Eingabehilfen öffnen

  • Inhaltsskalierung 100%
  • Schriftgröße 100%
  • Zeilenhöhe 100%
  • Buchstabenabstand 100%

Intelligent und effizient

Data Driven Decision Making

Treffen Sie die richtigen Entscheidungen.

Mit Data Driven Decision Making zum Erfolg

Unternehmenserfolg ist direkte Folge der richtigen Entscheidungen. Klassischerweise verlassen sich Manager auf Erfahrung, Wissen und Nutzenerwartungen. Aufgrund subjektiver Einschätzungen kann es zu Fehleinschätzungen im Entscheidungsprozess kommen, die zu fatalen betriebswirtschaftlichen Konsequenzen führen.

Eine objektivere Vorgehensweise bietet Data Driven Decision Making (3DM) – Durch Datenanalysen zur Entscheidungsfindung. Auf Basis dieser Daten können rationale Handlungsempfehlungen gegeben werden, die individuell und gleichzeitig skalierbar sind.

Unsere Lösung

Unsere Lösung zu dieser Herausforderung besteht aus einer Analyse der Entscheidung auf drei Ebenen mit unterschiedlichen Detailliertheitsgraden kombiniert mit einer automatisierten Datenaufbereitung und –auswertung auf Basis kognitiver, statistischer Methoden. Hierbei kommen insbesondere Algorithmen aus dem Werkzeugkasten des Machine Learning zum Einsatz.

Unsere Vorgehensweise unterstützt in allen Phasen des Entscheidungsprozesses: Von der Problemformulierung, der Präzisierung des Ziels und der Erforschung der Alternativen über die Auswahl der Alternativen bis hin zur Realisierungsphase.

Haben Sie Fragen?

Irmgard Sturm GBC Konsumgüter

Irmgard Sturm
Abteilungsleiterin Data Analytics

 +49 173 4256848
msg.info-Analytics@msg.group

Publikationen

msg data-driven-solutions-framework

Unsere Lösung für Data Driven Decision Making

Prozessanalyse
Prozessanalyse
  • Ganzheitliche Analyse bestehender Geschäftsprozesse
  • Optimierung der vorhandenen Prozesslandkarte
Entscheidungsmodellierung
Entscheidungsmodellierung
  • Analyse der Geschäftsprozesse und Identifikation wichtiger Entscheidungen
  • Anforderungsanalyse für Entscheidungen
  • Transparente Entscheidungsfindung
DataOps
DataOps
  • DataOps – die Verzahnung zwischen Geschäftsprozessen und Data Analytics
  • Agilität und Lean Management
Data Warehousing
Data Warehousing
  • Cloud Lösungen
  • Gesteigerte Performanz durch intelligente DWH-Architekturen und ETL-Prozesse
  • Data Vault 2.0, Lambda-Architekturen
Data Analytics
Data Analytics
  • Kognitive Algorithmen – Direkte Handlungsempfehlungen
  • Kundenindividualität durch performante Analysen
  • Verbesserung des Reportings
Improvement
Improvement
  • Grundlagenvermittlung von
    Data Science in R
  • Maßgeschneiderte Seminare & Workshops

Mit Data Driven Decision Making objektive, rationale und
indivduelle Entscheidungen treffen - für Ihren Unternehmenserfolg.

Weiterführende Blogartikel

Box

Variantenmanagement

Box

Variantenmanagement

Wie können Unternehmen trotz Individualprodukten die Effizienz der Produktion erhalten?  Das Variantenmanagement setzt sich zur Aufgabe solche Variationen zu entdecken und die Nachfrage zu antizipieren.

Box

Geo-Daten-Visualisierung in R

Box

Geo-Daten-Visualisierung in R

R ist eine dynamische und funktionale Programmiersprache, die frei und öffentlich zur Verfügung steht. Dank eines sehr übersichtlichen Codes können Machine Learning-Verfahren deutlich schneller umgesetzt werden, als beispielsweise mit Python.

Box

R- Shinyapps

Box

R- Shinyapps

Das R-Framework Shiny ermöglicht interaktive Web- Applikationen zur Datenauswertung. Besonders elaborierte Machine Learning- Verfahren lassen sich mit Shiny anschaulich darstellen.

Box

TensorFlow 2.0

Box

TensorFlow 2.0

Viele sprechen derzeit über das Erscheinen von TensorFlow 2.0. Welche Bedeutung hat TensorFlow für Machine Learning?

Box

Vom Lernen und Überwachen - Ein Überblick der Machine Learning-Welt

Box

Vom Lernen und Überwachen - Ein Überblick der Machine Learning-Welt

Im Bereich Data Science werden viele Begriffe verwandt, die schnell zu Verwirrung führen können. Allen voran: Überwachtes (Supervised Learning) und unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning). Worin liegt der Unterschied?