Keynote von DATANOMIQ auf dem Data Leader Day in Berlin

Data Science ist in der deutschen Wirtschaft angekommen. Das hat der Data Leader Day 2016 des Connected Industry e.V. am 17. November 2016 in der Digitalhauptstadt Berlin gezeigt. Ganz gleich, ob Konzerne oder innovative Mittelständler: Die intelligente Digitalisierung von Geschäftsprozessen, neue Geschäftsmodelle und Vernetzung von Maschinen und Objekten entscheiden zunehmend über die Marktposition.

Berlin, November 2016: Big Data, Digitalisierung und Industrie 4.0 sind die beherrschenden Themen in der Wirtschaft. Wie Konzerne und mittelständische data_leader_day_data_leader_mindsetUnternehmen mit der Datenflut umgehen und welche Werte sie daraus generieren, darüber diskutierten namhafte Führungskräfte der deutschen Digitalwirtschaft auf dem Data Leader Day am 17.11.2016 in Berlin. Die Präsentationen sowie Use & Business Cases kamen u.a. von Allianz, KUKA, Deutscher Bahn Systel, IBM, Deutscher Telekom und Otto.

Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist von DATANOMIQ, zeigte in seiner Keynote-Rede „Data Leader Mindset“ den Fahrplan für Führungskräfte hin zum Data Leader auf. Dabei ging er insbesondere auf eine datengetriebene Denkweise (‚Data driven thinking‘) als Grundvoraussetzung ein. Denn nur, wenn Big Data Initiativen von der Unternehmensspitze getragen und getrieben werden, können Erfolge entstehen.

Dabei reicht, so Benjamin Aunkofer, ein Grundverständnis für Daten und deren unbegrenzte Möglichkeiten und Potenziale für das eigene Geschäft bereits aus. Die eigentliche Umsetzung wird dann von Data Scientists und Data Engineers in einem Data Lab übernommen. Daten aus unterschiedlichen Vorsystemen werden hier zu greifbaren Wertbeiträgen und neuen Geschäftsmodellen veredelt. Data Labs arbeiten dabei nach dem „Up or out“-Prinzip: Alles, was bei der Verprobung von Ideen funktioniert wird zu Prototypen verfeinert, was nicht funktioniert wird dagegen verworfen.data_leader_day-publikum

Als Erfolgsfaktoren für das Management, so fasst Benjamin Aunkofer zusammen, gelten: Umsetzungsgeschwindigkeit und Experimentierfreude. Kleine Budgets reichen im Anfangsstadium bereits aus, denn eine große, interne Lösung empfiehlt sich zumeist erst für fortgeschrittene Data Leaders.

Die Präsentation des Vortrages können Sie mit einem Klick hier abrufen.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Lösungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Industrie 4.0. Wir erschließen die gewaltigen Ergebnispotenziale durch Big Data erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio in unserer Branche.

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DATANOMIQ GmbH
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Data Leader Mindset – Präsentation vom Data Leader Day 2016

Berlin, 17.11.2016 – Der Data Leader Day 2016 brachte deutsche Führungskräfte mit Digitalisierungsauftrag zusammen.

Benjamin Aunkofer, Data Scientist @DATANOMIQ, präsentierte einen möglichen Weg von einer Führungskraft hin zum Data Leader, wobei das Data Driven Thinking und das Verständnis für Data Science eine wesentliche Rolle spielt. Die verwendete Präsentation ist hier zu finden:


Bilder vom Vortrag am Data Leader Day 2016

 

DATANOMIQ auf der Ingenics Tagung „Ulmer Gespräche“

Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist von DATANOMIQ, referierte am 20. Oktober 2016 auf der Tagung „Ulmer Gespräche“ der internationalen Unternehmensberatung Ingenics über „Die Bedeutung von Data Science für die Industrie 4.0“.  Die 16. Ulmer Gespräche bescherten der Ingenics AG einen neuen Besucherrekord. Hochkarätige Expertenvorträge und Diskussionen trugen zum besseren Verständnis von Digitalisierung und Industrie 4.0 bei, da am Beispiel von erfolgreichen Projekten der Nutzen deutlich gemacht wurde. Ingenics konnte sich einmal mehr als Partner für innovative Unternehmungen im Zusammenhang mit der digitalen Transformation von Montage, Produktion, Logistik und Services empfehlen.

Die rund 160 Führungskräfte aus der Wirtschaft, die der Einladung der Ingenics AG nach Ulm gefolgt waren, erlebten eine faszinierende Mischung aus hochkarätigen Expertenvorträgen und Diskussionen über Top-Themen. Die Vortragenden beleuchteten dabei die Themen Industrie 4.0 und künstliche Intelligenz. Zu den Vortragenden zählten Prof. Oliver Herkommer (CEO, Ingenics), Benjamin Aunkofer (Chief Data Scientist, DATANOMIQ), Dr. Christof Bönsch (Geschäftsführer, Komet Group) und Prof. Thomas Bauernhansl (Leiter für Industrielle Fertigung & Fabrikplanung, Fraunhofer IPA) teil.

Von links nach rechts: Prof. Bauernhansl, M. Walker, U. Brucker, Prof. Herkommer, B. Aunkofer, Dr. Bönsch

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DATANOMIQ in der Fachzeitschrift „AUTOMOBIL ELEKTRONIK“ (Ausgabe 9-10/2016)

Pressemitteilung: DATANOMIQ in der AUTOMOBIL ELEKTRONIK (Ausgabe 09-10/2016)

automobil_elektronik_9_10_2016Das Auto wandelt sich vom reinen Hardware- in ein Software-Produkt und wird zur vermutlichen größten Big Data Maschine der Menschen. Benjamin Aunkofer von DATANOMIQ gibt Auf Seite 54 der Ausgabe 09-10/2016 eine Übersicht über die Bedeutung von Big Data für das Automobil und wie Autos einen Nutzen aus den generierten Daten gewinnen können.

Erwerben können Sie diese Fachzeitschrift, auch die Ausgabe 09-10/2016 auf www.all-electronics.de.

Data Leader Day am 17.11.2016 in Berlin

Data Leader Day am 17.11.2016 in Berlin – Compete and Lead in the Digital World

Daten bilden das Fundament der digitalen Transformation. Erfahrungen von Pionieren und führenden Anwenderunternehmen sind somit unverzichtbar. Mit dem Data Leader Day (www.dataleaderday.com) am 17.11.2016 in der Digitalhauptstadt Berlin haben Sie die Chance, direkt von Spitzenkräften aus der Wirtschaft zu lernen und wichtige Impulse für Ihre digitale Weiterentwicklung zu erhalten.

DataLeaderDay

Hochrangige Referenten von führenden Anwenderunternehmen zeigen in einem Programm mit Keynote, Präsentationen sowie Use & Business Cases auf, wie die Digitalisierung umgesetzt und als neues Wertschöpfungsinstrument eingesetzt werden kann, u.a.

  • Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist, DATANOMIQ
  • Christa Koenen, CEO der Deutsche Bahn Systel
  • Dr. Andreas Braun, Head of Global Data & Analytics, Allianz
  • Christian Rebernik, CTO, Number26
  • Michael Ehrmanntraut, CTO Analytics, IBM
  • Thomas Hösle, CEO, Elabo
  • Heinrich Munz, Lead Architect Industry 4.0, KUKA
  • Dr. Susan Wegner, Vice President, Deutsche Telekom
  • Dr. Peter Adolphs, Geschäftsführer, Pepperl + Fuchs

Der Networking-Hub bietet zudem viele Möglichkeiten um Spitzenkräfte zu treffen und um sich über neueste Technologien, Methoden und Entwicklungen auszutauschen. Veranstalter des DataLeaderDay sind Connected Industry e.V. (www.connected-industry.com), der Verband für Digitalisierung und Vernetzung sowie der Data Science Blog (www.data-science-blog.com).

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DATANOMIQ auf der Ingenics Tagung „Hamburg im Dialog“

Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist von DATANOMIQ, referierte am 23. Juni 2016 auf der Tagung „Hamburg im Dialog“ der internationalen Unternehmensberatung Ingenics über „Die Bedeutung von Data Science für die Industrie 4.0“.

ingenics-hamburg-im-dialog

Die rund 60 Führungskräfte aus der Wirtschaft, die der Einladung der Ingenics AG nach Hamburg gefolgt waren, erlebten eine faszinierende Mischung aus hochkarätigen Expertenvorträgen und Diskussionen über Top-Themen. Auf der anschließenden Podiumsdiskussion, die die Themen Industrie 4.0 und künstliche Intelligenz behandelte, nahmen neben Prof. Oliver Herkommer (CEO, Ingenics) und Benjamin Aunkofer (Chief Data Scientist, DATANOMIQ), Dr. Christof Bönsch (Geschäftsführer, Komet Group) und Prof. Thomas Bauernhansl (Leiter für Industrielle Fertigung & Fabrikplanung, Fraunhofer IPA) teil.

Hamburg, 23.06.2016 ingenics Tagung "Hamburg im Dialog" mit Prof. Dr. Thomas Bauernhansl (keine Krawate), Dr. Christof Bönsch (rot/rosa Krawatte), Benjamin Aunkofer (dunkelblaue Krawatte), Prof. Oliver Herkommer (hellblaue Krawatte, kein Einstecktuch), Andreas Hoberg (hellblaue Krawatte, Einstecktuch) und Moderatorin Ute Brucker ©Ulrike Schacht

Hamburg, 23.06.2016
Ingenics Tagung „Hamburg im Dialog“
von links nach rechts: Benjamin Aunkofer, Dr. Christof Bönsch, Prof. Oliver Herkommer, Moderatorin Ute Brucker, Prof. Dr. Thomas Bauernhansl, Andreas Hoberg
© Fotografin Ulrike Schacht

Ausblick: Nächste Ingenics Tagung am 20. Oktober 2016 in Ulm

Die nächste Ingenics Tagung findet am 20. Oktober 2016 in Ulm statt, bei der auch DATANOMIQ wieder aktiv bei den Vorträgen und Diskussionen mit dabei sein wird. Weitere Infos dazu folgen in Kürze.

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Big Data in der Energiewirtschaft

Innovative Lösungen und neue Geschäftsmodelle durch Smart Metering Analytics

Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist, DATANOMIQ

Einleitung

Mit der Einführung des intelligenten Stromzählers, der sog. Smart Meter sowie dem Vormarsch der Sensortechnologie in der Energiewirtschaft wird das Datenvolumen in den kommenden Jahren exponentiell zunehmen. So sollen bis 2020 nach Plänen der EU bis zu 80 % der Haushalte in der EU mit Smart Metern ausgestattet sein. Smart Meter übertragen viermal pro Stunde Verbrauchsdaten an Messstellen und werden für autorisierte Marktteilnehmer verfügbar. Dadurch werden in Deutschland bei 40 Mio. Haushalten über 3,8 Mrd. Datensätze generiert – an nur einem Tag. Und die Verbindung mit Daten aus Social Media und der Austausch von Geräten untereinander bringt für die Akteure im Utilities Markt zusätzliche geschäftsrelevante Datenmassen. Daraus entstehen zahlreiche werthaltige Big-Data-Anwendungsfelder, mit denen sich der Energiesektor befassen muss.

Bessere Verbrauchs- und Bedarfsprognosen

Nachfrageprognosen sind für Energieversorger von zentraler Bedeutung, da diese den Strom für die Endabnehmer in großen Tranchen an der Strombörse einkaufen. Mit zunehmender Genauigkeit der Vorhersagen lassen sich Angebot und Nachfrage signifikant anpassen und somit das Risiko sowie unnötige Zusatzkosten für die Versorger deutlich reduzieren. Predictive Analytics ermöglicht Prognosen des Strombedarfs durch stochastische Analysen basierend auf Verbrauchsdaten und externen Daten (z. B. Wetterdaten, Urlaubszeiten, Verbraucherverhalten). Mit modernen Methoden und Technologien lassen sich zudem schädliche Spannungsspitzen vorhersagen. Besonders leistungsfähig wird Predictive Analytics bei Einbeziehung von vielen Daten aus unterschiedlichen Datenquellen, auf die Machine Learning angewendet wird. Dabei wird Wissen künstlich aus Erfahrung generiert. So lernt das künstliche System anhand von Beispielen und kann diese nach Abschluss der Lernphase generalisieren. Anders als deterministische Systeme, sind maschinelle Lernsysteme darauf ausgerichtet, Muster (u.a. Korrelationen Wiederholungen, Auffälligkeiten) zu erkennen und zu vergleichen, um Regeln daraus abzuleiten.

Smarte Lösungen für den Energieverbraucher

Aus den gewonnenen Datenmassen von Smart Metering lassen sich durch Big Data Analytics neue dynamische Vertragsmodelle für zusätzliche Umsätze bei Versorgern schaffen. Die Mobilfunkbranche nutzt derartige innovative Verträge seit vielen Jahren mit großem Erfolg. Zudem kann der Energieversorger unter Berücksichtigung des Verbraucherverhaltens die Energietarife nun individuell gestalten.

Ein stark wachsender Einsatzbereich bildet auch das Aufspüren von unzufriedenen und abwanderungsgefährdeten Kunden. Dabei lassen sich aus Daten unterschiedlichster Vorsysteme mit Hilfe mathematischer Modelle der multiplen logistischen Regression und Entscheidungsbäumen individuelle Abwanderungsrisiken berechnen.

Durch Anreize, wie Rabatte für das Abschalten von Geräten oder die Reduzierung von Höchstverbräuchen und Energieeinsparungen bei schwachen Angebotsphasen entstehen für den Versorger und den Verbraucher Win-win-Situationen. Schließlich ermöglicht Smart Metering Analytics das Aufspüren von Abrechnungsfehlern und damit ein Höchstmaß an Abrechnungsgenauigkeit.

Anhand von Big Data Analysen können dem Energieverbraucher nun auch individuelle Empfehlungen zum Energiesparen an die Hand gegeben werden – eine wichtige Grundlage zur Kundenbindung. Als weiterer Service ist es möglich, den gegenwärtigen Verbrauch mit Vergangenheitswerten und statistischen Durchschnittswerten von vergleichbaren Haushalten bzw. Betrieben zu vergleichen. Auch hier vermag Big Data Analytics diese Vielfalt und Massen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu erfassen und in messbare Wertbeiträge verwandeln.

Vorauseilende Wartung von elektrischen Anlagen

Predictive Maintenance ermöglicht die Fehlerfrüher­kennung von elektrischen Anlagen und Komponenten und verhindert einen frühzeitigen Systemaus­fall. Insbesondere sich bewegende bzw. rotierende Kom­ponenten (energieerzeugende Anlagen, Generatoren) sind einem natürlichen Verschleiß ausgesetzt, die bei einem tatsächlichen Ausfall zu Störungen oder Gefahrensituatio­nen führen können. Ebenso lassen sich einzelne Kabel im Hinblick auf die mechanische oder thermische Belastung in den analysieren und der Zustand der Isolierung messen. Die Erfassung von entsprechenden Systempa­rametern und deren Analysen tragen somit dazu entscheidend dazu bei, mögliche Ausfälle vorherzusehen, Wartungsarbeiten für die Ausrüstung zu terminieren und Investitionen in die Kapazitäten besser zu planen. Obgleich die Technik bereits heute in vielen Maschinen und Anlagen so verbaut ist, dass eine Abgabe der Daten an IT-Systeme für weitergehende Analysen möglich wäre, werden derzeit lediglich winzige Mengen des Datenvolumens genutzt – bedeutsame Geschäftsvorteile bleiben hier noch ungenutzt.

Kommerzialisierung von Daten

Die Präzision des Energieverbrauchs durch Smart Metering ermöglicht weit reichende Einblicke in die Lebensgewohnheiten oder betriebliche Zustände der Endverbraucher. Der Energieversorger kann sich so ein umfassendes Bild nicht nur darüber machen, welches Energieverhalten ein Haushalt oder ein Betrieb hat, sondern auch, welche Geräte oder Maschinen der Abnehmer „am Netz“ hat. Diese Potenziale lassen vermuten, dass hier neue Milliarden-Märkte zur kommerziellen Nutzung der Daten entstehen. Der Erfolg digitaler Services auf der Grundlage von Smart Metering Analytics ist bereits in naher Zukunft zu erwarten. Für Datenkonzerne wie Google ist die Kommerzialisierung von Daten das eigentliche Geschäftsmodell. Nun sind vor allem die Energieversorger und Meßdienstleister am Zug, die entsprechenden Services möglichst unter eigener Hand führen zu können. Eine der Herausforderung besteht nun auch darin, die digitalen Services kundenorientiert umzusetzen, gleichzeitig aber zu verhindern, dass reine Datenkonzerne sich zu sehr in der Energiewirtschaft ausbreiten und unkontrolliert Daten abgreifen.

Weitere Anwendungsfelder von Big Data

Die Einsatzmöglichkeiten und Potenziale von Big Data sind aufgrund der gigantischen Datenmengen und der Möglichkeiten zur Verknüpfung mit weiteren Daten nahezu unerschöpflich. Neben den skizzierten Anwendungsfeldern gehört ebenso die Identifikation und kommerzielle Analyse von Datenanomalien zu den weiteren Anwendungsfeldern. Dabei lassen sich Energiediebstahl/-verlusten und Blindleistung wie die Identifikation von gefährdeten oder überlasteten Geräten und Anlagen im Verteilnetz mit speziellen Methoden und neuen Technologien aufspüren. Auch das Kategorisieren, Analy­sieren und Bewerten von Störmeldungen mit Hilfe von Big Data leistet einen hohen Wertbeitrag und trägt zu einer verbesserten Stabilität und Sicherheit von Energienetzen bei. Denkbar wäre zudem, dass über eine digitale Plattform Best Pratice-Verbrauchsmuster von anspruchsvolle Maschinen und Produktionsschritte analysiert und gehandelt werden. Beteiligt sind neben dem Versorger, Verbraucher hier auch Anlagenhersteller, die sowohl als Nutzer als auch als Datenlieferant auftreten können.

Ausblick

Der Handlungsdruck in der Energiebranche steigt permanent – Smart-Metering-Daten sollten daher durch Big-Data-Methoden wirtschaftlich genutzt werden, um sich vom Wettbewerb abzuheben, bevor es andere tun. Die intelligente Datennutzung durch Smart Metering Analytics ist die Chance, um dem massiven Preisdruck zu begegnen. Der eigene Aufbau entsprechender Kompetenzen oder die Zusammenarbeit mit spezialisierten Smart Metering Analytics-Dienstleistern ist alternativlos. Eine vorschnelle Euphorie und zu hoher Sprung in fortgeschrittene Anwendungsfelder überfordert jedoch die gesamte Organisation und bringt nicht die gewünschten Ergebnisse. Mit der gesammelten Erfahrung aus Pilotprojekten und ersten Erfolgsbeispielen gewinnt Smart Metering Analytics schnell an Eigendynamik, so dass im zweiten Schritt größere Projekte in Angriff genommen werden können. Es ist der richtige Zeitpunkt, die Weichen dafür zu stellen.

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Herstellerunabhängige Data Science Beratung

Mit Unabhängigkeit zum optimalen RoI von Big Data Projekten

Das exponentielle Wachstum der Datenmengen gilt in der Unternehmenslandschaft als eine der größten Herausforderungen für die weitere Geschäftsentwicklung. Es entstehen stets neue Aufgabenstellungen und jeder Betrieb hat eine individuelle Ausgangssituation und unterschiedliche Schwerpunkte. In diesem Umfeld stößt der „one fits it all“-Gedanke für den Einsatz geeigneter Big Data-Technologien schnell an seine Grenzen. Immer wichtiger wird die Marktübersicht der inzwischen unüberschaubar gewordenen Technologien wie auch die Kombination unterschiedlicher Analysewerkzeuge, um die Mächtigkeit von Big Data Analytics ausspielen zu können und maßgeschneiderte Ergebnisse mit einem hohen Wertbeitrag erzielen zu können. In diesem Umfeld bedarf es vor allem einer herstellerunabhängigen Data Science Beratung, um die individuell beste Big Data-Technologie einzusetzen und den optimalen RoI für das Big Data-Projekt zu erhalten. Anbieter, die lediglich einem Technologie-/Softwarehersteller verpflichtet sind, können häufig nur ein eingeschränktes Ergebnis erzielen. Zudem können die Investitionskosten für das Big Data-Projekt durch verdeckte Provisionsvereinbarungen mit dem Technologiepartner schnell aus dem Ruder laufen. Folgekosten für Wartung und Updates verschlechtern den Projekt-RoI zusätzlich. Herstellerunabhängige Data Science Beratung wird somit zum entscheidenden Erfolgsfaktor.

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DATANOMIQ in der Plastverarbeiter-Fachzeitschrift (Ausgabe 05/16)

Pressemitteilung: DATANOMIQ in der Plastverarbeiter (Ausgabe 05/2016)

plastverarbeiter-logo-clean DATANOMIQ informiert in der Ausgabe 05/2016 der Fachzeitschrift Plastverarbeiter über die Möglichkeiten mit Big Data Analytics rund um die Kunststoffverarbeitung.

Die Verarbeitung von Kunststoffen ist mit unterschiedlichsten Fertigungsverfahren verbunden und wird daher in der Regel nur von auf Kunststoffverarbeitung spezialisierten Unternehmen beherrscht. Die Analyse von Big Data, also aus vielen heterogenen Quellen anfallende Daten, ermöglicht es Kunststoffverarbeitern die ständig wachsenden Datenmengen zu verwerten, um beispielsweise Materialkosten und Lagerbestände zu senken.

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DATANOMIQ ist Sponsor des Data Science Blog

data-science-blog-logoBerlin/München, Juni 2016: Der Data Science Blog (www.data-science-blog.com) ist der erste Multiautor-Blog und redaktionelles Webportal rund um Big Data, Data Science, Data Engineering und Data Security. Der Blog gibt anhand von Fachartikeln und Fortbildungsangeboten wichtige fachliche Einblicke in wegweisende Data Science Techniken und Methodiken. Eine hohe Aufmerksamkeit genießen zudem die Interviews, die regelmäßig mit CIOs renommierter Unternehmen veröffentlicht werden (z. B. Allianz, Telekom, Otto). Mittlerweile ist das Forum in der deutschsprachigen Data Science Community eine feste Größe und gilt als erste Anlaufstelle. DATANOMIQ unterstützt den Blog mit einem Sponsoring und hält dadurch den direkten Draht zur Community. „Der Data Science Blog ermöglicht uns einen hervorragenden Zugang zur Data Science Community für wegweisende Impulse und führendes Know how, aber auch den engen Kontakt für den eigenen IT-wissenschaftlichen Nachwuchs“ so Christoph Gabath von DATANOMIQ.

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