Modelle

Datengetriebene Geschäftsmodelle Datengetriebene Geschäftsmodelle setzen Daten als zentrale Ressource ein. Unternehmen sammeln, verbinden und analysieren Daten, um Produkte, Prozesse und Angebote zu verbessern. Der Nutzen zeigt sich in fundierteren Entscheidungen, personalisierten Kundenerlebnissen und neuen Einnahmequellen. Gleichzeitig verlangt dies klare Regeln fürs Sammeln, Speichern und Nutzen der Daten. Es gibt verschiedene Typen solcher Modelle. Eine übersichtliche Orientierung hilft, das passende Vorgehen zu finden: Insights- und Analytics-Modelle: Kunden- oder Marktanalysen, Dashboards und Entscheidungshilfen für andere Unternehmen. Produkt- und Service-Add-ons: Datenfunktionen, die bestehende Produkte attraktiver machen. Plattform- und Datenmarktplätze: Daten werden als Produkt angeboten, zum Beispiel als Abonnement oder über Mikrozahlungen. Data-as-a-Service (DaaS): Zugriff auf gepflegte Datensätze, APIs und Vorhersagemodelle gegen Gebühr. Vorhersage- und Automatisierungsdienste: Wartung, Logistik oder Marketing werden durch Modelle besser planbar. Um erfolgreich zu starten, braucht es eine klare Datenstrategie. Wichtig sind einfache, umsetzbare Schritte: ...

Machine Learning leicht erklärt: Konzepte und Praxis Machine Learning hilft Computern, Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen zu treffen. Das klingt oft kompliziert, doch grundlegend geht es um drei Dinge: Daten, Modelle und Auswertung. Mit klaren Beispielen wird deutlich, wie diese Bausteine zusammenwirken. Grundlagen Daten bestehen aus Merkmalen (Features) und einer Zielvariable (Label). Beim überwachten Lernen versucht ein Modell, eine Zuordnung von Merkmalen zu Labels zu finden. Ohne Labeln spricht man von unüberwachtem Lernen, dort entdeckt das Modell Muster wie Gruppen oder Cluster in den Daten. ...