Webcast: Versicherung und Data Science – die richtige Informationsarchitektur

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Viele Aspekte in der Kundenkommunikation und Schadenabwicklung von Versicherungen können mittels künstlicher Intelligenz beeinflusst werden: ob zielgruppengerechte Ansprache, zur Identifikation von Cross-Sell Potential oder ganz allgemein in verbesserter Transparenz oder Mustererkennung. Egal welcher Anwendungsfall: Basis für alle Prozesse mit KI ist jedoch die Aufbereitung der Informationen in einer Form, die der Wichtigkeit des Themas Rechnung trägt – wenn schnelle, pragmatische, einmalige Auswertungen für einen einzelnen Anwender das Ziel ist, kann auch die Aufbereitung pragmatisch erfolgen. Wenn jedoch unternehmensweite Prozesse auf qualitativ und quantitativ hochwertige und nachvollziehbare Informationen angewiesen sind, so muss auch die Informationsaufbereitung an diesen Kriterien gemessen werden.

  • In dem Webinar wird vorgestellt, wie der Aufbau einer Informations-Architektur gelingen kann und Erkenntnisse mit der nötigen Sicherheit beurteilt werden können. Es gibt Gelegenheit zu Erfahrungsaustausch und Diskussion.

Was Sie nach dem Webinar gelernt haben:

  • Beispiel einer analytischen Infrastruktur für KI Anwendungsfälle
  • Praktische Projekterfahrung
  • Erfolgsfaktoren

Schauen Sie sich jetzt kostenlos die Webcast-Aufzeichnung an!

Speaker: Marc Bastien

Marc Bastien arbeitet als Lösungsarchitekt für alle analytischen Themen bei der TIMETOACT GROUP. Sein erstes analytisches System lieferte 1993 Erkenntnisse im Umsatz von tiefgefrorenen Lebensmitteln, bevor er seit 1998 in der Beratung bei u.a. IBM Deutschland in vielen Branchen und Themen Erfahrungen sammeln konnte. 

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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive

Wir wollen durch die Bereitstellung unserer umfassenden Demo- und Kundendatenplattform diesen Kunden eine Möglichkeit bieten, sehr schnell und pragmatisch einen Eindruck der Technologie mit ihren Daten zu bekommen.

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Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit

Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen Entscheidungen.

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Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. Viele Unternehmen befinden sich mitten in einer Phase der fachlichen Beurteilung der Algorithmen und technischer Erprobung der entsprechenden Technologien.

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Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

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Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten – indem Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema bringen.

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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

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IBM Cloud Pak for Data

Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

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Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung

Nachdem über Dashboards und Reports die Daten aufbereitet und visualisiert wurden, gilt es nun die gewonnenen Daten entsprechend zu nutzen. Digitale Planung, Forecasting und Optimierung umschreibt alle Fähigkeiten einer IT-gestützten Lösung im Unternehmen, um Anwender in der digitalen Analyse und Planung zu unterstützen.

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IBM Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.

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IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

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Talend Data Fabric

Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.

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Talend Data Integration

Talend Data Integration bietet eine hochskalierbare Architektur für nahezu jede Anwendung und jede Datenquelle – mit gut 900 Konnektoren von der Cloud Lösung wie Salesforce über klassische On-Premises Systeme.

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IBM DataStage

Der IBM DataStage ist eine zentrale Plattform für unternehmensweite Informationsintegration. Mit IBM Information Server können Geschäftsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen extrahiert, konsolidiert und zusammengeführt werden.

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Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.

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IBM Watson® Knowledge Catalog

Heute ist „IGC“ eine eigene Lösung zur Katalogisierung und Metadatenverwaltung im Unternehmen und damit die Basis aller Anstrengungen eines Unternehmens zur Einhaltung von Regularien und Vorschriften bzw. zur Dokumentation der analytischen Assets.

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IBM Db2

Die Datenbank IBM Db2 ist neben dem klassischen Einsatz im operativen Bereich seit vielen Jahren auch als führende Data Warehouse Datenbank im Markt etabliert.

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IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

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IBM Cloud Pak for Automation

Bei der Automatisierung manueller Schritte auf einer einheitlichen Plattform mit standardisierten Schnittstellen hilft Ihnen das „IBM Cloud Pak for Automation“. Mit dem Cloud-Pak for Business Automation lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Dokuments oder Vorgangs im Unternehmen abbilden.

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IBM Cloud Pak for Application

Mit dem IBM Cloud Pak for Application existiert ein solides Fundament, um „Cloud-Native“ Applikationen zu entwickeln, zu deployen und zu modernisieren. Da agiles Arbeiten für einen schnelleren Release-Zyklus unerlässlich ist, kommen unter anderem vorgefertigte DevOps Prozesse zum Einsatz.

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Talend Application Integration / ESB

Mit Talend Application Integration erschaffen Sie eine serviceorientierte Architektur und verbinden, vermitteln & verwalten Ihre Services und APIs in Echtzeit.

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IBM Cloud Pak for Data System

Mit dem Cloud Pak for Data System (CP4DS) stellt IBM die optimale Hardware für die Nutzung aller Funktionen des Cloud Pak for Data branchenweit bereit und setzt damit die Reihe der fertig konfigurierten Systeme („Appliance“ bzw. „Hyperconverged System“) fort.

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Microsoft Azure Synapse Analytics

Mit Synapse hat Microsoft in der Azure Cloud eine Plattform für alle Aspekte von Analytics bereitgestellt. Synapse umfasst innerhalb der Plattform Dienste für die Datenintegration, Datenhaltung in jeglicher Größe und Big Data Analytics. Zusammen mit existierenden Architekturtemplates entsteht in kurzer Zeit für jeden analytischen Anwendungsfall eine Lösung.

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Datenbanken mit Open Source

Jede dynamische Applikation braucht eine Form von Datenbank, um ihre Daten logisch und sortiert speichern zu können. Jedoch gibt es nicht eine One-size-fits-all Lösung, sondern es sollte immer auf den Anwendungsfall geschaut werden, um die passende Wahl zu treffen.

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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung

Um Innovation im Unternehmen voranzutreiben, braucht es eine state-of-the-art Data Analytics-Lösung. Oftmals ist hier eine Modernisierung von Nöten. Erfahren Sie in sechs Schritten, wie Sie die für Sie passende Lösung finden!

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IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine integrierte Lösung für die Implementierung einer Data Science Landschaft. Sie hilft Unternehmen, den Prozess von der explorativen Analyse bis zur Implementierung und Operationalisierung der Analyseprozesse zu strukturieren und zu vereinfachen.

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IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Aufgabenstellungen beispielsweise aus dem Bereich Data Science und Data Mining über eine grafische Benutzeroberfläche modelliert und ausgeführt werden können.

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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

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Microsoft Azure

Azure ist das Cloud Angebot von Microsoft. In Azure werden zahlreiche Services bereitgestellt, nicht nur für analytische Anforderungen. Besonders zu nennen aus analytische Perspektive sind Services für die Datenhaltung (relational, NoSQL und in-Memory / mit Microsoft oder OpenSource Technologie), Azure Data Factory für Datenintegration, zahlreiche Services inklusive AI und natürlich Services für BI, wie Power BI oder Analysis Services.

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TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020

Unsere Experten zeigen auf dem IBM Data & AI Forum, wie sich Erkenntnisse aus Data Science für die Planung nutzen und so Kapazitäten optimal auschöpfen und auf Finanzkennzahlen ableiten lassen.