Schlagwort: Künstliche Intelligenz

Datorama stellt KI-gestützte Datenvisualisierungslösung Data Canvas vor

Datorama stellt KI-gestützte Datenvisualisierungslösung Data Canvas vor

Datorama, ein führender globaler Technologieanbieter, kündigt die Verfügbarkeit seiner neuen Data-Canvas-Lösung an, die die Marketing-Intelligence-Plattform des Unternehmens mit einer Reihe neuer Funktionen zur Datenvisualisierung ergänzt. Datorama Data Canvas nutzt die Vorteile künstlicher Intelligenz (KI), so dass Marketingabteilungen noch einfacher aussagekräftige Dashboards für daten-basierte Analysen und Berichte erstellen können. Bereits zuvor hat Datorama künstliche Intelligenz verwendet, um Marketer in den Bereichen Datenintegration, Datenharmonisierung und automatisierte Erkenntnisse zu unterstützen.

Ein durchschnittliches Unternehmen verwendet heute im Marketingbereich ganze 91 Cloud-Services und mehr denn je sind Marketer dafür verantwortlich, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die ihnen im Rahmen ihrer MarTech-Lösungen zur Verfügung stehen. Aus diesem Grund ist es zwingend erforderlich, alle Daten in einer zentralen Plattform zusammenzuführen und zu vereinheitlichen, so dass je nach Aufgabenstellungen sofort spezifische Visualisierungen erstellt werden können. Mit Data Canvas lassen sich innerhalb von Minuten über einfache Drag-and-Drop-Aktionen und den direkten Zugriff auf Tausende Marketing Datenquellen hervorragende Visualisierungen erstellen. Die daten-basierte Beantwortung von Fragestellung aus dem Management ebenso wie die Erstellung grafischer Analysen und visuell unterstützter Berichte wird denkbar einfach. Nutzer können Data Canvas aufgrund der intuitiven Benutzerführung bereits beim ersten Verwenden beherrschen.

Im Rahmen eines im ersten Quartal 2018 durchgeführten Pilotprogramms wurde Datoramas Data Canvas von über 20 führenden Marketingabteilungen und Analysten getestet und geprüft, darunter Ticketmaster, iProspect, Spark Foundry sowie Huge. Data Canvas ist bereits die dritte große Ergänzung der Datorama Marketing-Intelligence-Plattform innerhalb des letzten Jahres und bekräftigt damit einmal mehr das Bestreben des Unternehmens, seine Plattform stetig weiterzuentwickeln. Marketingexperten sollen noch bessere Werkzeuge an die Hand gegeben werden – für Storytelling, Data Discovery ebenso wie automatisierte Predictive und Prescriptive Analytics-Funktionen.

Allen Kunden von Datorama stehen ab sofort die folgenden vier Funktionen von Data Canvas zur Verfügung:

  • InstaBrand: KI-gestützte Bildanalyse, so dass Marketer einfach per Drag and Drop Logos oder Grafiken für ausdruckvolle, automatisch gebrandete Dashboard-Designs verwenden können
  • Design Suite: Schnell und einfach zu handhabendes Bearbeitungs-Tool für Farbpaletten, Schrifttypen, Hintergrundbilder und GIFs sowie die Darstellung der Visualisierung
  • Theme Library: Zentrale Bibliothek, um direkt auf 10 vorinstallierte Designs sowie eine unbegrenzte Anzahl kundenspezifischer Designs zuzugreifen, die individuell oder im Team genutzt werden können
  • Visualization Library: Umfassende und ständig aktualisierte Sammlung von Widgets zur Datenvisualisierung für Reporting, Analyse und Optimierung

Zitate

Gosha Khuchua, VP Digital Marketing, Ticketmaster:

„Erfolgreiche daten-getriebene Marketingabteilungen haben zwei Gemeinsamkeiten: Sie messen ihre Performance fortlaufend und sie verwenden aussagekräftige Visualisierungen. Die Datorama Plattform kombiniert die branchenweit besten Funktionen für Datenintegration und -harmonisierung mit echtzeit-basierten Erkenntnisgewinnen, so dass mein Team immer die vollständige Story kennt, um die richtigen Entscheidungen für unsere Partner und Endkunden zu treffen. Die neuen Visualisierungsfunktionen stellen sicher, dass unsere gesamte Organisation Erkenntnisse klar und effektiv kommunizieren kann. Damit können wir unseren Kampagnenteams, unserer Firmenleitung, der Finanz- und Rechnungsabteilung ebenso wie unseren Partnern und Kunden die richtigen Ansichten bieten, unter anderem in Bezug auf Künstler, Veranstaltungsorte und Sportmannschaften. Die Produktinnovationen von Datorama belegen das Engagement des Unternehmens zur Optimierung des digitalen Marketings und machen Datorama für Ticketmaster zu einem echten strategischen Partner in punkto Unternehmenswachstum.“

Michael Silver, Media Technology & Operations, Ticketmaster:

„Wir arbeiten jeden Monat an Tausenden unterschiedlichen Kampagnen unserer Kunden und verwenden Targeting, Echtzeit-Analysen und Kundensegmentierungen über alle verfügbaren Kanäle, um mehr Umsatz zu generieren aber auch um optimale Kundenerfahrungen zu schaffen. Das bedeutet, dass wir in Echtzeit Berichte benötigen, die unsere Daten in verwertbare Erkenntnisse verwandeln, die wir zu Optimierungszwecken nutzen können. Die neuen Visualisierungsfunktionen von Datorama ermöglichen es unseren Teams, Anpassungen an unser Dashboard Design ganz einfach vorzunehmen, so dass wir unsere Daten noch besser verstehen können. Sie unterstützen uns auch hinsichtlich der benötigten Skalierbarkeit. So können wir jedes Dashboard-Design ganz einfach an den jeweiligen Brand des Kunden angleichen. Data Canvas zeigt, dass Datorama die Anforderungen in heutigen Marketingabteilungen wirklich versteht und die Werkzeuge bereitstellt, um den Zugang zu Auswertungen und Analysen weiter zu erleichtern.

Leah Pope, CMO, Datorama:

„Marketingabteilungen müssen auf dem Weg zu einer vollständig daten-getriebenen Organisation verschiedenste komplexe Herausforderungen bewältigen. Das Datorama Team sucht immer neue Wege, um KI so einzusetzen, dass Marketingexperten mehr Kontrolle über ihre Daten erhalten und auch darüber, wie sich diese Informationen bewerten lassen. Mit Datorama Data Canvas verfügen Marketer jetzt über eine Dashboard-Lösung, die die nötige Schnelligkeit und einfache Anwendung mitbringt, um in Unternehmen und Agenturen auf breiter Ebene eingesetzt zu werden und, und das vielleicht der wichtigste Punkt, um das daten-basierte Storytelling innerhalb der gesamten Marketingorganisation zu fördern.“

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7 Management-Initiativen, um künftig von Künstlicher Intelligenz zu profitieren

7 Management-Initiativen, um künftig von Künstlicher Intelligenz zu profitieren

Der Siegeszug von Künstlicher Intelligenz (KI) hat längst begonnen. Automatisierung, Erhöhen der Effizienz und Heben von Kosteneffekten tragen bereits in vielen Unternehmen zur Wertschöpfung bei. Künftig wird KI in immer stärkeren Maße nicht nur Kostenvorteile generieren, sondern zum strategischen Faktor werden, der alle Teile der Wertschöpfungskette umfasst. Vielfach gilt das datengetriebene Unternehmen noch als Ideal eines agilen und anpassungsfähigen Systems. Der strategische Einsatz von KI, der künstliche und menschliche Intelligenz im richtigen Maße miteinander verbindet, kann zur nächsten Stufe der Unternehmensentwicklung führen, dem evidenzbasierten Management. Menschen und Maschinen bilden darin gemeinsam eine hoch adaptive und schnell lernende Einheit, die vorrausschauend und effektiv die Zukunft gestaltet.  Big Data ist der Rohstoff, Analytik und KI sind das Werkzeug, aber erst der gekonnte Umgang mit beidem und Handeln führen zu strategischen Vorteilen für Unternehmen.

Was können Manager heute tun, um von den Entwicklungen im Bereich Artificial Intelligence zu profitieren? Die Ausgangsvoraussetzungen für einen Start sind günstig. KI-Systeme sind soweit entwickelt, dass sie mit überschaubarem Aufwand und zu vertretbaren Kosten genutzt werden können, und die Entwicklung ist noch nicht soweit fortgeschritten, dass jedes Anwendungsfeld mit KI besetzt wäre. Wer jetzt startet, gehört zwar nicht mehr zu den Pionieren, muss aber auch nicht mehr alle Kinderkrankheiten der Technologie bewältigen und hat immer noch gute Chancen, in einem Anwendungsfeld bahnbrechende Lösungen auf den Markt zu bringen. Diese sieben Initiativen können heute helfen, das Geschäft von morgen aufzubauen.

1. Raum für Experimente schaffen

In der Regel findet die Nutzung von KI über Webservices und nicht über lokal installierte Systeme statt. Das hat viele Vorteile: vernachlässigbare Investitionskosten, kein Aufwand für Systempflege, kein Eingriff in die interne IT. Auf dieser Basis kann jedes Unternehmen damit beginnen, eigene Experimente mit KI zu starten. Am besten ist es, ein kleines Team aufzusetzen. Daraus können langfristig interne Servicebereiche entstehen, die für Fachabteilungen den Einsatz von KI mit kleinen Anwendungen testen und bei positivem Ausgang der Experimente den Weg zur Produktivlösung bahnen.

2. Routinetätigkeiten identifizieren und KI testen

Routinetätigkeiten sind oft ungeliebt und viele tragen noch nicht einmal zu Wertschöpfung bei. Sie durch KI-Routinen zu ersetzen, ist ein immenser Effizienzgewinn. Diese Entwicklung läuft im Bereich der Produktionsautomatisierung bereits seit Jahren. KI bietet aber noch weitaus mehr Möglichkeiten, nämlich die Entlastung von Routinetätigkeiten im hochqualifizierten Bereich, die bisher oftmals gar nicht als automatisierbar angesehen wurden, zum Beispiel die die Beantwortung von Kundenanfragen, die Auswertung von Gesetzestexten, Begutachtung Bildgebenden Diagnoseverfahren etc. Die Kunst besteht darin, erst einmal zu identifizieren, welche Tätigkeiten für diesen Sprung geeignet sind. Eine gute Zusammenarbeit des KI-Experimentierteams mit den Fachabteilungen kann zu schnellen und oft erstaunlichen Lösungen führen. Das vernichtet keine Arbeitsplätze und wertet die Rolle des Menschen deutlich auf: vom Abarbeiter zum Experten und Kreativen.

3. Softwareentwicklung auf KI umstellen

Für gestandene Entwickler mag es brutal klingen, aber der Weg ist klar: Systementwicklung auf Basis von Algorithmen wird in Zukunft eher die Ausnahme sein. In den meisten Fällen wird es besser sein, ein KI-System aufzusetzen und via Maschinellem Lernen zu trainieren. Das geht erheblich schneller, kostet weniger, liefert – zumindest, wenn ausreichend Trainingsdatensätze in guter Qualität vorliegen –bessere Ergebnisse und passt sich leichter künftigen Entwicklungen an. Es ist der nächste Schritt von agiler hin zu evidenzbasierter Entwicklung.

4. Trainings-, Bewertungs- und Entscheidungskompetenz aufbauen

Der Vorteil von KI ist, große und komplexe Datenmengen sehr schnell zu analysieren, Muster zu erkennen und Ähnlichkeiten zu finden. Im Allgemeinen geht ein drastischer Reduktionsprozess der Analyse voraus, der im ungünstigsten Fall zu Fehleinschätzungen durch KI führt. Das kann dramatische Konsequenzen haben, wie die Unfälle mit Tesla-Autopiloten gezeigt haben. Daher sollte sich jedes Unternehmen ein Regelwerk geben, in dem folgende Punkte festgelegt werden

– Anwendungs- und Ausschlussszenarien für KI

– Qualitätskriterien für Training und Trainingsdaten für KI-Anwendungen

– Differenzierung, in welchen Fällen KI welche Tätigkeiten übernimmt: nur Analyse; Analyse und Bewertung; Analyse, Bewertung und Entscheidung; Analyse, Bewertung, Entscheidung und Handlung

Daneben sollte es Qualifikationsangebote für den Einsatz und den Umgang mit KI geben, nicht nur für operative Mitarbeiter, sondern gerade auch für Manager bis zur Unternehmensspitze. Nur, wer versteht, was KI leisten kann und welche Begrenzungen und Fehlermöglichkeiten existieren, kann sie konsequent zum Vorteil des Unternehmens einsetzen.

5. Das Geschäftsmodell auf Chancen für prädiktive Ansätze prüfen

KI schafft die Grundlage Ereignisse vorauszusagen und darauf vorbeugend oder zumindest frühzeitig zu reagieren. Predictive Maintenance ist das zurzeit am meisten diskutierte Konzept. Darüber hinaus gibt es viele weiter Ansatzpunkte, wie Erkennen von und Reagieren auf Markttrends, Produktionsüberwachung und vieles mehr. Es ist spannend, das eigene Geschäftsmodell dahingehend zu überprüfen, inwieweit Analytik und Vorausschau einen eigenen Wertbeitrag leisten können. Manchmal gibt es Daten, die vorhanden sind, die aufbereitet als eigener Service verkauft werden können. Manchmal sind die Verfahren vorhanden, die Daten aber nicht oder nicht ausreichend. Dann können Datenpartnerschaften helfen.

6. Neue Geschäftsmodelle entwickeln

KI bietet eine unüberschaubare Möglichkeit, ganz neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Dort wo sie in das Geschäftsmodellportfolio eines Unternehmens passen, lohnt es sich, sie auszuprobieren. Das ist mit überschaubarem Aufwand möglich. Hier ein paar Anregungen. Die Liste kann beliebig fortgesetzt werden

– Persönliche Assistenten für bestimmte Aufgaben
Alexa, Siri und Co sind erst die Vorläufer. Es wird in den nächsten Jahren eine ganze Reihe neuer Assistenten mit sehr unterschiedlichem Fertigkeitenspektrum geben.

– Cyber Behaviour Design
Wie humanoid darf oder muss ein System sein? Je mehr Menschen mit intelligenten Maschinen interagieren, desto wichtiger ist es, dass das Verhalten der Maschinen designt wird. Schnelligkeit und Perfektion von KI-Systemen schreckt oftmals ab. Sie müssen lernen, sich menschenähnlicher zu verhalten. Auf der anderen Seite ist zu menschliches Verhalten auch nicht immer sinnvoll. Es kann Angst machen. Um das zu designen, wird es Spezialisten geben.

– Data Trust Center / Data Broker
Eigene Daten zu analysieren ist gut. Viele Daten aus vielen Quellen zu analysieren bringt erheblich mehr Vorteile, wie zum Beispiel Vernetztes Maschinelles Lernen. Die Bereitschaft Daten zu teilen ist jedoch – aus gutem Grund – begrenzt. Sie ist aber gerade in Feldern wie der Gesundheitsversorgung erfolgsentscheidend. Gelingen können Austausch und Zusammenarbeit auf Datenbasis nur, wenn sich Data Trust Center und Data Broker mit sehr hohem Vertrauensniveau etablieren, die Zugänge, Anonymisierungsgrade und die Verwendung von Daten kontrollieren.

– Anbieter Intelligenter Autonomer Systeme
Der Markt ist noch längst nicht gesättigt. Wer heute einen Service im Bereich Komplexe (Prädiktive) Analytik, Cognitive Computing, Affective Computing, Entscheidungsunterstützung, personalisiert Nutzererlebnisse oder ähnlichem entwickelt, der Anwendern einen echten Nutzen liefert, wird gute Marktchancen vorfinden. Es kann ein Markt mit ähnlicher Dynamik wie der der mobilen Apps entstehen.

7. Kontinuierlich messen

Alle genannten Punkte sind Experimente, die evaluiert werden müssen. Schnelle Zyklen von Experimenten, Auswertungen und Anpassungen der Idee sollten zum Standard im Unternehmen werden, wo es darum geht, KI zu testen. Die Aufgabe, Resultate kontinuierlich zu überprüfen, kann dem Experimentier-Team unter Punkt 1 übertragen werden.

Grenzen und Herausforderungen: Intransparenz und mangelndes Vertrauen

Natürlich ist die Entwicklung noch nicht abgeschlossen und es sind noch viele Hürden zu nehmen und Hindernisse zu beseitigen, bis KI in jedem Anwendungsfall reibungslos funktioniert. Zwei aktuelle Herausforderungen, die nicht technischer Natur sind, aber über das Gelingen von KI entscheiden, möchte ich besonders herausstellen.

Das ist erstens die Intransparenz Künstlicher Intelligenz. Es ist eine Standardszene in vielen Krimis. Die geniale Ermittlerin überführt den Täter und legt noch einmal feingliedrig dar, wie es ihr durch geschickte Kombination der einzelnen Indizien, durch Profiling und Schlussfolgerungen gelungen ist, ihn zu überführen. Das kann KI nicht. Derzeit funktioniert sie als Black Box. Sie wird mit Daten trainiert und liefert anschließend Ergebnisse, die oftmals erstaunlich sind. Sie kann aber nichts dazu sagen, wie und warum sie zu den Ergebnissen gekommen ist. Nachvollziehbarkeit kann KI heutzutage nicht bieten. Je strategischer KI eingesetzt wird, desto größer ist jedoch die Notwendigkeit, Entscheidungen oder Entscheidungsempfehlungen begründen zu können. Hier ist Nacharbeit der KI-Entwickler gefordert.

Der zweite kritische Faktor ist mangelndes Vertrauen. Die letzten Datenskandale haben das Vertrauen in Datenverarbeitung und insbesondere Datensammler und -verarbeiter weiter untergraben. Es werden sicher nicht die letzten Skandale gewesen sein. Dabei ist nicht nur ein Vertrauen von Bürgern und Kunden in datenverarbeitende Unternehmen wichtig, sondern auch ein Grundvertrauensverhältnis zwischen Unternehmen, um Daten teilen und gemeinsam nutzen zu können. Daran müssen Unternehmen selbst arbeiten und Maßnahmen entwickeln, die sie zu vertrauenswürdigen Geschäftspartnern machen. Auch eine Professionalisierung und Externalisierung der Vertrauensfunktion wie oben im Geschäftsmodellbeispiel „Data Trust Center / Data Broker“ dargestellt, kann dabei helfen.

Fazit

Die Zukunft wird durch Künstliche Intelligenz geprägt sein und sie hat gerade erst angefangen. KI zu nutzen ist keine Hexerei und kostet kein Vermögen mehr. Es ist Zeit, mit Experimenten zu starten, schnell zu lernen und mit dem Trend zu wachsen.

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SemVox-CEO Norbert Pfleger trifft Bundeskanzlerin Angela Merkel zum Expertengespräch über Künstliche Intelligenz

SemVox-CEO Norbert Pfleger trifft Bundeskanzlerin Angela Merkel zum Expertengespräch über Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz strebt unter anderem danach, technischen Systemen die Fähigkeiten zu geben, Problemstellungen eigenständig zu lösen und dabei selbst bei sich verändernden Bedingungen flexibel und zielorientiert weiterarbeiten zu können.

Als eines der gesellschaftlich und wirtschaftlich bedeutendsten Themenfelder unserer Zeit ist die Künstliche Intelligenz eine zentrale Zukunftstechnologie und treibt gleichzeitig die Digitalisierung maßgeblich mit an. Die Bundeskanzlerin möchte sich mit Experten aus dem Feld der KI über Potenziale und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz für Deutschland austauschen und traf sich daher am 29. Mai im Bundeskanzleramt mit Fachleuten aus Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen. Übergeordnetes Ziel des Treffens ist es, die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zum Wohle von Wirtschaft und Gesellschaft voranzubringen, indem alle Maßnahmen in diesem Bereich gebündelt und zu einer nationalen Strategie zusammengeführt werden.

Intelligente Assistenzsysteme wie die von SemVox öffnen in diesem Zuge den Zugang des Menschen zur digitalen Welt, indem sie eine effiziente Schnittstelle bieten, mit deren Hilfe Menschen mit Maschinen auf natürliche Weise kommunizieren können.

Seitens der Bundesregierung nehmen an diesem Treffen neben der Bundeskanzlerin der Chef des Bundeskanzleramtes, die Bundesministerin für Bildung und Forschung, der Bundesminister für Wirtschaft und Energie, der Bundesminister für Arbeit und Soziales, der Bundesminister für Verkehr und digitale Infrastruktur sowie die Beauftragte der Bundesregierung für Digitalisierung teil.

Erfahren Sie mehr über SemVox: www.semvox.de

Über die SemVox GmbH

SemVox bietet innovative Lösungen und Technologien für Sprachsteuerung, mobile Anwendungen und proaktive Assistenz in Dialogsystemen auf Basis der neuesten KI-Technologien.

SemVox wurde 2008 gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, mit Hilfe einfacher und intelligenter Bedienkonzepte Informationen intuitiv erlebbar und nutzbar zu machen. Egal ob Spracheingabe, Gestensteuerung, Steuerung über Touchscreen oder eine Kombination von verschiedenen Eingabemöglichkeiten – die SemVox-Technologie gibt Benutzern die Freiheit, in jeder Situation eine optimale Bedienform zu wählen.

Auf Basis von ODP S3 (Ontologie-basierte Dialog Plattform) entwickelt SemVox interaktive, multimodale und intelligente Lösungen für die Automotive, Robotik, Industrie (4.0), Medizintechnik und Consumer Electronics, die nicht nur die üblichen Möglichkeiten einer dialogbasierten Sprachsteuerung aufweisen, sondern weit darüber hinaus gehende proaktive Assistenzfunktionen erfüllen können (Virtual Personal Assistants).

Mit ODP S3 können Integratoren sogar selbstständig eigene intelligente Sprachdialogsysteme der nächsten Generation entwickeln und in ihre Systeme einbinden. Lösungen und Technologien von SemVox sind sowohl direkt auf Geräten („embedded“) als auch im Intranet beziehungsweise in der Cloud plattformunabhängig integrierbar.

Mit über 100 Personenjahren Erfahrung unterstützt SemVox seine Kunden auch bei der Konzeption und Entwicklung von eigenen Sprachlösungen und bei der Umsetzung von Ideen zu Innovationen.

SemVox ist offizieller und deutschlandweit einziger Nuance Master Distributor.

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Deep Learning revolutioniert Recruiting – der Beginn einer neue Ära intelligenter Recruiting Technologie

Deep Learning revolutioniert Recruiting – der Beginn einer neue Ära intelligenter Recruiting Technologie

Nach mehr als einem Jahrzehnt Forschung und Entwicklung in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, des Machine Learning und Natural Language Processing gelang es Textkernel die erste vollkommen Deep Learning basierte Verarbeitung von Lebensläufen (CV Parsing) zu entwickeln. Nachdem die Technologie Ende letzten Jahres erstmalig auf Englisch gelauncht wurde, gibt es diese ab jetzt auch auf Deutsch.

Die Kunst der maschinellen Verarbeitung von Lebensläufen

Für das menschliche Auge ist es keine große Herausforderung einen Lebenslauf zu lesen. Die vermeintlich strukturierten Dokumente sind klar in Bereiche definiert und haben zumeist ein Layout, dass das Erkennen der wichtigsten Faktoren vereinfacht. Eine Maschine hingegen muss stetig weiterentwickelt werden, um das Lesen von verschiedenen CVs mit der höchstmöglichen Extraktionsgenaurigkeit zu garantieren.

Dieser Prozess wird als CV Parsing bezeichnet. Mithilfe des CV Parsing werden unstrukturierte Lebenslaufdaten in eine strukturierte Form gebracht, welche daraufhin in alle Software-Systeme integriert werden können. Dieses kreiert eine verbesserte Candidate Experience, eliminiert das manuelle Eintragen von Bewerberdaten und ist die Grundlage für eine optimale semantische Such- und Matching-Lösung.

Eine neue Ära intelligenter Recruiting Technologie beginnt jetzt

Als eines der führenden Forschungs- und Entwicklungs-Labore im Feld der künstlichen Intelligenz für Personal und Recruiting, läutet Textkernel mit dem ersten vollkommen Deep Learning betriebenen CV Parsing, Extract! 4.0, eine neue Ära im Recruiting ein. Die Implementierung der Deep Learning Technologie in das deutsche CV-Parsing Model erzielt eine enorme Verbesserung der Extraktions-Genauigkeit, mit einer durchschnittlichen Fehlerreduktion von 15-25 Prozent. Bereits das englische Extract! 4.0 konnte herausragende Resultate erzielen.

Deep Learning: Ein Game Changer!

Deep Learning bezeichnet künstlich Intelligente-Algorithmen, die durch die Verwendung von Neuronalen Netzen (Gehirn-ähnliche Strukturen) automatisch Muster in Daten finden. Von selbstfahrenden Autos bis hin zu automatisierten persönlichen Assistenten hat Deep Learning nahezu alle Bereiche revolutioniert, auf die es angewendet wurde. Mit dem Release von Extract! 4.0 führt Textkernel jetzt Deep Learning auch in den Bereich des Recruitments ein. Die Deep Learning Technologie setzt sich über die Limitationen der menschlich annotierten Daten hinweg und erhöht damit die Robustheit des CV Parsing. "Deep Learning has transformed entire industries including automotive, healthcare, retail, and finance services. Today Textkernel is revolutionising the HR domain with it launch of Extract! 4.0", erklärt Matt McNair, VP Global Services bei CareerBuilder – Textkernel’s Mutterkontern.

Sollten Sie Fragen bezüglich des Extrakt! 4.0. haben, oder würden gerne eine Demo anfordern, können Sie uns gerne direkt kontaktieren.

Über Textkernel BV

Seit der Gründung in 2001 ist Textkernel internationaler Marktführer im Bereich von Machine Learning und AI für die HR Branche. Textkernel bietet einen qualitativ hochwertigen und multilingualen CV & Job Parser, semantische Such-, Sourcing- und Matchinglösungen sowie eine Big Data Jobplattform zur Arbeitsmarktanalyse und Neukundengewinnung. Textkernels Software optimiert die Recruitingprozesse von tausenden Unternehmen, Personaldienstleistern, Jobbörsen, HR-Softwareherstellern sowie Outplacement- und Arbeitsmobilitäts-Agenturen weltweit.

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KI und ich – Künstliche Intelligenz im Selbstversuch

KI und ich – Künstliche Intelligenz im Selbstversuch

Trotz faszinierender Erfolge, wie zum Beispiel gegen einen Meister im Go-Spiel zu gewinnen, sind künstliche Intelligenzen noch relativ dumm. Volkhard Bregulla von Hewlett Packard Enterprise attestierte ihnen kürzlich während eines Vortrages am Hasso Plattner Institut, Potsdam einen Intelligenzquotienten von ca. 50 bis 70. Ein durchschnittlicher Mensch erreicht 100.

Die Situation wird sich rasch ändern und unser Leben und Wirtschaften grundsätzlich verändern. Angeblich wird bereits 2029 das Jahr sein, in dem eine künstliche Intelligenz existiert, die schlauer sein wird als jeder Mensch. Elf Jahre, das ist wirklich nicht mehr viel Zeit. Wir sollten uns vorbereiten.

In dieser Situtation hat sich Strategie- und Innovationsberater Uwe Weinreich eine besondere Aufgabe gesetzt. Er will lernen, wie KI-Systeme entwickelt werden und was sie tatsächlich können. Nicht auf hochabstrakter Beraterebene, sondern aus dem Blickwinkel von Entwicklern. Das bedeutet, sich noch einmal von der Pike auf mit Mathematik, Programmiersprachen etc. auseinanderzusetzen und selbst kleine Anwendungen zu programmieren. Möglich wird das durch einen freien Online-Kurs von Microsoft.

Diesen sehr bodenständigen und für Berater untypischen Weg dokumentiert er in einem Block mit dem Titel "KI und ich" ( https://lean-digitization.com/… ) und lässt damit die Öffentlichkeit bei seinen Gehversuchen, Stolpern und ggf. seinem Scheitern zusehen. Ein Erkenntnisgewinn wird es auf jeden Fall.

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INNOVATIONSPREIS-IT: Contentserv zählt zu den Besten

INNOVATIONSPREIS-IT: Contentserv zählt zu den Besten

2018 wurde der MAM Image Recognizer in der Kategorie Daten Management Systeme (DMS) zu einer der innovativsten Lösungen gewählt.

Seit 2004 zeichnet die Initiative Mittelstand zusammen mit dem Huber Verlag für neue Medien GmbH einmal im Jahr besonders innovative Produkte und Lösungen für den Mittelstand mit dem INNOVATIONSPREIS-IT aus. Mehrere hundert Unternehmen haben sich auch dieses Jahr in 38 verschiedenen Kategorien für den begehrten Preis beworben – Contentserv zählt erneut zu den BEST OF Lösungen.

Inspirierend. Lebendig. Digital. Der INNOVATIONSPREIS-IT

Eine unabhängige Fachjury, bestehend aus Wissenschaftlern und Professoren, Branchenvertretern und Fachjournalisten bewertet die eingereichten Lösungen. Entscheidend dabei sind vor allen Dingen Kriterien wie beispielsweise Innovationsgehalt, Nutzen und Mittelstandseignung. In 38 Kategorien von Apps über E-Commerce und IT-Security bis hin zum Wissensmanagement wurden nun einmal mehr die innovativsten Produkte mit dem begehrten BEST OF Siegel ausgezeichnet.

Nach Auszeichnungen in den Kategorien Content Management Systeme und BEST OF Lösung Bayern in den letzten Jahren zählt Contentserv 2018 mit seiner Lösung „MAM Image Recognizer“ zu den glücklichen Gewinnern in der Kategorie DMS.

Automatische Verschlagwortung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Der MAM Image Recognizer ist eine innovative Lösung, die insbesondere dann ihr gesamtes Potential entfaltet, wenn im Unternehmen mit vielen Produktbildern und/oder Sprachen gearbeitet wird. Bilder werden nicht mehr wie bisher nur in das CONTENTSERV System importiert, sondern mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisch verschlagwortet.

Hierbei werden Keywords festgelegt sowie Gesichter, Produkt-Marken und Farben erkannt. Zusätzlich ist ein vollautomatischer Übersetzungsprozess an die intelligente Lösung gekoppelt. Innerhalb kürzester Zeit können auf diese Weise die Bildinformationen in sämtlichen Sprachen verfügbar gemacht werden.

Der MAM Image Recognizer beruht auf State-of-the-Art Cloud-Diensten und verkürzt die Time-to-Market auf ein Minimum. Bilddaten werden so einfach wie nie zuvor gemanagt – Künstlicher Intelligenz sei Dank. Das Ergebnis sind enorme Ressourceneinsparungen, die der Mittelstand dadurch an anderen Stellen einsetzen kann.

„Dass Contentserv einmal mehr mit dem INNOVATIONSPREIS-IT von einer derart hochkarätigen Jury gekürt wurde, macht uns sehr stolz. In den letzten Jahren sind wir sogar in mehreren Kategorien ausgezeichnet worden. Das unterstreicht unseren Innovationsgrad – bei Contentserv spielt dieser nämlich nicht nur punktuell eine Rolle, sondern zieht sich durch die ganze Lösung hindurch“, freut sich Michael Kugler, Geschäftsführer der Contentserv GmbH. Alexander Wörl, Head of Research and Presales, fügt hinzu: „Besonders KMUs sollten die Digitalisierung als Chance und nicht als Herausforderung sehen. Die Auszeichnung unterstreicht, wie sehr innovative Lösungen im Mittelstand gefragt sind. Dass wir wieder unter den Besten sind, spornt uns noch mehr an.“

Mehr zum MAM Image Recognizer von Contentserv unter https://bit.ly/2HyNjYe.

Über die CONTENTSERV GmbH

Mit den führenden Software-Lösungen von Contentserv organisieren und optimieren Markenhersteller und Retailer zentral ihre Produktinhalte.
Dadurch bieten sie ihren Kunden eine einzigartige, emotionale Product Experience über alle Touch Points hinweg.

Das Product Information Management-System (PIM) digitalisiert die Marketing Prozesse und sorgt für eine effiziente und emotional ansprechende Produktkommunikation,
deren Datenqualität und Aussagekraft um ein Vielfaches steigt. Das innovative Contextual MDM ist auf umfangreiche bzw. lokal unterschiedliche Produktsortimente spezialisiert
und ermöglicht eine beispiellose maßgeschneiderte Product Experience in Real-time über alle Kanäle.

Mehr als 300.000 Anwender in 89 Ländern nutzen die technologieführenden Contentserv Softwarelösungen, die vielfach von internationalen Analysten als führend ausgezeichnet
wurden. Nicht umsonst zählt Contentserv zu den 10 TOP Innovatoren und „Strong Perfomern“ im PIM-Bereich.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

CONTENTSERV GmbH
Dachauer Straße 15b
80335 München
Telefon: +49 (89) 219099-250
Telefax: +49 (89) 219099-251
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KI, VR und Achtsamkeit: 3 Themen, die Unternehmenslenker 2018 auf ihre Agenda setzen

KI, VR und Achtsamkeit: 3 Themen, die Unternehmenslenker 2018 auf ihre Agenda setzen

Die Digital-Konferenz South-by-Southwest (Austin/Texas, USA, Mitte März 2018) lieferte der digitalen Wirtschaft auch in Deutschland viele Impulse und Gesprächsstoff. Ein für uns überraschendes Merkmal der Konferenz: Selbst ausgewiesene Experten vertraten in der Beurteilung von Erfolgsaussichten neuer Technologien oft konträre Meinungen. Von selbstfahrenden Autos bis hin zu Flugtaxen – ob sich die Technologie durchsetzen wird oder auf gar keinen Fall, jede Meinung wurde mit Fug, Recht und Sachverstand vertreten. Wir haben drei Themen ausgemacht, die nicht nur im Nachgang der Konferenz derzeit die Gespräche mit Kunden und Marktpartnern dominieren: künstliche Intelligenz, Virtual Reality und Achtsamkeit. Abstrakt? Hypes? Luxus? Keineswegs! Nachfolgend Einschätzungen für die Praxis.

KI nimmt in der „Light“-Version Fahrt auf
Wie können Mensch und Maschine optimal zusammenarbeiten? Diese Frage stellt sich überall, wo es um den Einsatz künstlicher Intelligenz geht. Auch wenn KI bei uns noch nicht auf eine allgemeine gesellschaftliche Anerkennung bauen kann, sprechen die Entwicklungen, die man im Technologie-Mutterland USA beobachten kann, eine klare Sprache: Die Technologie erobert über smarte Anwendungen viele Lebensbereiche. Und dies geht schneller vonstatten, als gemeinhin erwartet wurde.

Für die Unternehmenspraxis stellt sich die Frage: Bauen wir eigene operative KI-Kompetenz auf oder kaufen wir sie ein?
Aufgrund der dynamischen Entwicklung, die wir in Neugründungen und seitens der etablierten Software-Unternehmen beobachten, raten wir dazu, auf die sich ankündigenden „KI-Light“-Versionen zu setzen: In Kürze wird es für unterschiedlichste Anwendungen standardisierte Lösungen geben, die beispielsweise per App zum Herunterladen angeboten werden. Für die HR-Abteilungen der Unternehmen bedeutet diese Entwicklung aus unserer Sicht: Wir brauchen weit weniger eigene Smart Data Analysten zur praktischen Entwicklung von Scorings als gedacht, sondern eher Smart Data Strategen mit dem Vermögen, KI strategisch richtig denken und einsetzen zu können.

In Deutschland erheblich unterschätzt: Virtual Reality und Augmented Reality
Virtual und Augmented Reality galten in Deutschland lange als Brillen-Spielerei. Erste marktreife Anwendungen, z.B. für die Konfiguration von Autos, im B-to-B-Bereich, wo komplizierte Vorgänge erklärt werden, oder im E-Learning, zeigen jedoch, dass die Potenziale der Technologie bei uns bislang erheblich unterschätzt wurden. Mit jeder neuen Anwendung, insbesondere im Vertrieb und Marketing, steigt die Akzeptanz.

Parallelbewegung zur digitalen Hektik: Achtsamkeit
Viele Teilnehmer aus Deutschland staunten auf der South-by-Southwest Konferenz über die Vielzahl an Veranstaltungen zu den Themen Achtsamkeit, Meditation und Yoga. Dabei ging es nicht primär darum, den erschöpften Konferenzteilnehmern Ruhe und Erholung zu bieten. Vielmehr ist das Thema Digitalisierung – „always on“, 24/7 – eng mit dem Thema Achtsamkeit verknüpft, um die Leistungsfähigkeit und Leistungsbereitschaft der Menschen aufrecht zu halten. Große Technologie-Unternehmen sind hier Vorreiter und fördern bereits eigene Programme (z.B. Google: „Search inside yourself“). Wir gehen davon aus, dass Unternehmen im Kampf um die besten Köpfe auf dem Arbeitsmarkt auch in Deutschland mit nachhaltigen Angeboten auftreten werden. Nicht nur, weil die Sinnhaftigkeit für die Leistungsbereitschaft und Arbeitsqualität nachweisbar ist, sondern auch, weil jüngere Arbeitnehmergenerationen hier Forderungen stellen.

Über die Cintellic GmbH

Die CINTELLIC Consulting Group ist eine auf digitales Kundenmanagement spezialisierte Unternehmensberatung, die ihre Klienten vom ersten Konzept bis zur Umsetzung in der Praxis ganzheitlich begleitet. An den Standorten in Bonn, Frankfurt am Main und München arbeiten rund 50 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Zu den Klienten zählen DAX-Konzerne, führende mittelständische Unternehmen und insbesondere zahlreiche sogenannte „Hidden Champions“ mit den Branchenschwerpunkten Banken und Versicherungen, Telekommunikation, IT, Medien, Unterhaltung, Handel, E-Commerce, Versorger und Logistik.

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Die Digitalisierung der Steuerberaterbranche

Die Digitalisierung der Steuerberaterbranche

Die Digitalisierung macht vor der Steuerberaterbranche nicht halt. Was haben Big Data, Künstliche Intelligenz und Disruptive Geschäftsmodelle mit der Steuerberaterbranche zu tun? Die Antwort lautet: jede Menge. Wo geben das Internet und digitale Prozesse in der Steuerberaterbranche schon jetzt den Ton an und wohin wird die Reise gehen?

Unter dem Titel „Wie die Digitalisierung die Steuerberaterbranche verändert“ thematisiert Stefan Seidel die spürbare Aufbruchsstimmung dieser Branche. Gastgebender Professor ist Prof. Dr. Jörg-Rafael Heim, Professor für Betriebswirtschaftliche Steuerlehre, Controlling, Energiewirtschaft an der HSW.

Termin
Dienstag, 17. April 2018
17:30 Uhr
Hochschule Weserbergland
4. Etage

Um eine Voranmeldung wird bei Pauline Schneiders per E-Mail an schneiders@hsw-hameln.de gebeten.

Zum Referenten
Dipl.-Kfm. Stefan Seidel ist Leiter der DATEV-Niederlassung Hannover und Abteilungsleiter für den DATEV-Regionalvertrieb Nord. Nach seinem BWL-Studium an der Georg-August-Universität in Göttingen erfolgte der Berufseinstieg im Bereich E-Commerce als Vorstandsassistent beim Zigarrenhersteller Dannemann in Ostwestfalen. Es folgten zwei Stationen im Bereich Consulting und Projektmanagement in Berlin und Wiesbaden, bevor Seidel 2003 bei der DATEV als Kanzleibetreuer in Kassel anfing. Hier arbeitet er seitdem in verschiedenen Fach- und Führungspositionen. Schwerpunkte seiner Tätigkeit sind die Vertriebsleitung Norddeutschland sowie die Funktion des DATEV-Repräsentanten der Region.

Über Hochschule Weserbergland

Die Hochschule Weserbergland (HSW) ist eine staatlich anerkannte und vom Wissenschaftsrat akkreditierte, private Fachhochschule in Trägerschaft eines gemeinnützigen Vereins. Sie bietet im niedersächsischen Hameln duale Bachelorstudiengänge in den Bereichen Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsingenieurwesen an. Ausbildungs- und berufsbegleitend wird der Bachelorstudiengang Betriebswirtschaftslehre sowie berufsbegleitend der Masterstudiengang General Management mit dem Abschluss Master of Business Administration (MBA) angeboten.

Darüber hinaus hat die HSW Weiterbildungsprogramme für Fach- und Führungskräfte im Programm. Neben einem Institut für Personalentwicklung und Lebenslanges Lernen gibt es ein Institut für Wissensmanagement. Weitere Forschungsschwerpunkte der HSW sind unter anderen die Entwicklung innovativer Lehr-/Lernszenarien und effiziente Energiesysteme.

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Datorama stellt LiteConnect vor, KI-gestützte Visualisierung von Marketingdaten und Erkenntnisse

Datorama stellt LiteConnect vor, KI-gestützte Visualisierung von Marketingdaten und Erkenntnisse

Datorama, ein führender globaler Technologieanbieter, kündigt eine ergänzende neue Lösung innerhalb der Marketing Intelligence-Plattform des Unternehmens an. Bei LiteConnect handelt es sich um eine vollständig neue Funktion, um Marketingverantwortlichen in Unternehmen und Agenturen eine einfache Möglichkeit zu bieten, Daten aus Tabellenkalkulationsdateien oder anderen Datendateien innerhalb von Sekunden in interaktive Marketingspezifische Dashboards zu verwandeln. LiteConnect nutzt künstliche Intelligenz (KI) und wurde bereits zum Patent angemeldet.

Marketingverantwortliche werden in zunehmendem Maße für Budget-Effizienz (MROI), die Sicherstellung einzigartiger Kundenerfahrungen und das Unternehmenswachstum insgesamt in die Verantwortung genommen. Um allen neuen Aufgabenstellungen zu entsprechen ist es notwendig, datengetrieben zu agieren. LiteConnect unterstützt Marketingverantwortliche auf zwei ganz grundsätzliche Arten:

Erstens bietet LiteConnect einen schnellen und einfachen Einstiegspunkt hin zu einer technologiegestützten Datenanalyse. Damit können Marketer manuelle Berichtsmethoden ad-acta legen und über die Datorama-Plattform sofort mit ihren Daten interagieren. Visualisierungen zeigen aussagekräftige Erkenntnisse auf und die Zusammenarbeit im Team wird deutlich vereinfacht. Marketer, die heute bereits auf Datorama setzen, erhalten mit LiteConnect noch mehr Flexibilität bei Ad-hoc zu erfolgenden Datenanalysen und der Integration selten auftretender Datenquellen im Cross-Channel Marketing Mix. Viele dieser Quellen, die vormals aufgrund des hohen manuellen Aufwands teilweise nicht in die Analyse einflossen, bieten zusätzlichen Kontext und ein tieferes Verständnis für die Performance bestimmter Kampagnen, Marketingprogramme und -initiativen. In beiden Situationen haben Marketer mit LiteConnect nun eine vollständig mühelose Lösung für die automatische Visualisierung wichtiger Informationen an der Hand. Außerdem bietet ihnen LiteConnect die Möglichkeit der Ad-hoc Datenermittlung und -analyse. So lässt sich LiteConnect auch als Testumgebung für neue datengetriebene Innovationen verwenden.

LiteConnect wurde speziell für die Anwendung im Marketing entwickelt, für ein Umfeld, das von stetigem Zeitmangel und zugleich der Anforderung, daten-basierte Erkenntnisse zu nutzen geprägt ist. Sobald eine Datei über LiteConnect hochgeladen wurde, erstellt die Technologie innerhalb von Sekunden automatisch ein professionelles, interaktives Dashboard. Es sind nur zwei Klicks nötig. Dies wird möglich durch die Nutzung künstlicher Intelligenz bei der Analyse der Datei. Hier werden die wichtigsten Beziehungen zwischen den verschiedenen Datentypen identifiziert, wie beispielsweise in den Daten enthaltene Skalen, Zeitabschnitte oder Segmentierungen. Daraufhin übersetzt die Technologie die Daten in ein Dashboard, wobei aussagekräftige Visualisierungen die wichtigsten KPIs aufzeigen, Trends darstellen und über eine interaktive Benutzerführung mit nur einem Klick weitere Details angezeigt werden können.

LiteConnect wurde entwickelt, um Marketern ganz ohne operative Hürden zusätzliche Flexibilität bei der Analyse komplexer Daten zu bieten.

„LiteConnect wird immer mehr zu unserer Standard-Herangehensweise in der Verwendung Datorama Plattform. Wenn man wie wir an politischen Kampagnen arbeitet, muss man extrem schnell agieren und ohne lange Vorlaufzeiten in der Lage sein, eine große Menge an Daten verschiedenster Couleur zu harmonisieren und zu analysieren. Besonders wertvoll ist LiteConnect bei der Analyse von Daten, die nicht in unser Standard-Datenmodell passen“, erklärt Joe Ste. Marie, Senior Media Analyst bei Bully Pulpit Interactive. „Als Analyst möchten wir die vollständige zentrale Kontrolle über all unsere Daten und die Datorama-Plattform stellt dafür die perfekte Lösung dar. Gerade für neue Kollegen ist LiteConnect besonders wertvoll, da keine lange Lernkurve mehr nötig ist und Daten schnell aufbereitet, überarbeitet und visualisiert werden können.“

LiteConnect ist die neueste KI-gestützte Lösung, die der Datorama SaaS-Plattform (Software-as-a-Service) hinzugefügt wurde und diese nochmals erweitert und ergänzt. Datorama kommt eine Pionierrolle zu, indem das Unternehmen alle Marketingdaten eines Unternehmens in seine Plattform integriert und dort in Marketing Intelligence verwandelt, und damit tatsächlich daten-gestütztes Handeln erst möglich macht. Unternehmen, Agenturen und Publisher nutzen die Datorama-Plattform, um auf Basis einer zentralen Referenzdatenbank smartere Entscheidungen zu treffen und effektiver im gesamten Marketingteam zusammenzuarbeiten.

„Einer unserer wichtigsten Werte bei Datorama ist es, unsere Lösung fortlaufend und vor allem im Sinne unserer Kunden weiterzuentwickeln, so dass deren Marketing immer am Puls der Zeit agieren kann“, erläutert Ran Sarig, CEO und Mitgründer von Datorama. „Mit LiteConnect geben wir unserer bereits äußerst umfassenden Plattform noch einen weiteren Push. Wir sind überzeugt, dass unsere AI-gestützten Lösungen unseren Kunden neue Wege bieten werden, um noch mehr MROI zu generieren. Gerade wenn Marketer erstmals den Wert von neuen Datenquellen evaluieren, wird LiteConnect unentbehrlich werden und helfen, diese Herausforderung hervorragend zu meistern.“

Über die Datorama GmbH

Datorama ist ein globales Technologieunternehmen und Anbieter der führenden Marketing-Intelligence-Plattform für Unternehmen, Agenturen, Publisher und MarTech Anbieter. Datoramas KI-gestützte SaaS-Plattform (Software-as-a-Service) eröffnet Marketing-Anwendern die Möglichkeit, Marketingdaten jeglicher Art automatisiert zusammenzuführen. Das Resultat ist eine jederzeit aktuelle Referenz-Datenbasis und ein automatisiertes, kampagnen- und kanalübergreifendes Reporting in Echtzeit. Marketer profitieren von lückenlosen Analysemöglichkeiten und automatischen Optimierungsempfehlungen für all ihre KPIs hinsichtlich Marketing-Performance, Werbewirkung und Kundenbindung. Datoramas Kombination aus End-to-End Datenmanagement, Datenvisualisierung, automatisierter Erkenntnisse und Aktionsauslösung ermöglicht es Marketingabteilungen zum Wachstumsmotor ihres Unternehmens zu werden.

Datoramas Marketing Intelligence ist bereits bei Tausenden führenden Unternehmen im Einsatz, darunter: IBM, L’Oreal, Ticketmaster, PepsiCo, Pernod Ricard, Foursquare sowie Publicis Media. Datorama wurde kürzlich mit dem 35. Platz auf der 2017 Deloitte Technology Fast 500 der am schnellsten wachsenden Technologieunternehmen in den USA ausgezeichnet. 2016 wählte bereits das Analystenhaus Gartner Datorama in seine „Cool Vendor in Data-driven Marketing“ Liste. Das Unternehmen mit Hauptsitz in New York, USA ist mit der in Hamburg ansässigen Datorama GmbH auch im deutschsprachigen Raum aktiv. Mehr Informationen unter www.datorama.com.

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Datorama GmbH
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Was ist ein „gutes“ Analytics-Projekt?

Was ist ein „gutes“ Analytics-Projekt?

Was ist ein „gutes“ Analytics-Projekt?

Herr Burger-Scheidlin, durch Analytics können wir uns bei Entscheidungen von einer Maschine unterstützen lassen und sie damit auf Grundlagen stellen, die viel solider sind als alles, was der Mensch allein erreichen könnte. Das klingt, als ob wir darauf zumindest in wirtschaftlichen Fragen eigentlich nie verzichten sollten. Stimmt das?
Markus Burger-Scheidlin: Die Möglichkeiten sind tatsächlich atemberaubend, und immer wieder hört man von unglaublichen Projekten wie AlphaZero. In der Praxis gibt es aber viele Analytics Projekte, die sich einfach nicht lohnen.

Warum?

Weil der Aufwand größer ist als ihr Nutzen. Ob das so ist, kann man nur von Anwendungsfall zu Anwendungsfall beantworten. Mit unserem ITGAIN Analytical Process beispielsweise können wir ein Analyseprojekt wirtschaftlich bewerten und schaffen einen konkreten Handlungsbezug. Das ist essenziell. Denn wenn die Erkenntnisse aus der Analyse zu keiner konkreten Handlung führen, sind sie zwecklos.

Und wie kann man erkennen, ob ein Analytics-Projekt „gut“ ist?

Die erste Frage lautet: Ist klar, welche konkrete Entscheidung unterstützt werden soll? Die zweite ist: Welche Handlung soll aus der Entscheidung folgen? Und schließlich muss man wissen, wie exakt eine Analyse überhaupt sein muss.

Warum? Ist nicht eine Analyse umso besser, je genauere Vorhersagen sie liefert?

Nein. Nehmen Sie eine klassische Investitionsentscheidung. Hier kann ich mit Prognosemodellen bis auf die x-te Nachkommastelle ausrechnen, wieviel „Return on Investment“ sie bringen wird. Das ist aber gar nicht notwendig. Es reicht schon aus, wenn ich herausfinde, dass ich damit in etwa 10 % Gewinn mache. Bereits mit dieser Information kann ich mich sehr gut begründet für die Investition entscheiden. Das beste Analytics-Projekt ist also immer dasjenige, dessen Prognose dem Ziel angemessen genau ist.

Wie gestaltet man so ein angemessenes Analytics-Projekt?

Stellen Sie sich vor, Sie sind eine Versicherung und Sie haben schon immer Direktmailings genutzt, um Ihren Kunden neue Produkte anzubieten. Der Rücklauf Ihrer Aktionen ist aber zuletzt zurückgegangen. Nun haben Sie gerade eine neue Versicherungspolice im Angebot und Sie setzen ein Analytics-Projekt auf, um die Mailing-Aktion dazu effizienter zu gestalten. Sie analysieren Ihre Kundendaten, um herauszufinden, welche Ihrer Kunden wahrscheinlich die neue Versicherung abschließen werden und welche nicht. Mit dem Ergebnis können Sie dann Ihre Zielgruppe einschränken, Mailingkosten sparen und die Rücklaufquote verbessern. Aber der Analyseaufwand, um die passenden Adressaten herauszufiltern, sollte nicht ausufern. Sonst ist das Projekt nicht mehr wirtschaftlich.

Und wie erkenne ich, wann ich genug Aufwand betrieben habe?

Nehmen wir an, Sie erwarten sich durch Ihr Analytics-Projekt eine Umsatzsteigerung von 500 000 Euro und sind bereit, 10 % davon in das Projekt zu investieren. Dann haben Sie ein konkretes Kriterium. Sie arbeiten also an dem Projekt, bis Sie die 50 000 Euro ausgegeben haben. Wenn Sie an diesem Punkt dann Kunden identifizieren können, die mit einer achtzigprozentigen Wahrscheinlichkeit die Versicherung kaufen werden, dann ist das Projekt sicherlich ausreichend gut.

Das stimmt. Aber wie kann ich denn wissen, dass eine Umsatzsteigerung von 500 000 Euro zu erwarten ist?

Wieviel Umsatz eine verkaufte Police bringt, ist ja klar. Aber auch wieviel es kostet, einen Flyer zu drucken und ihn zu verschicken und so fort. Außerdem wissen Sie, welcher Umsatz Ihnen entgeht, wenn Sie einen Kunden nicht ansprechen, der eigentlich gekauft hätte. Was Ihnen jetzt noch fehlt, ist das Wissen darüber, mit welcher Wahrscheinlichkeit Sie die richtigen Adressaten ansprechen werden und mit welcher Wahrscheinlichkeit die falschen. Und das sagt Ihnen Ihr Analytics-Modell. Am Ende können Sie einen Strich darunter ziehen und ausrechnen, welchen „Return on Investment“ Sie in etwa zu erwarten haben.

Wie funktioniert das genau?

Die zentrale Rolle dabei spielt die sogenannte Confusion Matrix. Diese gibt die Häufigkeit der zutreffenden und falschen Prognosen jeweils für positive und negative Vorhersagen wider. Damit entstehen vier Fälle, die individuell monetär bewertet und mit der Häufigkeit multipliziert werden. Die Summe der vier Fälle ist der Wert des Modells – in unserem Beispiel die 500 000 Euro Umsatzsteigerung. Aber nochmals: Dieser Wert kann nur dann realisiert werden, wenn Sie das Analytics-Projekt von vorne herein so angehen, dass dadurch auch eine konkrete Handlung folgt. Denn analysieren kann ich aus reiner Neugierde alles Mögliche und mit beliebig viel Aufwand. Verstehen Sie mich nicht falsch, zwecklose Neugierde ist etwas Wunderbares. Forscher, Künstler, Kinder können ohne sie nicht leben. Aber wenn es um wirtschaftliche Entscheidungen geht, ist sie Energieverschwendung.

Markus Burger-Scheidlin ist Teamleiter Analytics bei ITGAIN

Lesen Sie im nächsten Beitrag, welche fünf Punkte Sie beachten müssen, um aus Ihrem Analytics-Projekt ein „gutes“ Analytics-Projekt zu machen.

Über die ITGAIN Consulting Gesellschaft für IT-Beratung mbH

Wir sind Konzeptdenker, Projektlenker und Umsetzer. Wir sind Kosten-Reduzierer und Zeit-Sparer. Wir sind Anwendungs-Modernisierer, IT-Architekten, Mainframe-Migrierer-Modernisierer. Service-Manager, Software-Ingenieure, Datenbank-Versteher, Daten-Modellierer und Analytics-Könner.
Kurz: Wir sind diejenigen, die Ihre Anforderungen verstehen – und Ihre Anwendungen und Infrastruktur zukunftsfähig und qualitätssicher machen. Mit modernsten Technologien. Mit Wissen und Methode. Mit Kompetenz, Konstanz und Kreativität – und immer mit Herz und Verstand.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

ITGAIN Consulting Gesellschaft für IT-Beratung mbH
Essener Strasse 1
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Telefon: +49 (511) 5151-3700
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