Data Science
Beratung und
Projektentwicklung

Um aus Öl einen Treibstoff zu machen, welcher verschiedenste Systeme antreiben kann, braucht es Technologie, Verfahren und Know-How. So verhält es sich auch mit BIG DATA. Die vorhandenen Daten sind der Rohstoff. Aber um relevantes Wissen, Muster oder Zusammenhänge extrahieren und damit den Datenschatz nutzbar zu machen, braucht es geeignete Verfahren und Algorithmen.

Das Data Mining umfasst die Extraktion und Sichtbarmachung von relevanten Mustern, Wissen und Zusammenhängen, in einer strukturierten oder unstrukturierten Datenmenge.

Diese Muster und Zusammenhänge, nutzbringend visuell aufbereitet, bilden den Treibstoff für datengetriebene Services oder Modelle, da sie die Grundlage für das Training von Algorithmen des maschinellen Lernens sind.

Dabei lässt das Data Mining Einblicke und Aussagen in und über die eigenen Daten zu, welche häufig weit über die Möglichkeiten generischer BI- oder Analytics- Lösungen hinaus gehen. Das Data Mining ermöglicht damit bereits belastbare Aussagen und datengetriebene Entscheidungen zu operativen Problemstellungen.

Damit kommt dem Data Mining eine herausragende Bedeutung zu. Denn während dieses Schritts kann bereits abgeschätzt werden, ob und welche datengetriebenen Anwendungen oder Lösungen auf Basis der vorhandenen Daten überhaupt möglich und welche Muster vorhanden sind.

Netter Nebeneffekt: Je genauer und aussagekräftiger die jeweiligen Muster sind, desto genauer funktioniert das maschinelle Lernen und damit auch eine spätere KI.

Wenn das Data Mining aus dem Rohstoff "Daten" Treibstoff in Form von Mustern und Zusammenhängen raffiniert, benötigt es den passenden Motor, welcher damit angetrieben wird.

Die Art des Motors und dessen Leistungsfähigkeit werden dabei maßgeblich von der jeweiligen Problemstellung und der Qualität der gefundenen Muster bestimmt.

Den Kern bilden verschiedenste Algorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML). Diese werden auf Basis der Problemstellung und vorhandenen Daten selektiert, mit den gefundenen Mustern trainiert und schlussendlich evaluiert.

Diese Modelle - häufig erreicht erst der Zusammenschluss und die Nutzung verschiedener Verfahren ein herausragendes Ergebnis - bilden damit, erweitert um etwaige Expertensysteme, den Kern einer Künstlichen Intelligenz mit echtem, operativem Mehrwert!

Egal, ob Prognosemodell zur Schätzung von Bestellungen, der Optimierung von Lagerflächen oder die automatische Klassifizierung von Angriffsmustern in Real-Time-Streams: Wann immer die Extraktion und das Verständnis von Zusammenhängen auf Basis des Data Minings automatisiert und zu komplexen Entscheidungssystem erweitert werden soll, bietet sich die Entwicklung von ML-Modellen und KI-Systemen an.