Entries by Benjamin Aunkofer

Interview – Process Mining ist ein wichtiger Treiber der Prozessautomatisierung

Interview mit Prof. Scheer, Erfinder des etablierten ARIS-Konzepts, über die Bedeutung von Big Data für die Prozessoptimierung Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer war Gründer der IDS Scheer AG und Direktor des von ihm gegründeten Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken. Es ist der Erfinder des bekannten ARIS-Konzeptes und heute Alleingesellschafter […]

Lineare Regression in Python mit Scitkit-Learn

Die lineare Regressionsanalyse ist ein häufiger Einstieg ins maschinelle Lernen um stetige Werte vorherzusagen (Prediction bzw. Prädiktion). Hinter der Regression steht oftmals die Methode der kleinsten Fehlerquadrate und die hat mehr als eine mathematische Methode zur Lösungsfindung (Gradientenverfahren und Normalengleichung). Alternativ kann auch die Maximum Likelihood-Methode zur Regression verwendet werden. Wir wollen uns in diesem Artikel […]

Process Mining: Innovative Analyse von Datenspuren für Audit und Forensik

Step-by-Step: Neue Möglichkeiten zur Aufdeckung von Compliance-Verstößen mit Process Analytics Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung findet derzeit ein enormer Umbruch der alltäglichen Arbeit hin zur lückenlosen Erfassung aller Arbeitsschritte in IT-Systemen statt. Darüber hinaus sehen sich Unternehmen mit zunehmend verschärften Regulierungsanforderungen an ihre IT-Systeme konfrontiert. Der unaufhaltsame Trend hin zur vernetzten Welt („Internet of Things“) […]

Data Leader Day 2017 – Die Benefits für Data Scientists & Data Engineers

In eigener Sache… Der Data Leader Day (www.dataleaderday.com) am 09.11.2017 im Spreespeicher in Berlin ist das Event für praktische Umsetzungsempfehlungen für die Big Data und Data Science von führenden Anwendern aus der Industrie – unsere Data Leader. Vor allem die hochrangigen Referenten ziehen dabei Teilnehmer aus der ganzen DACH-Region an, um neue Kontakte zu knüpfen […]

Data Science Knowledge Stack – Was ein Data Scientist können muss

Was muss ein Data Scientist können? Diese Frage wurde bereits häufig gestellt und auch häufig beantwortet. In der Tat ist man sich mittlerweile recht einig darüber, welche Aufgaben ein Data Scientist für Aufgaben übernehmen kann und welche Fähigkeiten dafür notwendig sind. Ich möchte versuchen, diesen Konsens in eine Grafik zu bringen: Ein Schichten-Modell, ähnlich des […]

Die fünf Schritte zur Datenstrategie

Big Data ist allgegenwärtig – die Datenrevolution bietet in nahezu allen Branchen vielfältige Nutzungsmöglichkeiten. Bevor Sie jedoch investieren, sollten Sie sehr sorgfältig analysieren, welche Strategie auf Ihr Unternehmen exakt zugeschnitten ist: Ihre Datenstrategie. Der Artikel Unternehmen brauchen eine Datenstrategie erläutert, wozu Unternehmen eine Datenstrategie erarbeiten sollten, dieser Artikel skizziert eine erprobte Vorgehensweise dafür. Diese Vorgehensweise basiert auf […]

Unternehmen brauchen eine Datenstrategie

Viele Unternehmen stecken gerade in der Digitalisierung fest, digitalisieren Prozesse und Dokumente, vernetzen immer mehr Maschinen und Endgeräte, und generieren dabei folglich immer mehr Daten. Aber auch ungeachtet der aktuellen Digitalisierungs- und Vernetzungsinitiativen verfügen Unternehmen bereits längst über einen wahren Datenschatz in Ihren ERP-, CRM- und sonstigen IT-Systemen. Hinzu kommt ein beinahe unerschöpfliches Datenpotenzial aus […]

Entscheidungsbaum-Algorithmus ID3

Dieser Artikel ist Teil 2 von 4 der Artikelserie Maschinelles Lernen mit Entscheidungsbaumverfahren. Entscheidungsbäume sind den Ingenieuren bestens bekannt, um Produkte hierarchisch zu zerlegen und um Verfahrensanweisungen zu erstellen. Die Data Scientists möchten ebenfalls Verfahrensanweisungen erstellen, jedoch automatisiert aus den Daten heraus. Auf diese Weise angewendet, sind Entscheidungsbäume eine Form des maschinellen Lernens: Die Maschine […]

Überwachtes vs unüberwachtes maschinelles Lernen

Dies ist Artikel 1 von 4 aus der Artikelserie – Was ist eigentlich Machine Learning? Der Unterschied zwischen überwachten und unüberwachtem Lernen ist für Einsteiger in das Gebiet des maschinellen Lernens recht verwirrend. Ich halte die Bezeichnung “überwacht” und “unüberwacht” auch gar nicht für besonders gut, denn eigentlich wird jeder Algorithmus (zumindest anfangs) vom Menschen […]

Was ist eigentlich Machine Learning? Artikelserie

Machine Learning ist Technik und Mythos zugleich. Nachfolgend der Versuch einer verständlichen Erklärung, mit folgenden Artikeln: Unüberwachtes vs überwachtes Lernen Regression vs Klassifikation [Veröffentlichung demnächst!] Parametrische vs nicht-parametrisches Lernen [Veröffentlichung demnächst!] Online- vs Offline-Lernen [Veröffentlichung demnächst!] Machine Learning ist nicht neu, aber innovativ! Machine Learning oder maschinelles Lernen ist eine Bezeichnung, die dank industrieller Trends wie der Industrie […]