Einführung in die Datenanalytik

Der theoretische Nutzen, den Data Mining einem Unternehmen bringen kann, ist enorm. Bereichsunabhängig einsetzbar können unterschiedliche Algorithmen – egal ob für Predictive Maintenance, Qualitätsvorhersagen oder das Finden von Fehlerursachen – immens große Datenmengen analysieren und interessante Muster erkennen. Dadurch unterstützen Sie die Verantwortlichen bei der Ableitung von Maßnahmen und dem Fällen von strategischen Entscheidungen. Wenn eine strukturierte Herangehensweise und spezifische Data Mining Problemstellungen fehlen, können diese Potenziale jedoch nicht vollständig oder gar nicht ausgeschöpft werden. Dies kann soweit führen, dass Fehlschläge in diesen Projekten zu erheblichen Widerständen in Unternehmen in Bezug auf weitere Digitalisierungsinitiativen führen. Zur Erhöhung der Erfolgswahrscheinlichkeit von Data Mining Projekten gibt es mehrere Standardprozesse, einen davon möchten wir Ihnen in einem kurzen Video vorstellen. Es handelt sich dabei um einen der am häufigsten eingesetzten Prozesse, den CRISP-DM.

Ich hoffe, der Beitrag gibt einen guten Überblick und motiviert den einen oder anderen über eine strukturierte Herangehensweise nachzudenken! Wenn Ihr Interesse geweckt ist und Sie mehr zu diesem Thema erfahren möchten, bietet unser Kooperationspartner, das wBw an der Montanuniversität Leoben, das Seminar [Einführung in die Datenanalytik] an. In diesem Seminar lernen Sie, was Datenanalytik bedeutet und wie Sie herausfinden können, wie sie Ihrem Unternehmen nutzt.




DI Florian Kaiser


DI Florian Kaiser
[ E-Mail senden ]