Data Mining Techniken sind eine komfortable Möglichkeit, Muster zu erkennen, die in komplexen Datenbeständen versteckt sind. Das daraus gewonnene Wissen ist ein wichtiges Instrument zur Entscheidungsfindung im Unternehmen. Data Minings Mihalka ermittelt dieses Wissen für Sie aus Ihren Unternehmensdaten. Ihre Ziele sind: Investitionen zurückgewinnen In Ihre Geschäftsdaten haben Sie viel investiert, allein für Erfassung, Speicherung, Pflege und Sicherung. Diese Daten haben einen sehr hohen Wert. Aber wissen Sie, dass sie auch einen Mehrwert besitzen? In diesen Daten verbirgt sich das Wissen, das aus Ihren künftigen Entscheidungen erst richtige Entscheidungen macht. Nützen Sie diesen Schatz und Sie erhalten Ihre bisherigen Investitionen mehrfach zurück! Ein paar Mausklicks - statt langer Diskussionen Wenn Sie über das Wissen verfügen, das in Ihren Daten steckt, brauchen Sie keine langen Besprechungen mehr, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Der nächste sinvolle Schritt, die Strategie oder die Lösung sind nur ein paar Mausklicks entfernt. Auf Trends früh reagieren Agieren, statt reagieren: nur, wenn man die neuesten Entwicklungen sehr früh erkennt, ist es möglich, Maßnahmen rechtzeitig einzuleiten. Mit Hilfe von Data Mining sehen Sie in die Zukunft. Ihre Erfahrungen verbessern Durch Data Mining Prozesse werden neue Erkenntnisse gewonnen und falsche Behauptungen richtig gestellt. Natürlich erfahren Sie auch eine Bestätigung für all das, was Sie richtig gemacht haben. Die Auswertung Ihrer Erfahrungen mit Data Mining liefert Ihnen eine optimale Basis für Ihre Entscheidungen. Die Herausforderung Die verschärfte Wettbewerbssituation und die Konjunkturschwäche zwingen die Firmen immer mehr dazu, qualitative Unternehmensentscheidungen unter großem Zeitdruck zu treffen. Es gibt mittlerweile eine lange Liste der Herausforderungen, die bewältigt werden müssen. Ein paar Beispiele: Reduzierung der Produktionskosten Kundenbeziehungen verbessern (CRM) Cross-Selling Betrügerische Absichten erkennen Systemausfälle minimieren Produktqualität sichern Der Stand Sie können diese Liste aus der Praxis Ihres Unternehmens sicher ergänzen. Bei einigen der Aufgaben setzen Sie als Hilfsmittel bestimmt auch Auswertungen von Daten aus Ihrem Unternehmen ein, mit großer Wahrscheinlichkeit auch Berichte, manchmal mit dreidimensionaler Darstellung. Sie stellen fest, wie das Geschäft gelaufen ist und versuchen, Zusammenhänge für Ihre künftigen Entscheidungen zu entdecken. Der Bedarf Oft müssen Sie dabei kapitulieren, z.B. wenn Ihre Datensätze aus vielen Spalten bestehen und die Zusammenhänge Ihnen zu komplex erscheinen. Außerdem sprechen die Berichte nur über das Geschehene, nicht aber darüber, was Sie in Zukunft besser machen können und wie Sie das machen sollen. Die Lösung Mit komfortablen Data Mining Techniken lassen sich in komplexen Datenbeständen (auch mit Hunderten von Spalten) die versteckten Muster erkennen und als entscheidungsunterstützendes Wissen bereitstellen. Data Minings Mihalka bietet Ihnen an, dieses Wissen aus Ihren bereits vorhandenen Daten für Sie zu gewinnen. Die systematische Vorgehensweise von Data Mining beginnt mit der Formulierung der Aufgabenstellung, es folgen Datenanalyse und Modellbildung, anschließend die Überprüfung, danach die Lieferung der Ergebnisse. Dafür wird eine branchen- und werkzeugneutrale Methode verwendet, entsprechend dem Standardverfahren des CRISP-DM Consortiums. Die Aufgabe besteht nicht mehr darin, vermutete Zusammenhänge durch diverse Statistiken bestätigen zu lassen, sondern neue Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Qualität zu prüfen. Die Qualität einer Aussage (z. B. zum Thema Kosmetik: Frauen über 40 kaufen eher Hautcreme, Frauen zwischen 20-30 eher einen Lippenstift) ist nur so gut wie die Daten selbst. Ob man tatsächlich die Daten der wichtigsten Einflussfaktoren zur Verfügung hat, weiß man nicht, aber die Qualität der Aussage lässt sich mit Prüfmethoden ermitteln. Sie entscheiden, in welcher Form Sie Ihre Lösung erhalten: Analyse, Machbarkeit, Lösungsvorschlag für Datenerhebung: Prüfen, ob die Voraussetzungen für Data Mining vorhanden sind, ist Bestandteil jeder Lösung. Falls aus den vorhandenen Daten keine ausreichende Vorhersage-Qualität abgeleitet werden kann, erhalten Sie Vorschläge für die Datenerhebung. Single Solution: z.B. eine Kundenliste für eine Kampagne. Lösungsvorgehen für IT: ausführliche Dokumentation der Single Solution, damit Ihre IT-Abteilung künftige Lösungen selbst finden kann. Das spart Kosten und sichert Ihnen dauerhaften Nutzen. Entwicklung einer Data Mining-Applikation für eine Fachabteilung. Beispiel Web-Applikation für den Verkauf: der Verkäufer gibt die Bestelldaten ein, als Ausgabe wird ein Artikel angezeigt, den der Käufer mit hoher Wahrscheinlichkeit auch kaufen wird (Cross-Selling). Integration der Data Mining -Lösung in bestehende Applikationen: wie vorher, aber die Eingabe der Bestelldaten entfällt aufgrund der Modell-Integration. Qualitätssicherung Ermitteln der Einflussfaktoren auf die Paraffin-Qualität. Zusammenführen verfügbarer Daten. Generierung von Vorhersage-Modellen, das Beste auswählen. Ermitteln der Einstellparameter für die Produktion. Mischungsoptimierung Analyse der Zigarettenzusammensetzung / Tabaksorten. Festlegung der Hauptregeln für Mischung. Ermitteln die Anzahl der Zufallsmischungen für QA. Erstellung eines Proof of Concept für das Verfahren. Modellbildung und Kostenoptimierung Anhand der Tagespreise. Demonstrieren des Verfahrens mit Beispieldaten. Weitere Projekte (Projektbeschreibungen per E-Mail anfordern) Cross-Selling, Kostenreduzierung bei der Motorentwicklung, Fehlerfrüherkennung in Windkraftwerken, CRM - Kundenabwanderung, Pro-aktives Applikationsmanagement, Lagerbestandsverwaltung. "Dank seinen fundierten Kenntnissen und Erfahrungen in Problemlösungen mit der Data Mining Technologie wurde das Konzept in kurzer Zeit erstellt. Durch das Projekt haben wir einige Zusammenhänge entdeckt, die vorher unbekannt waren." "Die Aufgaben erfüllte Herr Mihalka mit hoher Einsatzbereitschaft und Belastbarkeit, gepaart mit ebenso hoher fachlicher Kompetenz." "Die Aufgabenstellung wurde von Herrn Mihalka mit großer Sachkompetenz und mit einer gut strukturierten Vorgehensweise zur vollen Zufriedenheit erledigt." "Die Qualität seiner Arbeitsergebnisse lag, auch bei schwierigen Arbeiten, bei Problemhäufungen und bei Termindruck, weit über den Anforderungen." "Er hat jeden kompetent beraten, vom Management über die Projektleiter bis zu den Entwicklern." "Sowohl seine technische Kompetenz als auch das produktive Arbeitsklima mit Herrn Mihalka machte die Zusammenarbeit ebenso effizient wie angenehm. " Referenzen per E-Mail anfordern Laszlo Mihalka Diplom-Math. / Informatiker Univ. Zechenwihlstr. 24 79730 Murg Telefon: +49 7763 803 7078 Mobil: +49 160 905 77777 E-Mail: mihalka@dataminings.com Web: www.dataminings.com Projektbeschreibungen per E-Mail anfordern Referenzen per E-Mail anfordern Impressum: Data Minings Mihalka Zweck dieses Webprojektes: Darstellung eines Freiberufler-Profils Gemäß § 28 BDSG widerspreche ich jeder kommerziellen Verwendung und Weitergabe meiner Daten. Verantwortungsbereich: Das Impressum gilt nur für die Internetpräsenz unter der Adresse: www.dataminings.com Alle auf diesem Internetangebot gezeigten Texte, Grafiken und Lichtbilder unterliegen dem Urheberrecht (Copyright). 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Bitte nehmen Sie zur Kenntnis: Die zeitaufwändigere Einschaltung eines Anwaltes zur für den Dienstanbieter kostenpflichtigen Abmahnung entspricht nicht dessen wirklichen oder mutmaßlichen Willen. *Hinweis: CRISP-DM: CRoss-Industry Standard Process for Data Mining. Ein industrieneutrales Standardverfahren für Data Mining, dessen Allenbesitzer die Partner von CRISP-DM Consortium sind.