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Veröffentlichungen, Veranstaltungen und Veränderungen bei mayato

Digitale Transformation in erneuerbare Energien
20. Nov 2018

Eine zentrale Datenmanagement-Plattform zur Analyse von aggregierten Sensordaten

Eigene Erfahrungswerte, Sensordaten und Energiedaten zentral zu sammeln, aufzubereiten und analytisch auszuwerten – mit diesem Ziel plante ein weltweit agierender Energiekonzern die Entwicklung einer digitalen Plattform. Sämtliche Standorte für erneuerbare Energien sollten darüber in Echtzeit überwacht gesteuert werden. Die Nutzung von Data Science Tools zur Analyse der riesigen Datenmengen sollte eine vorausschauende Wartung im großen Stil ermöglichen.

Doch zunächst galt es die Brücke zwischen Fachanwender Und IT-Experten zu schlagen: Mit diesem qualifizierten Change Management beauftragte der Energiekonzern die Positive Thinking Company. Welche Hürden es dabei zu überwinden galt und wie die Lücke zwischen Fachanwendern und IT geschlossen wurde, erfahren Sie

…in unserer Case Study.

After Work #mayatoTalksData –
11. Dezember 2018 in München
13. Nov 2018

Am 11.12.2018 setzen wir unsere After-Work-Veranstaltungsreihe #mayatoTalksData in München fort. Erfahren Sie mehr zum Thema „Predictive Analytics in der Praxis: Wie man Data Scientists, Anwender und Manager glücklich macht“ und tauschen Sie sich im Anschluss bei leckeren Getränken und Snacks mit mayato-Kollegen und anderen Teilnehmer aus. Die Teilnahme ist kostenlos.

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mayato präsentiert Praxisbeispiele an der Hochschule Offenburg
30. Okt 2018

Studierende und Professoren des Masterstudiengangs „Machine Learning ̶ Menschen lernen Maschinelles Lernen“ besuchten am 19. Oktober 2018 den Praxisvortrag „Applied Magic: Reale Data Science Lösungen im täglichen Einsatz“ an der Hochschule Offenburg. Caroline Kleist, Leiterin Analytics, zeigte dabei, welches Projektvorgehen sich bei Data Science Projekten in der Praxis bewährt hat. Projektbeispiele reichten dabei von Predictive Maintenance über die Optimierung von Werbekampagnen bis hin zur Nutzung von Data Science zur Aufdeckung von Anomalien in Rechenzentren oder die Entwicklung von Recommender Systemen im Online Handel.

Zur  Pressemitteilung

Recommender System für eine Online-Verkaufsplattform
30. Okt 2018

Für einen Online-Händler erstellte mayato anhand von historischen Verkaufsdaten eine Kunden- und Produktsegmentierung. Anhand des Kaufverhaltens wurden Präferenzen ermittelt, um die Kunden unterscheiden zu können und das Produktangebot entsprechend zu strukturieren.

Wie schon wenig aufwändige, clusterbasierte Ansätze aus dem Machine Learning große Mehrwerte liefern und welches die Gründe für den Erfolg des Modells waren erfahren Sie in unserer Case Study „Recommender System für eine Online-Verkaufsplattform“.

Zur Case Study

SAP BW/4HANA® – Operational Data Provisioning
25. Okt 2018

Für ein einheitliches Reporting ist die Harmonisierung unterschiedlichster Daten im Data Warehouse unverzichtbar. Die SAP SE hat mit der Einführung von SAP BW/4HANA® eine Vereinheitlichung der Quellsystemtypen vorgenommen und damit eine neue Operational Data Provisioning-Technologie (ODP) für die Kommunikation zwischen den Systemen eingeführt. In unserem neuen Whitepaper erfahren Sie, welche Besonderheiten diese Technologie mit sich bringt und welche Schritte bei der Datenextraktion nun notwendig sind.

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