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12. Juli 2018

Harmonisierung von heterogenen Materialstammdaten

Veröffentlicht in: Allgemein

Alle sprechen über Data Science und Predictive Analytics, aber wie können Analysen realisiert werden, wenn die Daten nicht an einer Stelle gebündelt sind? Was, wenn sie – wie so oft gesehen – an unterschiedlichsten Stellen, in verschiedenen Systemen im Unternehmen verteilt sind? Welche Rolle spielt Machine Learning dabei mit dieser Herausforderung umzugehen?

Wir haben uns dieser Thematik angenommen und mit modernen Algorithmen, unserer Data-Science-Plattform ONE DATA und in Zusammenarbeit mit der thyssenkrupp AG eine Lösung geschaffen. In unsere Data-Science-Plattform können auch heterogene Datenquellen integriert werden, wodurch eine Harmonisierung von historischen Daten ermöglicht wird.

Unser Chief Data Scientist, Dr. Sebastian Wernicke und Dr. Sebastian Appelhans, Head of thyssenkrupp Business Process Management, veröffentlichten zu unserem konkreten Anwendungsfall einen Artikel in den DOAG Business News.

Den ganzen Artikel finden Sie hier zum Nachlesen.

Für Fragen zu diesem oder anderen Anwendungsfällen, freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme!

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