Datenanalyse

E-Handbooks : Datenanalyse

• IBM Watson: Revolution oder Hype-Technologie?

  Als Watson 2011 gegen zwei menschliche Kandidaten in der Quizshow Jeopardy antrat, meisterte das IBM-System die Aufgaben bravourös. Die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, deren Kontext zu analysieren und zu verarbeiten sowie in natürlicher Sprache zu antworten, markierte einen Wendepunkt der künstlichen Intelligenz (KI). Mittlerweile geht der Einsatz von Watson über die reine Forschung und Entwicklung hinaus. IBM möchte mit dem System wirtschaftlichen Gewinn machen. Hierfür bewirbt das Unternehmen den Einsatz von Watson in Wirtschaft, Forschung und Medizin. Aktuell werden auf der Cloud-Plattform Bluemix Watson-Services angeboten, über die man Anwendungen entwickeln und integrieren kann. Dieser E-Guide stellt eine Bestandsaufnahme an praktischen Watson-Anwendungen bereit. In Use Cases und Praxisbeispielen wird gezeigt, wie reif Watson für den wirtschaftlichen Einsatz ist. Gleichzeitig erläutern unsere Autoren, wie man per Bluemix auf die Watson-APIs zugreift und was damit möglich ist. Schließlich wird diskutiert, ob IBM Watson nur eine Hype-Technologie ist oder real eingesetzt wird. Weiterlesen

• Internet of Things: Neue Wachstumschancen durch Vernetzung

  Das Internet of Things ist zweifellos der derzeit angesagteste Hype in der IT-Welt. Die Vernetzung hält fast nahezu überall Einzug und gehört zu den größten Treibern der digitalen Revolution. Von der umfassenden Vernetzung versprechen sich viele Industrie- und Dienstleistungsunternehmen neue Chancen auf allen Ebenen der Wertschöpfungskette – von der Automatisierung und Flexibilisierung der Produk­tion über Wartung und Logistik bis zur umfangreichen Analyse von Kundendaten. Weiterlesen

• Big Data Analytics mit Data Mining Tools

  Die zunehmende Verfügbarkeit von Big-Data-Plattformen ermöglicht Anwendungen, in denen prädiktive und präskriptive Analysen skalierbar sind. Gleichzeitig stellen diese Plattformen als zentrales Kriterium Data-Mining-Techniken bereit, um Daten statistisch zu analysieren und Muster zu entdecken. Die Suche nach entsprechenden Tools fördert allerdings eine lange Liste von Anbietern zu Tage. Viele Anbieter stellen Plattformen bereit, die den Analyseprozess unterstützen, in Form von Data Mining, Datenintegration, Datenaufbereitung und Datenanalyse. In diesem E-Guide werden verschiedene Tools thematisiert, die auch einen Data-Mining-Ansatz bieten. Im ersten Artikel liefert der Autor die Grundlagen zur Auswahl der Tools. Hierfür zählt er Merkmale auf, die typische Data-Mining-Techniken bereithalten. Die folgenden Artikel setzen sich anschließend mit drei ausgewählten Anwendungen auseinander, die Data-Mining-Funktionen enthalten und sich für Datenintegration, -aufbereitung und -analyse eignen. Weiterlesen