Abo
  • Services:

Next Generation MMDBMS

Mustererkennung für jedermann: Lookup - Learn - Investigate. Eine weitere Sichtweise zur Abschätzung des Erfolgs wirtschaftlicher Anwendungen auf Basis von MMDBMS ist das Verständnis des menschlichen Prozesses der Mustererkennung. Dieser explorative und iterative Prozess besteht aus dem Nachschlagen einzelner Fakten (lookup), dem Aggregieren und dem Vergleichen von Datenverteilungen (learn) und deren Analyse, also oft dem Finden von Nischen oder der Entdeckung neuer Zusammenhänge (investigate). Die typische Domäne für lookup waren lange Websuchmaschinen und bestimmte Anwendungen im Unternehmen (CRM, ERP). Für learn sind typische Domänen Data Warehouse und Reporting-Anwendungen. Investigate wurde bisher weitgehend dem Spezialisten - und seinem oder ihrem Bauchgefühl - überlassen.

Stellenmarkt
  1. Bosch Gruppe, Berlin
  2. OKI EUROPE LIMITED, Branch Office Düsseldorf, Düsseldorf

Schier unbegrenzte Rekombinationsmöglichkeiten von Daten gestalten den Prozess zur Erstellung von Vorhersagemodellen noch relativ aufwendig. Hersteller von MMDBMS haben daher begonnen, den gesamten Prozess in Anwendungen zu automatisieren. In Kombination mit einfachen Anwendungen ermöglichen die geringen Antwortzeiten des MMDBMS jedermann im Unternehmen die Berechnung von Was-wäre-wenn-Szenarien in wenigen Sekunden. Dazu gehören Szenarien zur Preisentwicklung, zur Abschätzung der Verfügbarkeit knapper Ressourcen im Unternehmen wie Lager, Fuhrpark, Personal oder Strom, zur Vorhersage der Wirksamkeit von Marketingkampagnen oder zur Risikoabschätzung der Bonität von Kunden, Zulieferern oder ganzer Lieferketten. MMDBMS sind auch schnell genug, um interaktiv sogar vom Kunden aus der Anwendung Signale einzusammeln - zum Beispiel Klick-Streams, Sentiments, Feedback aus dem Call Center - oder um bessere Vorhersagemodelle zu erstellen, wie zum Beispiel bei der Empfehlung von Produkten im Onlineshop.

Die aktuelle Forschung orientiert sich an diesen Szenarien. Insbesondere bei der Erkennung von Merkmalen (Signalen aus Prozessen) und deren Gewichtung bieten MMDBMS genügend hohe Interaktionszeiten, um den explorativen Data-Mining-Prozess möglichst interaktiv auch auf einem sehr großen Sample (idealerweise N=alle) auszuführen. Ein Schwerpunkt ist daher die Parallelisierung von Data-Mining-Verfahren zur Bildung statistischer Modelle im MMDBMS wie zum Beispiel im SAP HANA Modul PAL (Predictive Analytics Library). Besonders attraktiv erscheint derzeit die Forschung an der Parallelisierung von Ensemble Lernern.

Diese Verfahren haben das Potenzial sowohl diskriminative Merkmale aus hochdimensionalen Daten weitgehend automatisiert zu identifizieren als auch ein akkurates Klassifikationsmodell zu trainieren. Eine weitere Form sind sogenannte Active Learner, also Lernverfahren, die den Aufwand beim Training des Modells deutlich reduzieren können, indem beispielsweise gezielt nur Datenausschnitte mit besonderer Unsicherheit einem menschlichen Experten gezeigt werden. Die statistischen Modelle können, wenn sie im Hauptspeicher gehalten werden, durch menschliche Interaktion mit neuen Daten in wenigen Sekunden erweitert und neu trainiert werden. Dadurch werden Trendvorhersagen aufgrund frischer, transaktionaler Daten möglich.

 Neue OptimierungsprinzipienHybride Speicherorganisationen garantieren schnelle Ausführungszeiten 
  1.  
  2. 1
  3. 2
  4. 3
  5. 4
  6.  


Anzeige
Hardware-Angebote
  1. 149,90€ + Versand (im Preisvergleich ab 184,95€)
  2. 119,90€

Quantium40 21. Okt 2014

Welche Anwendungsfälle sollen das sein?

Quantium40 21. Okt 2014

Es gibt durchaus Szenarien, in denen solch scheinbarer Blödsinn durchaus sinnvoll sein...

holgerscherer 17. Okt 2014

Die gewisse Vorliebe hat ja auch gute Gründe ;-) -h

deefens 15. Okt 2014

An manchen Stellen evtl. ein bischen knapp gefasst, aber im Kern sehr informativ. Was...


Folgen Sie uns
       


Apple Mac Mini (Late 2018) - Test

Apple Mac Mini (Late 2018) ist ein kompaktes System mit Quadcore- oder Hexacore-Chip. Uns gefällt die Anschlussvielfalt mit klassischem USB und Thunderbolt 3, zudem arbeitet der Rechner sparsam und sehr leise. Die Zielgruppe erscheint uns aber klein, da der Mac Mini mindestens 900 Euro, aber nur eine integrierter Grafikeinheit aufweist.

Apple Mac Mini (Late 2018) - Test Video aufrufen
Command & Conquer (1995): Trash und Trendsetter
Command & Conquer (1995)
Trash und Trendsetter

Golem retro_ Grünes Gold, Kane und - jedenfalls in Deutschland - Cyborgs statt Soldaten stehen im Mittelpunkt aller Nostalgie für Command & Conquer.
Von Oliver Nickel

  1. Playstation Classic im Test Sony schlampt, aber Rettung naht

Yuneec H520: 3D-Modell aus der Drohne
Yuneec H520
3D-Modell aus der Drohne

Multikopter werden zunehmend auch kommerziell verwendet. Vor allem machen die Drohnen Luftbilder und Inspektionsflüge und vermessen. Wir haben in der Praxis getestet, wie gut das mit dem Yuneec H520 funktioniert.
Von Dirk Koller


    Landwirtschafts-Simulator auf dem C64: Auf zum Pixelernten!
    Landwirtschafts-Simulator auf dem C64
    Auf zum Pixelernten!

    In der Collector's Edition des Landwirtschafts-Simulators 19 ist das Spiel gleich zwei Mal enthalten - einmal für den PC und einmal für den C64. Wir haben die Version für Commodores Heimcomputer auf unserem Redaktions-C64 gespielt, stilecht von der Cartridge geladen.
    Ein Test von Tobias Költzsch

    1. Giants Software Ländliche Mods auf Playstation und Xbox

      •  /