Predictive Analytics World

Anwender, Entscheider und Experten von Predictive Analytics treffen sich am 18. bis 19. November in Berlin, um sich über die neuesten Erkenntnisse und Fortschritte zu informieren.

Die führende Konferenz für Machine Learning

Seien Sie dabei, wenn sich am 18. bis 19. November Anwender, Entscheider und Experten von Predictive Analytics und Machine Learning in Berlin treffen, um sich über die neuesten Erkenntnisse und Fortschritte zu informieren.

Auszug aus dem diesjährigen Programm:

  • Vom Data Lake zur Data Platform: Kundendatenmanagement als Grundlage erfolgreicher Predictive Analytics
  • Sprung über die PoC-Falle: wie Ihr Data Lab zur Data Factory wird.
  • Model Management & Model Factories: der Data Engineer als Sexiest Job des 21. Jahrhunderts?
  • Hilfe, mein Unternehmen steckt in der Descriptive Analytics fest: mit der richtigen Datenstrategie den analytischen Reifegrad steigern.
  • Der AI-Reality-Check: wie finde ich die richtigen Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz?
  • Das Analytics-Produktivitätsdilemma: Datenmanagement als Hebel für höhere Analytics-Produktivität
  • Zeit Freundschaft zu schließen – zwischen Data Scientists, Statistikern, Data Engineers, Digitalen Analysten, Data Stewards und anderen Datenhelden.

Vom Data Lab zu Data Ops

Die Zeit des Experimentierens ist vorbei. Unternehmen erwarten, dass ihre Data Labs das liefern, was ihnen der KI-Hype versprochen hat: mehr Kunden, höhere Umsätze, effizientere Prozesse und vieles mehr. Doch viele Projekte stecken in der PoC-Falle fest: sie funktionieren als Prototyp – aber nicht im realen Betrieb. Aus der Data Science muss eine Data Industry werden: wir müssen selbst lernen, effizienter und effektiver zu werden – und zwar darin die wirklich kritischen Herausforderungen im Unternehmen zu identifizieren, die passenden Lösungsideen zu entwickeln, die Ideen schnell in funktionierende Modelle zu übersetzen, aus den Modellen skalierbare Lösungen zu entwickeln und schließlich dafür zu sorgen, dass diese Lösungen von den Fachbereichen gewinnbringend genutzt werden. Dies verlangt ein neues Selbstverständnis: wir sind nicht das Experimentierlabor der Unternehmen – sondern deren Maschinenraum: Data Ops statt Data Labs.

Lassen Sie sich wertvolle Tipps und Tricks von erfahrenen Experten aus namhaften Unternehmen wie McMakler, DataLab, Shopify, S&P Global, GfK und vielen mehr, nicht entgehen!

Standort vom Predictive Analytics World

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