21. Mai 2015

Big Data

Welche Rolle spielt „Big Data“?

„Big Data“ ist nicht nur ein Schlagwort für Hochtechnologieunternehmen, sondern gewinnt zunehmend Anerkennung in fast allen Branchen, vom Einzelhandel über das Gesundheitswesen bis hin zur Industrie. Grund dafür ist die zunehmende Digitalisierung vieler Prozesse in jeglichen Unternehmen und dem einhergehenden massiven Aufkommen von Daten. Mittlerweile werden bei Unternehmen alle wichtigen Performanceindikatoren auf einem regelmäßigen Level verfolgt, um Unternehmensentwicklungen auf kurze und lange Sicht nachvollziehen zu können. Das massive Datenaufkommen führt allerdings zu großen Schwierigkeiten was die Datenverarbeitung betrifft.

Die Fusionierung von anscheinend beziehungslosen Datensätzen, welche nicht mehr nur aus historischen Unternehmensdaten („strukturierte interne Daten“), sondern zunehmend noch aus unternehmensfremden Daten wie z.B. Wetter („strukturierte externe Daten“) und auch Text-Dateien („unstrukturierte externe Daten“) bestehen, führen zu Schwierigkeiten bei konventionellen Datenverarbeitungsmethoden. Folgerichtig geht es bei „Big Data“ nicht nur um große Datenvolumina, sondern auch um neueste Verfahren zur Analyse von Informationen.

Welche Analyseverfahren werden verwendet?

Die bei SimCog verwendeten Analyseverfahren gehören zum Bereich der „Predictive Analytics“. Predictive Analytics beinhalten statistische Methoden zur Erkennung von Mustern in Ihren Daten und der Erstellung von Modellen, sowie der Anwendung von „Machine-Learning“.

Erstellen von Modellen
Eine Datenanalyse führt zur Identifizierung der wesentlichen Prozesstreiber, sei es beim Produzieren von Endprodukten, oder beim täglichen Kundenverhalten. Die identifizierten Variablen bilden zusammen ein Modell, auf dessen Grundlage Vorhersagen erstellt werden können.

Machine-Learning
Die von SimCog entwickelten Modelle bzw. Algorithmen sind stets zukunftsorientiert. Das bedeutet, dass die Algorithmen intelligent aufgestellt sind, sodass, wenn nötig, eine automatische Neuausrichtung der Algorithmen geschieht, sobald neue Daten verfügbar sind. Dies geschieht automatisch und bedarf keines erneuten Eingreifens von Außen.

Wie wird die Richtigkeit der Prognosemodelle sichergestellt?

Grundsätzlich werden die Datenmodelle anhand von Trainings- und Testdatensätzen erstellt. Das bedeutet, dass der Datensatz in einen Trainings- und einen Testdatensatz geteilt wird.

Das Modell wird dann aus dem Trainingsdatensatz generiert und zur Validierung auf den noch ungenutzten Testdatensatz angewendet. Lassen sich diese Daten anhand des Modells prognostizieren, so ist die Qualität des Modells bestätigt. Typischerweise lassen sich Prognosen um ca. 40% oder mehr verbessern. Dabei wird eine optimale Standardabweichung erzielt, was mit herkömmlichen Methoden nicht möglich ist.

Gibt es Datenschutzrechtliche Bedenken?

SimCog ist dem Datenschutz verpflichtet und arbeitet ausschließlich mit anonymisierten Daten. Die strengen Gesetze zum Datenschutz sowie zur Achtung der Privatsphäre sind für SimCog gelebte Selbstverständlichkeit. Alle Daten und Applikationen von SimCog werden im unternehmenseigenen Rechenzentrum in Deutschland gehostet und nicht an Dritte weiter gegeben. Alle Kundendaten werden sicher in einer für Machine-Learning und Predictive Analytics optimierten Infrastruktur gespeichert und geschützt. Selbstverständlich kann auch unsere E-Mail Korrespondenz verschlüsselt erfolgen, da wir die Verwendung von kryptographischen Methoden zur vertraulichen Übermittlung von elektronischen Daten unterstützen (z.B. GPG, PGP). Falls es sich um besonders sensible Daten handelt, können wir auch eine in-house-Installation unserer Software in Ihrer Netzwerkumgebung vornehmen, sodass Ihre Daten nie Ihr Unternehmen verlassen.

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