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Data Science – anschaulich erklärt am Beispiel einer Umsatzprognose

bigdata-insider.de, 06.11.2019: In der klassischen IT wurden Data Warehouses aufgebaut und BI-Tools (Business Intelligence) eingesetzt. Selbst in kleinen mittelständischen Unternehmen zählen solche Lösungen zum Standard-Repertoire. Allerdings hat die Sache einen Haken: BI betrachtet rückwärtsgewandt historische Daten, um auf dieser Grundlage zukunftsgerichtete Entscheidungen zu treffen.

Für eine datenbasierte Vorausschau wie Simulationen oder Prognosen, welche idealerweise zusätzliche Variablen, wie Wetterdaten oder Social-Media-Sentiments enthalten, bedarf es dagegen moderner Data Science.

Wie sich auch Mittelständler mit relativ einfachen Mitteln aussagekräftige Data Science zunutze machen können, zeigen die cellent-Experten Dr. David Bauder, Data Science Consultant, und Dr. Bernd Wiech, Senior Analytics Consultant, am Beispiel einer Umsatzprognose für die Drogeriekette Rossmann.

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Rückfragehinweis:
cellent GmbH
Mag. Elke Gutzelnig
Lassallestraße 7b, 1020 Wien
Tel: 0676 / 84 17 85 600
elke.gutzelnig@cellent.at | www.cellent.at