Blue Yonder
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Beste Prognosen – Analytics für Big Data |
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 ArtikelNeuroBayes im wissenschaftlichen Umfeld Blue Yonder Software sorgt für riesige Fortschritte in der Teilchenphysik Artikel downloaden
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Blue Yonder – Technologie auf wissenschaftlicher Basis
Als selbstlernende (machine learning) Lösung bestimmt die Blue Yonder Predictive Analytics Suite komplette Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Die Prognosegüte ist dabei herkömmlichen Verfahren deutlich überlegen und geht weit über herkömmliche Business-Intelligence-Anwendungen hinaus. Die Software hat ihren Ursprung in der Elementarteilchenphysik: Ausgezeichnete, erfahrene Physiker und Informatiker von renommierten Forschungsinstituten wie dem CERN bilden das Entwicklungsteam. In den größten Teilchenbeschleunigern der Welt werden in jeder Sekunde Daten im PetaByte-Bereich ausgewertet – big Big Data!
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Blue Yonder Predictive Analytics im Einsatz: Michael Sinn, Direktor Angebots- und Category Management Support bei OTTO über Blue Yonder |
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Das steckt drin: NeuroBayes-Technologie Die Blue Yonder Predictive Analytics Suite basiert auf der einzigartigen NeuroBayes-Technologie, die jeden Härtetest in der wissenschaftlichen Praxis bestanden hat. Wesentlicher Vorteil dieser Technologie ist die universelle Anwendbarkeit auf unterschiedlichste Fragestellungen. Jede denkbare Zielgröße, wie Artikelabsatz, Kündigungswahrscheinlichkeit, der richtige Preis zur richtigen Zeit etc., kann verarbeitet und prognostiziert werden. Dabei beschränkt sich NeuroBayes nicht nur auf die Prognose eines einzelnen Wertes, sondern kann die gesamte Wahrscheinlichkeitsdichte für eine oder mehrere Zielgrößen bestimmen.
Von der Datenanalyse zur präzisen Prognose
In 3 Schritten berechnet die Blue Yonder Predictive Analytics Suite |
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1. Preprocessing: Eine gute Datenbasis ist notwendige Voraussetzung für präzise Prognosen. Im Rahmen des Preprocessing werden die Daten sowohl hinsichtlich der Datenquantität als auch der Qualität umfassend analysiert und für den Einsatz in der Software vorbereitet. Mit dieser intensiven Vorarbeit wird der Grundstein für die hohe Prognosequalität und überzeugende Performanz gelegt. |
2. Machine learning: Das System ist selbstlernend. Mit den zur Verfügung stehenden Daten wird es „trainiert“, um die relevanten Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Wiederholend wird die Prognosequalität durch weitere Trainings so lange verbessert, bis das Maximum an Informationen aus den Daten extrahiert worden ist. |
3. Treffsichere Prognose: Aus den aktuellen Daten wird für die trainierten Fragestellungen die Zielgröße berechnet. |
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Erleben
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Architektur
Die Predictive Analytics Software ist über Schnittstellen mit sämtlichen anderen Systemen Ihrer IT-Landschaft verbunden: ERP-System, CRM-Lösungen, Online-Shop-Software etc. Alle Daten und Informationen aus den unterschiedlichen Quellen werden verarbeitet und daraus Erkenntnisse und Prognosen abgeleitet. Auch historische Daten sowie externe Faktoren werden erfasst und fließen in die Vorhersagen ein, etwa Daten aus Monitoringtools, die das Social Web überwachen. |
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