Was leisten Daten in der Praxis?

Die Datennutzung und Breite an Datenanwendungen variiert je nach Unternehmen und Geschäftsbereich. Eine Übersicht verschiedener Datenanwendungen in der Praxis finden Sie hier:

Zielgruppenspezifische Kundenansprache im Einzelhandel mittels Datenfilter

Einführung eines Zielgruppenfilters bei einem Handelsunternehmen, der u.a. zur Mustererkennung bei ausgewählten Online-Verkaufsdatensätzen genutzt werden kann, um darauf aufbauend zielgruppenspezifische Werbung zu schalten.

Kontinuierliche Prozessoptimierung bei der Backwarenherstellung mit Datenmesssystemen

Entwicklung und Einführung eines vorausschauenden Analyseprogramms in der Backwarenherstellung, das anfallende Daten aus dem Warenwirtschaftssystem nutzt, um daraus Muster zu erkennen und Prognosen abzuleiten.

Entscheidungsgrundlage für die strategische Unternehmensführung im Logistik-Bereich mit Hilfe eines Datenanalyse-Dashboards

Entwicklung und Einführung eines Dashboards für Unternehmenskennzahlen, das zur systematischen Datendarstellung und -auswertung dient und einem Logistik-Unternehmen somit die Basis für strategische Entscheidungen zur Erfolgssteigerung und Fehlervermeidung in einzelnen Prozessschritten bietet.

Prozessoptimierung in Bäckereien durch Maschinelles Lernen

Vorstellung eines KI-Programms, das Daten aus der Vergangenheit vergleicht und dadurch lernt, Muster zu erkennen, Prognosen abzuleiten und Aussagen darüber zu treffen, wie viele Backwaren täglich produziert werden sollten und so Retouren vermeidet.

Individuellen Kundenansprache für Einzelhändler, Technologieanbieter, Versicherungsgesellschaften und andere Dienstleister auf Basis von Database-Marketing

Vorstellung der Funktionsweise, verschiedener Arten und Vorteile von Database-Marketing und deren Einsatzszenarien. Ein Beispiel thematisiert die Entwicklung einer Essenslieferungs-App, die durch Transaktionsdaten herausfindet, zu welchen Zeiten ein Kunde am ehesten bestellt.

Strategischen Entscheidungsfindung im Unternehmen dank Datamining

Vorstellung von verschiedenen Praxisanwendungen von Data-Mining, bei dem unterschiedliche statistische Methoden zur Aufbereitung, Darstellung und Analyse von Massendaten eingesetzt werden.

Wartung von Maschinen vorausgeplant durch datenbasierte Predictive Maintenance Anwendungen

Vorstellung von verschiedenen Praxisanwendungen von Predictive Maintenance, womit aus Maschinen Zustandsdaten gewonnen und so Anlagen proaktiv gewartet werden.

Betrugsprävention im Finanzsektor durch Muster- und Anomalien-Erkennung

Kurzvorstellung verschiedener Einsatzmöglichkeiten von Daten zur Unternehmensentwicklung, u.a. die Nutzung eines Algorithmus von Kreditinstituten zur Erkennung von Auffälligkeiten bei Geräten- und Transaktionsdaten.

Unterstützung von Handwerksbetrieben bei Produktionsprozessen mit Hilfe eines Digitalen Zwillings

Thematisierung von digitalen Zwillingen, die als virtuelles „Abbild“ eines realen Objektes Handwerksbetriebe dabei unterstützen, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten, die Produktqualität zu steigern oder den Einsatz von Ressourcen zu optimieren. Mehrere Beispiele erläutern, inwiefern der digitale Zwilling durch Simulation, Modellierung und Optimierung in Bereichen wie Produkt oder Produktion Mehrwert schaffen kann.

Effizienzsteigerung bei der Wartung und Instandhaltung von Automatisierungstechnik dank Datenbrillen

Einführung einer Datenbrille in einem Entwicklungsunternehmen für Automatisierungslösungen, die im Bereich Service und Instandhaltung eingesetzt wird.