DETECON Consulting

Big Data & Data Analytics

Big Data und Data Analytics sind in aller Munde. Unternehmen wissen schon seit längerer Zeit, wie wertvoll die Datenbestände in ihren Händen sind. Analysen von großen Datenmengen und deren intelligente Filterung und Verknüpfung sind Voraussetzung, um zukünftige Handlungsalternativen zu diskutieren und Entscheidungen zu treffen.  Leider fehlt nur in vielen Fällen der Weg und das Wissen, aus den Daten entsprechende Geschäftsmodelle zu entwickeln. Selbst wenn das Unternehmen ein klares Ziel vor Augen hat, scheitert die Umsetzung häufig an der Starre der internen Prozesse, der Organisation oder möglicherweise an gesetzlichen Vorgaben beispielsweise die des Datenschutzes.

Systematische Datenanalyse als Basis innovativer Geschäftsmodelle

Transparenter Prozess

Um diese Hürden zu nehmen bedarf es einer strukturierten Herangehensweise. In einem für alle Beteiligten transparenten Prozess werden zunächst im Rahmen einer Kreativ-Session mögliche Szenarien zukünftiger Geschäftsmodelle entwickelt. Die vorliegenden Daten werden einer systematischen Analyse unterzogen. Die so entwickelten theoretischen Modelle werden einem Proof of Concept unterzogen. Nach Definition der technischen Anforderungen erfolgt die Auswahl der richtigen Plattformen und das Aufsetzen des Implementierungsprozesses.

Detecon empfiehlt ein agiles und iteratives Vorgehen zur schnellen Realisierung eines Use-Cases als primäres Projektziel.

Hohe Komplexität, ein Ansprechpartner

Während dieses ganzen Prozesses begleiten wir unsere Kunden bis zur Finalisierung des Projekts. Durch unsere Zugehörigkeit zum Konzern Deutsche Telekom haben wir jahrelange Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten und insbesondere auch mit der Datensicherung. In engem Schulterschluss mit den T-Labs, der Innovationsschmiede der Deutschen Telekom, haben wir auch das Kreativpotenzial an Bord, erfolgreich Rapid Prototyping entsprechend der projekt- und kundenspezifischen Anforderungen zu betreiben.

Durch diesen Ende-zu-Ende-Service ist sichergestellt, dass der Kunde valide Ergebnisse und aussagekräftige Visualisierungen erhält und das volle Potenzial von Big Data ausschöpfen kann – sei es durch fundierte Entscheidungs- und Handlungsoptionen oder die Entwicklung völlig neuer, datengetriebener Geschäftsmodelle (Data Driven Business Models).

Neuigkeiten zu Big Data und Data Analytics

Difference between Machine Learning, Data Science, AI, Deep Learning, and Statistics

Nice clarification on some confusing terms. Nevertheless I am missing the Domain Know-How, the deep industrial expertise that tells you what the data means before u start manipulating it. The term business analyst is a bit too short to stress that point. Especially since all analysis is rubbish if u need ages to build up the business understanding from a generic data science point of view

http://www.datasciencecentral.com/m/blogpost?id=6448529:BlogPost:505006

Was macht eigentlich der in den sozialen Medien oft zitierte Data Evangelist?

Ergänzungen zum Interview mit Andy Cotgreave (Tableau): Wichtigste Aufgabe ist das Etablieren und Fördern eines datengetriebenen Mindsets. Hierzu zählen m.E. neben dem Begeistern für Daten und deren Wert für das Unternehmen auch die Positionierung von Analytics im Unternehmen, das Einbinden von Stakeholdern und die zielgerichtete Ausrichtung aller Aktivitäten an einer (Analytics-) Strategie.

https://www.wuv.de/agenturen/was_macht_eigentlich_ein_data_evangelist

Machine learning firmly integrated in the insurance industry

Interesting article on the usage of machine learning in the insurance sector. According to a global survey of insurance executives, over half of the almost 200 insurance executives surveyed said that their organisation was using machine learning for predi mehr

Business Analytics and Cognate Disciplines

Machine learning, neural networks, and artificial intelligence are recently getting a lot of media coverage. However, the majority of articles cuts details on the underlying models. In contrast, this discussion tries to give guidance and structure on the topic by 1.explaining related terms and cognate disciplines andI 2.discussing and classifying models of Business Analytics

https://www.linkedin.com/pulse/business-analytics-cognate-disciplines-tobias-sydekum

Plus 25 Prozent: Wie C&A mit Big Data mehr Besucher in die Läden lockte

Die Modekette C&A steckt gerade in einer massiven Digitalisierungsoffensive - auch beim Thema Werbung. Dass sich die Kombination aus digital und Out-of-Home lohnt, beweist diese crossmediale Kampagne. Bei der Auswahl der zu buchenden Standorte und bei der Mobile-Ausspielung halfen smarte Daten über die Zielgruppen.

http://www.lead-digital.de/aktuell/mobile/plus_25_prozent_wie_c_a_mit_big_data_mehr_besucher_in_die_laeden_lockte

Die Macht von Big Data - Digitale Freiheit oder Einschränkung?

Längst interessieren sich nicht nur Internet-Unternehmen wie Facebook, Google und Co. für Nutzerdaten. Auch klassische Branchen wie Versicherungsunternehmen wittern ihr Geschäft, wollen die Kundenbindung erhöhen und über Daten Verhalten steuern.

https://www.zdf.de/politik/frontal-21/die-macht-von-big-data-100.html

Big-Data-Trends im Überblick - Was ist was bei Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist derzeit einer der wichtigsten Big-Data-Trends. Doch worin unterscheidet sich Predictive Analytics von Business Intelligence oder Business Analytics? Ist Data Mining mit Predictive Analytics identisch?

https://www.computerwoche.de/a/was-ist-was-bei-predictive-analytics,3098583