BIG DATA Das Datenaufkommen verdoppelt sich alle zwei Jahre. Viele der Informationen erzeugen Maschinen – Smartphones, Stromzähler oder Autos. Die Verknüpfung verschiedenster Quellen zu einem Konsumentenprofil soll neue Erkenntnisse bringen, welche Produkte einem Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt gefallen. Mit Big Data auf Kundensuche in einer granularen Gesellschaft. Das gesamte Leistungsspektrum von Blue Yonder basiert auf der Software NeuroBayes. Der Kopf dahinter ist Prof. Dr. Michael Feindt. Im Jahr 2000 hat der Physiker und Predictive-Analytics-Spezialist den NeuroBayes-Algorithmus erfunden. Ziel war, ein Werkzeug für exakte Prognosen zu schaffen – sowohl für die wissenschaftliche Forschung als auch für unterschiedliche Wirtschaftszweige und Fragestellungen in Unternehmen. Seit 2005 nehmen seine Studenten des Karlsruher Instituts für Technologie am Data Mining Cup teil. Dreimal wurde der angesehene Preis mit NeuroBayes gewonnen. Im Jahr 2008 gründete Prof. Dr. Michael Feindt die Firma Blue Yonder, um Unternehmen in der Nutzung und Auswertung Ihrer Daten zu unterstützen. Blue Yonder liefert Prognosen und Datenmuster zu unterschiedlichen Fragestellungen wie beispielsweise Absatzprognosen, Kündigungswahrscheinlichkeiten und Bestelloptimierung.

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big data predictive analytics

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40 Millionen
Kollisionen
von Paketen mit
115 Billionen
Protonen
pro Sekunde
(Rohdaten 1
Pbyte/sec)
Big Data am CERN

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10 000 mal so viel
wie die gesamte
Encyclopedia Britanica
-pro Sekunde

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Wir wissen
… mit großen Datenmengen umzugehen.
… relevante Informationen aus großen
Datenmengen zu extrahieren.
… daraus Zukunftsprognosen in Form
von Wahrscheinlichkeitsdichten zu
formen.
… daraufhin optimale Entscheidungen
zu treffen. NeuroBayes
®

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Und wir tun das
… seit Langem sehr erfolgreich … auch für die Wirtschaft.
… auf höchstem wissenschaftlichen Niveau, kapseln aber die Komplexität
und kommunizieren mit Ihnen in Ihrer Sprache.
… auf Wunsch vollautomatisch, real-time und Ihre Prozesse integriert.
… gern auch als full-service.

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Big Data Science und Business  Innovation
Top Retail
Product
2011/2012
Winner
Data Mining Cup
2009 & 2010
Retail
Technology
Award 2012
bwcon
Hightech
Award
Special Award
Deutsche Börse
2012
Finalist
Entrepreneur of
the Year 2012
FOCUS
Digital star
2013

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Scheinbar unvereinbare Ziele vereinbaren
Beispiel aus dem Versandhandel (Otto)
 Erhöhung der Warenverfügbarkeit bei gleichzeitiger Reduktion von Restbeständen
am Ende der Saison
Ergebnis:
Prognoseverbesserung um 40%
Bestandsverbesserung im
2-stelligen Mio.-€-Bereich pro Jahr.

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Retail – optimiertes Customer-Targeting
Kundenauswahl für Werbung und Kampagnen
Auswahl der profitabelsten Kunden
Spezielle Auswahl je nach Saison
Führender europäischer
Distanz-, Stationär- und
Online-Händler
Resultate
:
Erhöhung der Verkäufe (Bruttonachfrage) um 6%
Erhöhung des Umsatzes um > € 1 Million in den
ersten beiden Wochen des Weihnachtsgeschäfts

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