Decision Intelligence und Decision Automation
Mehr mit weniger zu erreichen, ist heute in vielen Branchen ein wichtiger Grundsatz der Geschäftsstrategie.
Unternehmen wollen mehr aus KI und Machine Learning herausholen als nur neue Erkenntnisse. Sie benötigen Empfehlungen, die ihnen helfen, komplexe Entscheidungen darüber zu treffen, wie knappe Ressourcen zugewiesen, Aufgaben geplant und mit verändernden Rahmenbedingungen umgegangen werden soll. Hier kommt Decision Intelligence ins Spiel: Diese Methode bringt das Beste aus Data Science, Sozialwissenschaft und Management-Wissenschaft zusammen, um Menschen bzw. Unternehmen dabei zu helfen, die besten Entscheidungen treffen zu können (Decision Making) und schließlich bessere Arbeitsergebnisse zu erreichen.
Um die Entscheidungsprozesse in vielen verschiedenen Bereichen automatisieren zu können, eignet sich zu dem Decision Automation. Automatisierte Entscheidungen steigern die Produktivität und verringern gleichzeitig Risiken und Fehlerquoten in einem Entscheidungsprozess. Der Fokus und das Ziel von Decision Automation sind die Imitation, Modellierung und Automatisierung eines menschlichen Entscheidungsprozesses. Sie sind in Situationen am nützlichsten, die Lösungen für sich wiederholende Management-Probleme erfordern.
Podcast: KI und die Null-Fehler-Maschine von TRUMPF
Der Weg von der Idee, aus Daten Mehrwerte zu generieren, bis zur produktiven Plattform im Umfeld von KI und Data Science. Erfahren Sie am Beispiel des führenden Maschinenbauers TRUMPF, wie bessere Entscheidungen getroffen und abteilungsübergreifende Synergieeffekte erzielt werden.
Zum Podcast mit unserem Chief Data Scientist Oliver Bracht.
Wie eine Plattform dabei helfen kann, neue digitale Services auf Basis von Daten und Algorithmen zu schaffen erfahren Sie außerdem in unserer TRUMPF Case Study.
Case Study: Mit Predictive Maintenance zu neuen Kundenservices
Das Ziel von Schenck Process ist es, Zustandsänderungen an den Maschinen durch den Einsatz von Algorithmen zu erkennen, um somit frühzeitig die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Konkret geht es um die Herleitung eines „Health Indicators“ auf Basis von Echtzeitdaten zur Erhöhung der Maschinenverfügbarkeiten für die Schenck Process Europe GmbH.
Case Study: Entwicklung eines Scoring-Algorithmus für die databyte® GmbH
Erhöhte Effizienz der Neukundenakquise und Kostensenkung: Um die Passgenauigkeit der Zielgruppe weiter zu erhöhen, soll für die bessere Entscheidungsfindung ein Machine-Learning-Algorithmus zum Scoring entwickelt werden. Dieser ermittelt auf Basis von Bestandskundenlisten Neukundenpotenziale mit möglichst hoher Abschlusswahrscheinlichkeit.
Data Science Trends 2021
Wir haben für Sie die 5 Topthemen aus dem Bereich Data Science identifiziert. Decision Intelligence / Decision Automation ist eines davon. Entdecken Sie auch die anderen Top-Themen – auf unserem Datenanalyse-Blog.
