sich natürlich…

Ungenutztes Potential heben, Unternehmensprozesse optimal steuern und planen: Durch intelligente Vernetzung aller Betriebsbereiche werden interne Abläufe schneller und effizienter. Das Beispiel eines Modellbau-Spezialisten zeigt, wie Unternehmen von zeitgemäßer Planungssoftware profitieren, indem sie betriebswirtschaftliche Prozesse verbessern und zudem durch verlässliche Auswertung aktuellster Zahlen Sicherheit in der Planung schaffen.

Wenn das selbst erstellte Excel-Programm zur Unternehmensplanung so komplex ist, dass es nur der Ersteller selbst noch vollständig beherrscht, ist die Zeit reif für eine professionelle Planungssoftware. Eine integrierte Software für Planung und Konsolidierung sorgt für Sicherheit und Konsistenz und spart Zeit. Wichtig beim Umstieg ist ein zuverlässiger Support durch den Anbieter. Unternehmensplanung mit Excel ist nach wie vor üblich: Laut einer Studie von 2016 setzten noch 47 Prozent der befragten Unternehmen in erster Linie die Tabellenkalkulation von Microsoft für Planung und Budgetierung ein, während 44 Prozent spezielle Planungssoftware nutzen. Es sind vor allem Gestaltungsfreiheit und Flexibilität, die Anwender an…

Durchgehend integrierte Sales- und Corporate Performance-Management-Lösungen sowie die Unterstützung von vertriebsorientierten Unternehmen in den Bereichen integrierte Planung, Analyse, Prognose und im Berichtswesen gelten als die Kernkompetenzen der von Alexander Hein gegründeten smartPM.solutions GmbH. Diese Lösungen basieren auf den Technologien von Unit4 Prevero und Microsoft. Alexander Springer, Mitbegründer des Business Intelligence (BI)- und Corporate Performance Management (CPM)-Anbieters Prevero und bis zum Verkauf des Unternehmens an Unit4 mehr als 20 Jahre lang dessen CEO, ist als Non-Executive Partner und als Privatinvestor bei der smartPM.solutions GmbH eingestiegen.

Eine Softwarelösung für die Konsolidierung und das Management-Reporting hat Jedox herausgegeben. Das Jedox Financial Consolidation Modell unterstützt die Finanzabteilung dabei, externe und interne Berichtsanforderungen effizient und zuverlässig zu erfüllen. Mit Best-Practice-Funktionen ist die flexibel konfigurierbare Konsolidierungslösung für eine besonders schnelle Implementierung konzipiert.