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20 Jahre EVACO

20 Jahre EVACO – Von der Studentenbude zu fünf Standorten in allen Himmelsrichtungen

Als den damaligen Studenten bewusst wurde, dass andere Gründer auch...

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EVACO ist Mitglied im KI Bundesverband

Innovatives Netzwerk: EVACO ist Mitglied im KI-Bundesverband

Deutschlands größtes KI-Netzwerk verbindet mehr als 350 der innovativsten KI...

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Mit DataRobot AI Cloud 8.0 erschließen Sie unvorhersehbare Märkte

DataRobot gehört zu den weltweit führenden AI-Plattformen. Mit der nun...

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Neue Partnerschaft mit BI or DIE

Von Gastauftritten zur Partnerschaft – BI or DIE und EVACO

Nur zu Besuch waren die Experten von reportingimpulse und EVACO...

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Data Sience Weeks: Interpretierbare KI ist ein reales Business-Problem

Interpretierbare KI ist ein reales Business-Problem, kein akademisches!

In vielen Bereichen unserer datengetriebenen Gesellschaft werden Entscheidungen bereits von...

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PlatformManager Partner of the Year Award 2021

EVACO ist PlatformManager Partner of the year 2021

Das Kickoff 2022 konnte zwar nur in einem sehr kleinen...

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Data Sience Weeks: Never Stop learning mit EVACO

Never stop Learning – Chancen und Ideen durch die Kooperation mit Hochschulen

Als besonders effektiv gilt das Modell ‘Learning by Doing‘. Das...

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Data Sience Weeks: Das Zusammenspiel von BI und AI

Das Zusammenspiel von BI und AI am Beispiel des Mysteriums Warenkorb

Ein Klassiker der Probleme, die mithilfe eines Business Intelligence Tools...

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20 Jahre EVACO – Von der Studentenbude zu fünf Standorten in allen Himmelsrichtungen

Als den damaligen Studenten bewusst wurde, dass andere Gründer auch nur mit Wasser kochen, entschieden sie sich dazu mit einem eigenen Unternehmen zu starten. Der Bedarf nach Expertise und Manpower im Bereich Business Intelligence war deutlich sichtbar und das Angebot auf dem Markt dafür rar.

Zur Realität wurde die zuvor wilde Idee im Jahr 2002 in der Studentenbude in der Finkenstraße. Bei einem gemeinsamen Windows-Server-Training stellten Alexander Willinek, Christian Schlettig und Michael Brans fest, dass es einige Überschneidungen hinsichtlich ihrer Interessen gab, und so entwickelten sie mit der Zeit die Idee der gemeinsamen Unternehmensgründung.

Den wichtigsten Impuls, den Schritt zum eigenen Business zu wagen, erhielten die Studenten vom damaligen Rechenzentrumsleiter der Universität Duisburg. „Damals hatten wir den Auftrag, ein Management-System zu entwickeln. Mit dem ersten Kunden kam dann die Begeisterung für BI-Themen und Qlik“, erinnert sich Mitgründer Alexander Willinek. „Wir haben erkannt, dass ein großer Bedarf besteht, wir gut auf dem Gebiet sind und es sonst keiner anbietet. Unser Rechenzentrumsleiter hat uns immer wieder gepusht und uns den Ansporn zur Gründung gegeben“, erläutert er weiter. Schließlich wagten sie den Sprung ins kalte Wasser. Da Kombinationen aus Development und Consulting bereits vergeben waren, spielten die drei verschiedene Möglichkeiten durch, bis letztendlich Evaluation & Consulting den Namen EVACO zusammensetzten und dieser unverzüglich offiziell beim Patentamt in Dortmund geschützt wurde.

Besondere Meilensteine, an die sich Alexander Willinek seither erinnert, sind die unterschiedlichen Partnerschaften – die erste mit Qlik im Jahre 2006, worauf in den nächsten Jahren weitere Partner folgten, darunter Analytics8, Board, DataRobot, PlatformManager, ks quadrat, Microsoft, Snowflake, Theobald, ThoughtSpot, TimeXtender, vizlib, ZenOptics und 2022 ganz frisch BI or DIE. Kyocera nimmt nicht nur als erster großer Kunde einen besonderen Platz ein, sondern auch als einer der langjährigsten. Im Jahr 2011 erhält EVACO schließlich mit VW den ersten Millionenauftrag, der von Qlik als größter Deal weltweit ausgezeichnet wurde. Zudem ist die Erweiterung um den Standort München ein wichtiger Meilenstein, durch den sich das Personal von EVACO im Jahr 2011 von einem auf den anderen Tag fast verdoppelte.

Der ein oder anderen Herausforderung sah sich das Unternehmen ebenfalls gegenüber, so war die erste Kündigung für Alexander Willinek besonders schmerzlich. „Als sich der erste Mitarbeiter dazu entschieden hat, einen neuen Weg zu gehen, hat sich das beinahe angefühlt wie eine Scheidung“, weiß der Gründer noch ganz genau. Doch mit einem Mal begann das zunächst kleine Unternehmen mit hoher Beschleunigung zu wachsen. Dieses Wachstum und gleichzeitig die sich entwickelnden Trends aufzugreifen, forderte die Geschäftsführer in besonderem Maße. Sich tiefgreifend mit Qlik auseinanderzusetzen, war das eine, aber um sich breiter aufzustellen und Kunden einen noch umfassenderen Mehrwert zu bieten, wurde der Ganzheitliche Lösungsansatz etabliert.

Trotz schnellem Wachstum und stetiger Weiterentwicklung hat sich eines bei EVACO nie geändert: Das, was das Unternehmen auszeichnet, sind die Menschen. Zum einen Menschen, die EVACO in den letzten Jahren geprägt, geformt und gefördert haben – wie Jens Merget, Gordon Salzmann oder Irene Schröder. Aber vor allem auch diejenigen, die tagtäglich zum wesentlichen Erfolg des Unternehmens beitragen, indem sie nie den Anspruch aus den Augen verlieren, gute Qualität abzuliefern. Die Art und Weise wie EVACO mit Kunden und Partnern zusammenarbeitet, zielt stets darauf ab, einen gleichgroßen Nutzen für alle Beteiligten zu schaffen. Dementsprechend steht das Erreichen von Datenkompetenz bei Kunden im Mittelpunkt – sie sollen nicht nur Daten erheben, sondern diese auch verstehen und mit ihnen umgehen können. So entstehen immer interessantere Analysen sowie Diskussionen und der Nutzen der Kunden steigt. Durch diese effiziente Zusammenarbeit mit Partnern und Kunden entsteht das Wachstum von ganz allein und das Feld im Hinblick auf Data Analytics und Künstliche Intelligenz entwickelt sich weiter.

Rückblickend ist die Zeit für Alexander Willinek wie im Flug vergangen, stolz und auch etwas überrascht darüber, wie gut alles funktioniert und was EVACO bereits erreicht hat, ist er vor allem eins – dankbar. „Unseren teilweise wirklich langjährigen Kunden, unseren Partnern und allen Mitarbeitern bin ich absolut dankbar“, so der Geschäftsführer. „Wenn die Mitarbeiter in alle Himmelsrichtungen und auf verschiedene Projekte verteilt sind, ist einem das Wachstum gar nicht so bewusst. Aber wenn alle zusammenkommen, man dieses positive Feedback und das kollegiale, offene Miteinander zu spüren bekommt, ist das ein unbeschreiblich gutes Gefühl. Da vergesse ich fast, wieviel Kraft mich EVACO bisher gekostet hat – ganz zu schweigen von meinen Haaren und leichtem Übergewicht“, erzählt der Firmengründer mit einem Augenzwinkern.

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Innovatives Netzwerk: EVACO ist Mitglied im KI-Bundesverband

Deutschlands größtes KI-Netzwerk verbindet mehr als 350 der innovativsten KI und Deep Tech Unternehmen mit Wirtschaft und Politik. EVACO als Full-Service-Provider im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz zählt nun ebenfalls zu der zukunftsweisenden Community.

In der vierten industriellen Revolution spielen Technologien rund um Künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle. So haben Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) bereits vor einiger Zeit den Rahmen, ausschließlich für die Wissenschaft interessant zu sein, verlassen. Mit autonomem Fahren, Diagnoseinstrumenten, Chatbots und von Künstlicher Intelligenz angetriebenen Fließbändern sind nur einige wenige Beispiele aus Bereichen wie Transport, Gesundheitswesen, Kundenservice und Fertigung genannt, in denen Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt.

Ziel des KI-Bundesverbandes ist es ein aktives, erfolgreiches und nachhaltiges KI-Ökosystem in Deutschland und Europa zu etablieren, um im globalen Wettbewerb Schritt halten zu können. Das wachsende Netzwerk – bestehend aus KMUs, Startups sowie weiteren Experten, die sich mit der Entwicklung und Anwendung von Technologien auf Grundlage von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen oder Deep Learning auseinandersetzen – bietet die Möglichkeit des fachlichen Austauschs und dient dazu, die Innovationskraft in Deutschland zu stärken.

Künstliche Intelligenz ermöglicht es beispielsweise Abläufe zu automatisieren und Ausfallzeiten zu minimieren, sodass Kosten eingespart und die operative Effizienz gesteigert werden. Mitarbeiter können sich anspruchsvolleren Aufgaben widmen, während sich KI-Technologien mit wiederkehrenden und alltäglichen Tätigkeiten beschäftigen, die mit einem hohen Maß an Genauigkeit umgesetzt werden. Geschäftsabläufe können vereinheitlicht, skaliert und schneller durchgeführt werden und Unternehmen erhalten insgesamt Zugang zu deutlich größeren Datenmengen.

EVACO hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen sowohl bei den ersten Schritten in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Data Science zu unterstützen, aber auch erfahrenen Usern zu ermöglichen, ihre Modelle störungsfrei zu operationalisieren. Neben unterstützenden Services bietet der Full-Service-Provider passgenaue Softwarepakete und flexible Prediction-as-a-Service-Angebote, welche auf die jeweiligen Anforderungen zugeschnitten werden. Das Angebot von EVACO geht somit über die reine Hilfe beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz hinaus und bietet kompetente Begleitung auf dem strategischen und technischen Weg. Denn die Leistungsstärke von Künstlicher Intelligenz Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Ansätze zu liefern, sollte nicht unterschätzt werden.

Erfahren Sie mehr über EVACO. Kunden profitieren von unserer langjährigen Expertise in verschiedensten Branchen und von exklusiven Kooperationen mit internationalen Partnern. Neben unserem Hauptsitz Duisburg sind wir auch in der Region Frankfurt, Hamburg, Leipzig und München vertreten.

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Mit DataRobot AI Cloud 8.0 erschließen Sie unvorhersehbare Märkte

DataRobot gehört zu den weltweit führenden AI-Plattformen. Mit der nun erschienenen Version AI Cloud 8.0 werden Sie durch schwierige, in der Regel unvorhersehbare, Ereignisse auf den Weltmärkten navigiert. DataRobot optimiert dabei stetig und in Echtzeit die Machine-Learning-Modelle, um jederzeit eine top Performance bei den Vorhersagen liefern zu können.

Aus über 40 Neuerungen stellen wir Ihnen drei besonders relevante hier einmal detailliert vor. Denn mit AI Cloud 8.0 stehen Ihnen nun unter anderem folgende Features zur Verfügung:

Predictive AI Apps:
Der DataRobot AI App Builder wurde erweitert und unterstützt nun automatisierte Zeitreihenanalysen. Damit können Sie als Business-Anwender auf, die sich ständig ändernden Marktsituationen reagieren. Mit den AI-Applikationen können Sie sich, ohne eine Zeile Code, Vorhersagen inklusive Treiber, in Machine-Learning-Modellen und Zeitreihenanalysen in Echtzeit erzeugen lassen – schneller geht es nicht.

Stetige Optimierung von On-Premises:
Während der Corona Pandemie konnten wir feststellen, dass Machine-Learning-Modelle über Nacht nicht mehr funktionierten. Um sich gegen solch einen Umstand zu schützen, sei es nun der Klimawandel, eine Pandemie oder eine militärische Auseinandersetzung, hat DataRobot die Möglichkeit geschaffen, durch das Feature Continuous AI die sich in Produktion befindlichen Modelle bezüglich Genauigkeit und Präzision stetig zu überprüfen und der Situation anzupassen. Dieses Feature ist nun auch On-Premises verfügbar und sorgt dafür, jederzeit eine top Performance bei den Vorhersagen liefern zu können.

Challenger Insights:
Challenger Modelle werden dazu verwendet, in Produktion befindliche Vorhersagemodelle herauszufordern, um unter anderem Schwachpunkte in diesen Modellen aufzudecken. An dieser Stelle werden in der neuen Version nun auch mehr Analysemöglichkeiten angezeigt, wie zum Beispiel:

  • Zusammenfassung aller Metriken
  • Lift
  • Dual Lift
  • ROC
  • Vergleich der Unterschiede in der Vorhersagegenauigkeit mehrerer Modelle

Nähere Informationen zum Challengers tab finden Sie in der offiziellen DataRobot Dokumentation.

Hier finden Sie die vollständige Liste aller Neuerungen, die DataRobot 8.0 mit sich bringt.

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Von Gastauftritten zur Partnerschaft – BI or DIE und EVACO

Nur zu Besuch waren die Experten von reportingimpulse und EVACO bei gegenseitigen Events, Kongressen und Podcast-Folgen bisher. Dabei reicht die gemeinsame Geschichte einige Jahre zurück. So erinnern sich beide Unternehmen beispielsweise genauso an den Vortrag „Die Tabelle hat ausgedient – Modernes Reporting ist visuell!“ von Andreas Wiener beim ersten #datatalk congress 2015 wie an den jüngsten Vortrag von Matthias Wiciok „Data Science kann jeder!“ bei BI or DIE Level Up 2022.

Aus Diskussionen und Wortgefechten zwischen den Datenexperten entwickelten sich wieder und wieder neue Perspektiven und Denkansätze, meist mit kontroversen Meinungen. Dabei zeigte sich zudem, dass sich die Kompetenzen der Gesprächspartner, mit sehr unterschiedlichem Background, optimal ergänzen. Als ein Netzwerk von einzelnen Experten und Unternehmensberatungen, das es sich zur Aufgabe gemacht hat, Wissen und praktische Tipps für den BI-Markt kostenlos zur Verfügung zu stellen, bietet BI or DIE von reportingimpulse eine ganz neue Form der Partnerschaft.

EVACO und BI or DIE haben mit ihrer Kooperation das nächste Level für die Community, nämlich gemeinsam lernen und zu entwickeln, geschaffen. „Das gesamte BI or DIE Team freut sich, EVACO als neuen Partner begrüßen zu dürfen. EVACO deckt vor allem die Themen Modern Data Estate, Data Analytics und Data Science ab und trägt so dazu bei, BI or DIE zur zentralen Wissensplattform zum Thema Daten zu machen. Ich freue mich besonders auf gemeinsame Streams, Podcasts und Projektgeschäfte“, so Andreas Wiener, Geschäftsführer von reportingimpulse.

Direkt umgesetzt werden in der Zusammenarbeit eintägige, praxisorientierte Trainings für Controller, Business Analysten und alle, die Dashboardprofis werden wollen – unabhängig vom bisherigen Erfahrungslevel. Dieses Angebot soll die wichtigsten Dashboarding-Funktionalitäten von Power BI, SAC, Tableau und Qlik Sense® abdecken. Wobei sich die zertifizierten Trainer keine Power-Point-Schlachten liefern oder um den heißen Brei reden, die Teilnehmer erlernen praktisches Doing direkt im jeweiligen Tool. Abrunden wird jedes Training ein Guided Dashboard. Freitags von 09:00 bis 16:00 Uhr stehen abwechselnd die Trainer Anna Lindt und Jens Englert auf der stets virtuellen Bühne.

Dabei deckt Anna Lindt die Themen Power BI, SAC und Tableau ab. Die Management Beraterin und Trainerin ist die Expertin, wenn es darum geht Daten zu visualisieren. Als ehemalige Controllerin kennt Anna Lindt die täglichen Herausforderungen der Kunden, konzipiert gekonnt neue Dashboards und schult Mitarbeiter in der technischen Umsetzung. Jens Englert übernimmt das Training rund um Qlik Sense®. Der Business Intelligence Consultant setzt sich täglich mit Tools wie Qlik Sense®, ThoughtSpot und DataRobot auseinander und lernte im Einsatz als Berater und Trainer in den vergangenen vier Jahren Kunden und Projekte aus den unterschiedlichsten Branchen kennen.

Neben den Trainings stehen viele weitere Vorhaben auf der gemeinsamen Agenda, ob Kundenprojekte, Podcasts, Online- oder Live-Events. Die unterschiedlichen Experten sind bereit, ihr Wissen zu teilen und stellen jede Menge praktische Tipps für den BI-Markt zur Verfügung – einige sogar kostenfrei.

Alle Informationen rund um die Angebote von EVACO und BI or DIE finden Sie unter:
www.evaco.de
www.biordie.com

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Interpretierbare KI ist ein reales Business-Problem, kein akademisches!

In vielen Bereichen unserer datengetriebenen Gesellschaft werden Entscheidungen bereits von KI-Systemen getroffen. Diese müssen nicht nur rechtlich nachvollziehbar sein – geregelt durch die DSGVO – sondern auch ethisch und wirtschaftlich, im Interesse aller Stakeholder. Ist die Absage eines Kreditantrags rational begründet oder diskriminierend? Welche Patientendaten erhöhen ein Krankheitsrisiko besonders? Soll eine Filiale aufgrund der Vorhersage eines KI-Modells geschlossen werden, oder lohnt es sich, das Sortiment umzustellen?

Derartige Beispiele motivieren den ersten Teil der Überschrift. Der zweite ist etwas provokant formuliert, denn die Werkzeuge zur Lösung des Problems muss zunächst die (Daten-)Wissenschaft liefern. Die Theorie hinter XAI (eXplainable AI) ist umfangreich und verstreut. Eine sehr gute Erklärung der Erklär-Methoden liefert Christoph Molnar in seinem Guide “Interpretable Machine Learning“.

Darin wird zunächst definiert, was eine gute Erklärung eines Entscheidungsprozesses ausmacht:

  • Sie sollte selektiv sein, also besonders wichtige Attribute (Features) hervorheben.
  • Sie sollte kontrastierend sein, „bekomme ich den Kredit doch, wenn ich Eingabe X ändere?“.
  • Sie sollte auf den Empfänger zugeschnitten, also sozial sein.

In dem Buch werden zunächst modell-spezifische Erklärungen vorgestellt, immer begleitet von durchgerechneten Beispielen für reale Datensätze. Diese haben den Nachteil, dass sie nicht mithalten, wenn das KI-Modell ausgetauscht wird.

Modell-agnostische Methoden dagegen sind universell einsetzbar. Sie erfordern lediglich den Zugriff auf die Vorhersage Y zur Eingabe X, sowie teilweise eine Kenntnis der Trainingsdaten, oder zumindest ihrer realen Verteilung. Diese Methoden können entweder global angewendet werden, z. B. bewertet “permutation feature importance” den Einfluss eines Attributs, indem seine Werte über den gesamten Datensatz zufällig gemischt werden. Werden die Ergebnisse dadurch wesentlich schlechter, dann ist das Attribut wichtig.
„Shapley Values“ liefert dagegen Erklärungen einzelner Instanzen, basierend auf einem soliden spieltheoretischen Ansatz: Wieviel trägt jeder Spieler (jedes Feature) zum Gewinn (zur Vorhersage des Modells) bei?
„Counterfactual explanations“ sind lokale Gegenbeispiele und eignen sich für eine Was-wäre-wenn-Analyse (What-If). Sie berechnen, welche minimalen Anpassungen der Eingabe das Ergebnis umkehren bzw. stark beeinflussen.

Doch wie kann man diese fortgeschrittenen Algorithmen, ohne vorheriges Studium in Data Science und Programmierung, in der Praxis einsetzen? Ein weiteres Problem liegt in der Diversität realer Datensätze, sie sind nicht immer uniform strukturiert, bestehen aus verschiedenen Datentypen, sind numerisch, kategorisch, enthalten auch freie Texteingaben oder Bilder.

Viele AI-Cloud-Plattformen haben das Problem erkannt und bieten Antworten, die auf eine möglichst breite User Schicht zugeschnitten sind. „DataRobot bietet beispielsweise einen End-2-End-Service-Ansatz. Angefangen bei der automatischen Datenaufbereitung, die für viele schon ein unüberwindbares Hindernis darstellt“, weiß Dr. Thomas Hübner. „Über das Training von konfigurierbaren KI-Modellen oder im Autopiloten-Modus gelangt man schließlich zu grafisch aufbereiteten Erklärungen, die auf modell-agnostischen Methoden basieren. Der User muss nicht mehr arglos einer einzigen Zahl als Ergebnisdarstellung vertrauen, er kann sich das Modellverhalten global oder auch bis ins Detail aufgeschlüsselt erläutern lassen“, erläutert der Data Scientist weiter. Damit werden bessere, nachvollziehbare Business-Entscheidungen möglich und die KI wird nach und nach den Mythos der undurchschaubaren Black-Box los.

EVACO setzt sich zum Thema Data Science mit DataRobot seit Ende 2019 auseinander und erweitert so erfolgreich anwendergesteuerte Business Analytics-Lösungen um Predictive Modeling und Machine Learning.

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EVACO ist PlatformManager Partner of the year 2021

Das Kickoff 2022 konnte zwar nur in einem sehr kleinen Rahmen stattfinden, dennoch kamen Jeroen Gerritsen und Uco van der Weerd von PlatformManager Ende Januar zum Partnermeeting ins Duisburger Office und verzichteten auf eine weitere Websession. Überraschend und daher umso freudiger wurde an diesem Tag der Partner of the year Award für 2021 höchstpersönlich an EVACO überreicht.

Eine wachsende Qlik Implementierung zu managen stellt viele Unternehmen vor eine große Herausforderung. Denn bei lückenhafter oder fehlender Dokumentation bricht im Hinblick auf die Applikationsentwicklung schnell das Chaos aus. In größeren Teams, aber auch sobald die zeitliche Komponente zum Tragen kommt und Änderungen mehrere Monate zurückliegen, fällt es schwer den Überblick zu behalten, was, wann, in welcher Version, im Skript oder im Frontend angepasst wurde.

Mit dem PlatformManager kann man nachvollziehen, in welcher Version die Applikation vorliegt, dabei werden alle einzelnen Instanzen detailliert angezeigt. Da in der Zusammenarbeit von Entwicklungsteams Versionsmanagement und kontrollierte Rollouts besonders wichtig sind, setzt EVACO seit 2015 auf den PlatformManager. Das Tool für BI Lifecycle Management & Application Governance spielt im ganzheitlichen Lösungsansatz rund um Qlik daher eine zentrale Rolle. Den ‚Partner of the year Award 2021‘ erhält EVACO nun im zweiten Jahr in Folge und bestätigt die ausgezeichnete Zusammenarbeit zwischen dem Softwareberater und dem niederländischen Hersteller.

Zurückblicken können die Kooperationspartner auf zahlreiche umgesetzte Projekte, einen permanenten Austausch und aktive Zusammenarbeit in der Weiterentwicklung der Software. Mittlerweile gestalten über 200 Unternehmen ihre Entwicklungsprozesse transparent, sicher und nachhaltig mit dem PlatformManager. Tägliche Herausforderungen wie fehlende Nachvollziehbarkeit von Daten und Berechnungen, hohe manuelle Aufwände sowohl in der Dokumentation als auch in der zentralen Absicherung von Entwicklungsprozessen vor Veröffentlichung der Applikationen und extrem lange Entwicklungszeiten, können mit dem Einsatz des Tools gelöst werden.

Ziel ist es, mit dem PlatformManager auf Grundlage guter Applikationen die richtigen Entscheidungen zu treffen. Funktionen wie Multi Development, Version Control, Data Lineage. Difference Analysis, Development und Deployment unterstützen den Anwender dabei, dieses Ziel zu erreichen.

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Never stop Learning – Chancen und Ideen durch die Kooperation mit Hochschulen

Als besonders effektiv gilt das Modell ‘Learning by Doing‘. Das Gelernte soll somit unmittelbar in der Praxis angewendet werden. Die Möglichkeit dazu ist allerdings oft nicht gegeben und so manifestiert sich das theoretische Wissen nicht hinreichend. Bereits seit einigen Jahren arbeitet EVACO eng mit verschiedenen Hochschulen wie der Hochschule Rhein-Waal, der Universität Duisburg-Essen und der TU Dortmund zusammen und bietet Studierenden unter anderem in gemeinsamen Workshops die Gelegenheit, praxisnah zu lernen.

„An der Hochschule Rhein-Waal legen wir großen Wert auf eine praxisnahe Ausbildung. Business-Intelligence-Anwendungen gehören in den meisten Unternehmen und inzwischen auch in Teilen der öffentlichen Verwaltung zum Alltag. Die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sind beachtlich und machen die Anwendung immer leichter. In den Studiengängen Verwaltungsinformatik – E-Government und Medieninformatik lernen die Studierenden in Workshops den Umgang mit Self-Service-BI-Lösungen und entwickeln eigenständig erste KI-gestützte Analysen. Wir freuen uns sehr, diese Workshops gemeinsam mit Praxispartnern wie EVACO durchführen zu können“, erläutert Timo Kahl, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Rhein-Waal.

Frei nach dem Ansatz des lebenslangen Lernens profitiert auch der Duisburger Softwareberater von der Zusammenarbeit, denn die Studierenden bringen aus ihrem Blickwinkel vollkommen andere Fragestellungen ein. Daraus entwickeln sich neue Ansätze und Ideen für weitere Projekte. Besonders in Erinnerung geblieben, ist Geschäftsführer Alexander Willinek an das an der Hochschule Rhein-Waal gemeinsam durchgeführte #datatalk meetup. Studierende beteiligten sich beim Analytics User Group Treffen der EVACO 2018 mit einem eigenen Beitrag und stellten im Anschluss mit dem FabLab die Hightech-Werkstatt am Campus in Kamp-Lintfort, vor. „Die technische Ausstattung der Hochschule ist wirklich beeindruckend. Zudem begeistert mich das Engagement der Lehrkräfte und Studierenden an der HSRW.“

Inspiriert durch die humorvolle Darstellung der EVACO Fußball-WG beim #datatalk congress 2021, beim EM-Tippspiel durch die Nutzung von Daten bessere Ergebnisse zu erzielen, entstand die Idee eines weiteren Projektes an der Hochschule Rhein-Waal. In einem zweitägigen Workshop sollten die Studierenden die Benutzung der Tools Qlik Sense® als Business-Intelligence- und DataRobot als Artificial-Intelligence-Plattform und deren übergreifender Nutzen in direkter Anwendung nähergebracht werden.

Grundlage stellte der Datensatz von kaggle.com dar, bei dem es sich um UK-Gebrauchtwagenpreise aus dem Jahr 2020 handelt. Dieser wurde um Neuwagenregistrierungen in UK erweitert, sodass komplexere Analysen möglich waren. Ziel des ersten Workshop-Tages war es, einen Datensatz in Qlik zu laden und dort deskriptiv zu analysieren. Dabei sollten die klassischen Herausforderungen bei der Datenmodellierung exemplarisch gezeigt werden. Zunächst wurden die Studierenden vor Datenprobleme gestellt, die sie gemeinsam lösen konnten, um ein BI-geeignetes Datenschema nach Qlik Sense® zu laden. Die darauffolgende Erstellung verschiedener Visualisierungen zur Beantwortung erster Fragen zeigte den Studierenden den Einstieg in den Datensatz. Am Ende des ersten Tages stand den Studierenden ein Qlik Sense® Dashboard zur Verfügung, in welchem die Daten allgemein analysiert, Teile der Datensätze einander gegenübergestellt und die Gebrauchtwageninformationen passend für DataRobot exportiert werden konnten.

Am zweiten Workshop-Tag wurden die aus Qlik Sense® exportierten Daten in DataRobot geladen und ML-projektrelevante Analysen vertieft. Hierbei konnten verschiedene Konzepte des Data Science Hands-on am Beispiel der Gebrauchtwagenverkäufe den Studierenden vermittelt und neben der theoretischen Idee, eine praktische Anwendung diskutiert werden. Nachdem DataRobot ohne manuelle Eingriffe erfolgreich Modelle gerechnet hatte, sind weitere Bereiche besprochen worden. Dies umfasste sowohl klassisches Data Preprocessing, aber auch Möglichkeiten zur Interpretation von fertigen Modellen, den Einfluss einzelner Features sowie deren Ausprägungen. Anschließend wurden nach einem Feature Engineering neue Modelle gerechnet, sodass im Nachgang, das für den Use Case beste Modell, produktiv gesetzt werden konnte. Um den gesamten Prozess von den Rohdaten über die Analyse bis zur Preisschätzung darzustellen, entwickelten die Studierenden außerdem eine Applikation zur Dateneingabe mit anschließendem Konsum und Analyse der Schätzungen mit DataRobot ohne Programmieraufwand.

„Die Workshop-Tage waren für alle Beteiligten ein voller Erfolg.“, erzählt Matthias Wiciok, Managing Consultant bei EVACO. „Wir haben bereits konkrete Überlegungen entwickelt, diese Veranstaltung für weitere Interessierte zu wiederholen und sprechen auch darüber, ein gemeinsames Projekt durch die Studierenden durchführen zu lassen oder gar einen Hackathon zu veranstalten.“, so der Teamlead des AI Analytics Teams weiter.

Seien Sie dabei! Hier finden Sie unsere Veranstaltungen 2022.

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Das Zusammenspiel von BI und AI am Beispiel des Mysteriums Warenkorb

Ein Klassiker der Probleme, die mithilfe eines Business Intelligence Tools wunderbar gelöst werden können, ist die sogenannte Warenkorbanalyse. Besser bekannt als ‚Kunden kauften auch …‘. Dabei wird untersucht, welche Artikel zusammen geshoppt werden und somit auf dem gleichen Bon stehen. Den direktesten Einblick gewähren dabei einfache Zählungen der Art: Kunde kaufte Produkt X, dann wurde in wie viel Prozent der Fälle Produkt Y gekauft? Dieser schnell nachvollziehbare Teil einer Assoziationsanalyse ist oftmals ein guter Start, um Marketing- und Produktplatzierungsstrategien zu entwickeln.

„Eine derartige Analyse übersieht allerdings viele Zusammenhänge in den vorliegenden Daten“, merkt Managing Consultant Matthias Wiciok an. So wird beispielsweise nicht beachtet, wie sich die Kaufwahrscheinlichkeit ändert, wenn zusätzlich Produkt Z gekauft wird. „Potenzielle Einflussfaktoren wie die gesamte Warenkorbgröße und -diversität sowie die Kaufhistorie des Kunden oder der Wochentag und die Uhrzeit werden außerdem ausgeblendet, um nur ein paar nahe liegende Zusammenhänge aufzuzählen“, führt er weiter aus.

Um diese und weitere Treiber zu analysieren und sie für eine valide Kaufwahrscheinlichkeit zu benutzen, sollte Artificial Intelligence (AI) eingesetzt werden. Mit geeigneten Machine-Learning-Algorithmen kann man zum einen den Einfluss der einzelnen Dimensionen herausfinden. Zum anderen kann in Bruchteilen einer Sekunde ausgegeben werden, welche Produkte mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ebenfalls in den Einkaufskorb wandern und damit zum Beispiel live seinen Online-Shop so bespielen, dass unter der Rubrik ‚Kunden kauften auch …‘ eben diese Produkte aufgeführt werden.

Dies stellt beispielhaft einen Use Case dar, bei welchem durch den Einsatz von AI eine bereits starke BI-Landschaft sinnvoll erweitert wird und den nächsten, logischen Schritt aufzeigt. Das Beispiel verdeutlicht zusätzlich, dass AI verschiedenste Unternehmen sogar bei alltäglichen Problemen unterstützen kann und an dieser Stelle bereits immense Verbesserungen mit sich bringt.

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