Artificial Intelligence im Griff – volle Kontrolle mit AI Spurhalteassistenten

Meistern Sie die Herausforderungen im Zusammenhang mit AI

Datum

05.05.2022

Dieser Beitrag wurde verfasst von:

Marc Bastien

Zweifellos: Artificial Intelligence (AI) bietet Unternehmen aller Branchen vielfältige Chancen und Anwendungsmöglichkeiten. Für eine gewinnbringende Nutzung ist es allerdings kritisch, die Kontrolle über die AI zu wahren und sie in der Spur zu halten. Ohne entsprechenden Spurhalteassistenten ergibt sich schnell folgendes Bild: Die AI macht sich (im negativen Sinne) selbstständig, Zusammenhänge und daraus resultierende Entscheidungen lassen sich nicht mehr nachvollziehen – das oft mit ungewünschten Folgen.

Um die fachlichen und technischen Herausforderungen von AI soll es in diesem Blogbeitrag gehen. Zudem möchte ich Ihnen einen Lösungsansatz vorstellen, mit dem Sie diesen Herausforderungen potenziell begegnen können. 

Inhalt

AI als vereinfachte Bezeichnung

Zunächst eine Vereinbarung zur Vereinfachung: Mir ist wohl bewusst, wie unterschiedlich die Begriffe „Data Science“, „KI“, „AI“ oder „ML“ genutzt werden und dass es professionelle Erklärungen zu den Unterschieden gibt. Derzeit scheint sich die Abkürzung „AI“ – nicht unbedingt fachlich begründet, sondern eher von den Herstellern getrieben – durchzusetzen. Im Folgenden möge man mir verzeihen, wenn ich „AI“ verwende, es dient rein der Vereinfachung.

Verfolgt man die Nachrichten rund um die Entwicklung von AI, ergibt sich ein absolut heterogenes Bild, das sich mit meinen Erfahrungen aus meiner täglichen Arbeit deckt: Die Nutzung von AI, insbesondere konkret bei der Unterstützung realer Geschäftsprozesse im Unternehmen, deckt ein breites Spektrum von fast schon traditionellen Business Analytics / Intelligence Themen über Statistik bis hin zu echtem „Machine Learning“ ab, bei dem die Maschine einigermaßen autark Entscheidungen fällt oder zumindest vorschlägt.

Chancen in der Nutzung von AI

Welchen Einsatzzweck oder Nutzen hat AI? Bekomme ich von Geschäftspartnern diese Frage gestellt, so kann ich meist nur antworten: „Kommt drauf an“. Ohne Zweifel kann AI in jedem Business einen Mehrwert generieren, aber durch die fachliche und technische Abhängigkeit lässt sich die Mehrwertdiskussion nur selten im Vorfeld abschließend führen. 

Glühbirne als Symbol für Artificial Intelligence

Ein Mittel der Wahl: mit sogenannten „Proof-of-Value“ Workshops lässt sich, vor der eigentlichen Projektinvestition, der Mehrwert in einem vorgeschalteten Workshop anhand belastbarer Information bewerten. So werden echte Daten mit pragmatischen Prozessen, in einer abgeschotteten vordefinierten Umgebung mit erfahrenen Kollegen (Data Engineers, Data Scientists und Analytics Architekten) aufbereitet, analysiert, bewertet und schließlich erste Modelle gerechnet, die Aussagen bezüglich eines Use Cases zulassen. Beispiele: Bessere Response Rate im Marketing, Erkennung von Ausschuss in der Produktion, Vorbestimmung von Zahlungsverhalten im Controlling oder Vorhersage von Schadenshäufigkeiten in der KfZ-Versicherung.

Herausforderungen beim Einsatz

Die Beispiele von AI sind vielfältig, besonders, wenn der eigentliche Prozess der Analyse so gut und verlässlich ist, dass automatisierte Prozesse denk- und machbar werden, die direkt in den operativen Prozess eingreifen: In der Produktion wird ein Schlechtteil zur weiteren Kontrolle aussortiert oder in der Versicherung ein Vertrag entsprechend gewertet.

Technische Herausforderung

Die technische Herausforderung, aus einer isolierten, statistischen Analyse einen operativen AI-Prozess zu entwickeln, begegnen wir mit analytischen Plattformen, deren Berechtigung in der Bereitstellung dieser umfangreichen Fähigkeit liegt: Von der nachvollziehbaren, sicheren Integration verschiedener Datenquellen über Entwicklungsumgebungen für AI bis hin zum automatischen Deployment und Bereitstellung von AI-Services zur Integration in den operativen Prozess.

Doch der automatisierte Prozess birgt weitere Unsicherheiten. Wurde im ersten Ansatz noch mit gänzlich nicht-optimierten Daten der Einfluss auf Ausschuss in der Produktion bestimmt, so wird die Optimierung des Prozesses unmittelbar auch die Datenbasis verändern! War zuerst im Produktionsprozess die Fülltemperatur für den Ausschuss verantwortlich, welcher Parameter wird es sein, nachdem diese optimiert wurde? Zwangsläufig wird sich das entwickelte Data Science Modell ändern müssen, um die neue Datenlage zu berücksichtigen. Wer wird das Modell in der Spur halten?

Fachliche Herausforderung
Headerbild zu Data Science

Mit AI und Data Science wertvolle Informationen erkennen

Extrahieren Sie mit AI und Data Science versteckte, wertvolle Informationen aus großen Datenmengen, um so künftig datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Wir unterstützen Sie dabei!

AI muss in der Spur bleiben

Header Transparenz bei Artificial Intelligence.

Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von AI ist die größte Herausforderung für die Nutzung von AI. Im Zusammenhang mit fairer Beurteilung von Menschen oder menschlichem Verhalten sowieso. Im Zusammenhang mit anderen Daten würden wir konsequenterweise in absehbarer Zeit komplett den Durchblick über Zusammenhänge in den Daten verlieren, wenn wir der AI allein das Feld überließen.

Nicht ohne Grund beschäftigen sich auf höchster Ebene Experten und Politiker mit der Nutzung von AI, wie z. B. die EU mit dem neuen Rechtsrahmen für KI im April 2021.

AI Spurhalteassistent: Ein Ansatz

Es gibt einige technische Ideen, um AI in der Spur zu halten bzw. zu überwachen. Wie angedeutet, gibt es technische und fachliche Aspekte, die der Spurhalteassistent beachten muss!

  • Technische Aspekte können zum einen die Güte des Modells sein, die sich zwingend aus sich ändernden Datenbeständen bestimmt oder zum anderen ein einfacher „Drift“ des Modells, der sich konzeptionell ergibt.

  • Fachliche Aspekte werden kaum automatisch erkannt, weil die wenigsten Systeme von sich aus „fair“ sind. Der Mensch muss eingreifen, gewolltes Verhalten bzw. eine Kontrollgruppe definieren, um die AI gegen dieses zu messen.

Ein Beispiel für die technische Umsetzung zur Erkennung dieser Aspekte hat IBM einerseits „Stand-Alone“, anderseits als Bestandteil in seine analytische Plattform „Cloud Pak for Data“ integriert: Watson OpenScale.

AI im Griff mit Watson Open Scale

Screenshot von Watson OpenScale.

Oberfläche von Watson OpenScale

In Watson OpenScale werden AI Modelle aus verschiedenen Quellen (innerhalb der IBM Infrastruktur, aber auch z. B. Microsoft Azure ML Studio und weitere) überwacht und die Ergebnisse einem Nutzer in einem übersichtlichen Dashboard dargestellt bzw. per Alarm aktiv gepusht.

Modelle für die automatische Erkennung von Qualität und Drift sind in der Lösung bereits enthalten und müssen nur konfiguriert werden. Für die Erkennung von Fairness muss zunächst „Fairness“ in OpenScale definiert werden. Beliebige Definitionen und Kontroll- vs. Vergleichsgruppen sind möglich.

Watson OpenScale integriert sich komplett in die IBM analytische Plattform „Cloud Pak for Dataund komplettiert damit den Plattform-Ansatz: 

  • kommend von der Anbindung beliebiger Datenquellen
  • Bereitstellung von vertrauenswürdigen, dokumentierten Datenbeständen
  • Erstellung von AI-Modellen, manuell oder mit AI-Unterstützung
  • Deployment der AI-Modelle zur Nutzung in operativen Prozessen
  • Überwachung der Modelle in OpenScale

Umfangreiche Informationen zu Watson OpenScale finden Sie auf der Website der IBM.

Fazit: Behalten Sie die Kontrolle über Ihre AI!

Es bleibt festzuhalten: Um Mehrwert aus einer AI zu schöpfen, muss neben der ordungsgemäßen Einführung auch langfristig die Kontrolle über die Lösung gewahrt werden. Ein Spurhalteassistent und Software wie Watson OpenScale unterstützen Sie dabei, entsprechende Herausforderungen zu meistern und Ihre AI in Griff zu behalten. Weitere Informationen zum Thema Artificial Intelligence und Data Science finden Sie auf unseren Kompetenzseiten.

Über den Autor: Marc Bastien

Marc Bastien ist als Analytics Architect bei der TIMETOACT sowohl mit architekturellen Fragestellungen als auch mit deren Umsetzung beschäftigt. In mehr als 25 Jahren beruflicher Tätigkeit ist er stets dem Thema Analytics treu geblieben, zuerst beim Anwender, dann bei Anbietern und schließlich als Berater. Fachliche analytische Kundensituationen und die resultierenden Lösungen reizen ihn besonders. Sein Motto: „Steht doch alles in den Daten, muss man doch nur nutzen!“.

Marc Bastien
Software ArchitectTIMETOACT Software & Consulting GmbHKontakt
TIMETOACT
Service
Navigationsbild zu Business Intelligence
Service

Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

TIMETOACT
Service
Navigationsbild zu Data Science
Service

Data Science, Artificial Intelligence und Machine Learning

Data Science wird seit einiger Zeit als die Königsdisziplin bei der Erkennung von wertvollen Informationen in größeren Datenmengen gehandelt. Es verspricht, aus Daten beliebiger Struktur versteckte, wertvolle Informationen zu extrahieren.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Watson Studio
Technologie

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio ist eine integrierte Lösung für die Implementierung einer Data Science Landschaft. Sie hilft Unternehmen, den Prozess von der explorativen Analyse bis zur Implementierung und Operationalisierung der Analyseprozesse zu strukturieren und zu vereinfachen.

TIMETOACT
Service
Headerbild zu Dashboards und Reports
Service

Dashboards & Reports zur Visualisierung von Informationen

Die Disziplin der Business Intelligence stellt die notwenigen Mittel für den Zugriff auf Daten bereit. Darüber haben sich diverse Methoden herausgebildet, mit denen Informationen durch verschiedene Technologien an den Endnutzer transportiert werden.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild für IBM SPSS
Technologie

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Aufgabenstellungen beispielsweise aus dem Bereich Data Science und Data Mining über eine grafische Benutzeroberfläche modelliert und ausgeführt werden können.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Decision Optimization
Technologie

IBM Decision Optimization

Mathematische Algorithmen ermöglichen ein schnelles und effizientes Verbessern von teilweise gegenläufigen Vorgaben. Als integraler Bestandteil der IBM Data Science Plattform „Cloud Pak for Data“ bzw. „IBM Watson Studio” wurde die Entscheidungsoptimierung entscheidend erweitert und in den Data Science Prozess eingebettet.

TIMETOACT
Service
Headerbild zu Digitale Planung, Forecasting und Optimierung
Service

Daten nutzen zur Digitalen Planung und Optimierung

Nachdem über Dashboards und Reports die Daten aufbereitet und visualisiert wurden, gilt es nun die gewonnenen Daten entsprechend zu nutzen. Digitale Planung, Forecasting und Optimierung umschreibt alle Fähigkeiten einer IT-gestützten Lösung im Unternehmen, um Anwender in der digitalen Analyse und Planung zu unterstützen.

Event
Frankfurt, Austragungsort der IBM Watson Summit 2017
Event

Die TIMETOACT GROUP auf dem IBM Watson Summit 2017

Frankfurt – IBM lädt diesen Herbst erstmalig zum Watson Summit an den Main. Treffen Sie unsere Experten am TIMETOACT GROUP Stand und tauschen Sie sich über die neusten Trends rund um Watson und dessen Integration in Ihre Projekte aus.

TIMETOACT
Service
Headerbild zu Operationalisierung von Data Science (MLOps)
Service

Operationalisierung von Data Science (MLOps)

Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. Viele Unternehmen befinden sich mitten in einer Phase der fachlichen Beurteilung der Algorithmen und technischer Erprobung der entsprechenden Technologien.

TIMETOACT
Referenz
Referenz

vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein

Die TIMETOACT GROUP unterstützt den Verband der Ersatzkassen e. V. bei der Umstellung einer Systemumgebung auf neueste IBM-Technologie.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild IBM Cloud Pak for Data
Technologie

IBM Cloud Pak for Data

Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

TIMETOACT
Service
Headerbild zu Data Governance Consulting
Service

Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit

Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen Entscheidungen.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Watson® Knowledge Catalog
Technologie

IBM Watson® Knowledge Catalog

Heute ist „IGC“ eine eigene Lösung zur Katalogisierung und Metadatenverwaltung im Unternehmen und damit die Basis aller Anstrengungen eines Unternehmens zur Einhaltung von Regularien und Vorschriften bzw. zur Dokumentation der analytischen Assets.

TIMETOACT
Service
Teaserbild zu Data Integration Service und Consulting
Service

Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten – indem Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema bringen.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM DataStage
Technologie

IBM DataStage

Der IBM DataStage ist eine zentrale Plattform für unternehmensweite Informationsintegration. Mit IBM Information Server können Geschäftsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen extrahiert, konsolidiert und zusammengeführt werden.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM DB2
Technologie

IBM Db2

Die Datenbank IBM Db2 ist neben dem klassischen Einsatz im operativen Bereich seit vielen Jahren auch als führende Data Warehouse Datenbank im Markt etabliert.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Netezza Performance Server
Technologie

IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

TIMETOACT
Technologie
Haderbild zu IBM Cloud Pak for Application
Technologie

IBM Cloud Pak for Application

Mit dem IBM Cloud Pak for Application existiert ein solides Fundament, um „Cloud-Native“ Applikationen zu entwickeln, zu deployen und zu modernisieren. Da agiles Arbeiten für einen schnelleren Release-Zyklus unerlässlich ist, kommen unter anderem vorgefertigte DevOps Prozesse zum Einsatz.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Cloud Pak for Automation
Technologie

IBM Cloud Pak for Automation

Bei der Automatisierung manueller Schritte auf einer einheitlichen Plattform mit standardisierten Schnittstellen hilft Ihnen das „IBM Cloud Pak for Automation“. Mit dem Cloud-Pak for Business Automation lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Dokuments oder Vorgangs im Unternehmen abbilden.

TIMETOACT
Service
Header Konnzeption individueller Business Intelligence Lösungen
Service

Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.

TIMETOACT
Service
Headerbild zu Big Data, Data Lake und Data Warehouse
Service

Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data

Für die optimale Lösung – unter besonderer Berücksichtigung der fachlichen Anforderungen – kombinieren wir unterschiedliche Funktionalitäten.

TIMETOACT
Event
Event

TIMETOACT GROUP auf dem Data & AI Forum 2020

Unsere Experten zeigen auf dem IBM Data & AI Forum, wie sich Erkenntnisse aus Data Science für die Planung nutzen und so Kapazitäten optimal auschöpfen und auf Finanzkennzahlen ableiten lassen.

TIMETOACT
Blog
Blog

In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung

Um Innovation im Unternehmen voranzutreiben, braucht es eine state-of-the-art Data Analytics-Lösung. Oftmals ist hier eine Modernisierung von Nöten. Erfahren Sie in sechs Schritten, wie Sie die für Sie passende Lösung finden!

TIMETOACT
Referenz
Referenz

Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten und kann das Modell auch auf andere Fachabteilungen übertragen.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Planning Analytics mit Watson
Technologie

IBM Planning Analytics mit Watson

IBM Planning Analytics mit Watsons ermöglicht die Automatisierung von Planungs-, Budgetierungs-, Vorhersage- und Analyseprozessen mithilfe von IBM TM1.

TIMETOACT GROUP
News
News

Proof-of-Value Workshop

Heutige Unternehmen benötigen Datenintegrationslösungen, die offene, wiederverwendbare Standards sowie ein komplettes, innovatives Portfolio an Datenfunktionen bieten. Bewerben Sie sich auf einen unserer kostenfreien Workshops!

TIMETOACT
Referenz
Referenz

Modernes Business Intelligence und Data Warehouse System

IBM Cloud Pak for Data System ermöglicht Gesundheitskonzern AGAPLESION ein effektives Datenmanagement und komplexe Analysen .

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Cognos Analytics 11
Technologie

IBM Cognos Analytics 11

IBM Cognos Analytics ist eine zentrale Plattform zur Bereitstellung dispositiver Informationen im Unternehmen. Mit den Reporting- und Analysefunktionen von IBM Cognos können die relevanten Informationen unternehmensweit aufbereitet und genutzt werden.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Cloud Pak for Data Accelerator
Technologie

IBM Cloud Pak for Data Accelerator

Zum schnellen Einstieg in bestimmte Use Cases, konkret für bestimmte Geschäftsbereiche oder Branchen, bietet IBM auf Basis der Lösung „Cloud Pak for Data“ sogenannte Akzeleratoren, die als Vorlage für die Projektentwicklung dienen, und dadurch die Umsetzung dieser Use Cases deutlich beschleunigen können. Die Plattform selbst bringt alle notwendigen Funktionen für alle Arten von Analyticsprojekten mit, die Akzeleratoren den entsprechenden Inhalt.

TIMETOACT
Referenz
Referenz

Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter

TIMETOACT digitalisiert für KI.TEST mehrere Testverfahren zur Bestimmung der beruflichen Intelligenz und Persönlichkeit.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild Talend Data Integration
Technologie

Talend Data Integration

Talend Data Integration bietet eine hochskalierbare Architektur für nahezu jede Anwendung und jede Datenquelle – mit gut 900 Konnektoren von der Cloud Lösung wie Salesforce über klassische On-Premises Systeme.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu Talend Real-Time Big Data Platform
Technologie

Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu Talend Data Fabric
Technologie

Talend Data Fabric

Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild Talend Application Integration
Technologie

Talend Application Integration / ESB

Mit Talend Application Integration erschaffen Sie eine serviceorientierte Architektur und verbinden, vermitteln & verwalten Ihre Services und APIs in Echtzeit.

TIMETOACT GROUP
Kompetenz
Kompetenz

Artificial Intelligence & Data Strategy

Jedes Unternehmen erfasst und verwaltet Unmengen an Daten, z. B. aus Produktionsprozessen oder Geschäftstransaktionen. Doch nur ein Bruchteil dieser Daten wird effektiv genutzt, um Steuerungs- und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

TIMETOACT GROUP
Service
Headerbild Data Insights
Service

Data Insights

Mit Data Insights helfen wir Ihnen Schritt für Schritt mit der passenden Architektur neue Technologien zu nutzen und eine datengetriebene Unternehmenskultur zu entwickeln: von der Erschließung neuer Datenquellen, über die explorative Auswertung zur Gewinnung neuer Erkenntnisse bis hin zu Vorhersagemodellen.

TIMETOACT
Blog
Kompass als Symbolbild für einen Single-Point-of-Truth
Blog

Vorteile und Umsetzung eines Single-Point-of-Truths

Wer keine Struktur in seinen Informationswust bringt, dem bleiben Mehrwerte durch Big Data verschlossen. Für informierte, daten-gestützte Entscheidungen bedarf es eines Single-Point-of-Truths.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild IBM Cloud Pak for Data System
Technologie

IBM Cloud Pak for Data System

Mit dem Cloud Pak for Data System (CP4DS) stellt IBM die optimale Hardware für die Nutzung aller Funktionen des Cloud Pak for Data branchenweit bereit und setzt damit die Reihe der fertig konfigurierten Systeme („Appliance“ bzw. „Hyperconverged System“) fort.

TIMETOACT
Matthias QuaisserMatthias QuaisserBlog
Blog

EU-Nachhaltigkeitsrichtlinie (CSRD) – das müssen Sie wissen!

Die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) kommt! Was bedeutet das für Ihr Unternehmen? Wir haben es im Blog zusammengefasst!

Matthias BauerMatthias BauerBlog
Blog

Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst

Automatische Bilderkennung hat das Potenzial, Wasserwirtschaftsverbände spürbar zu entlasten – und so beim Hochwasserschutz zu unterstützen. Ein Fallbeispiel.

News
News

Künstliche Intelligenz in der Praxis: Referenz im Video

Welchen Nutzen KI Unternehmen bereits heute stiftet, damit beschäftigt sich der Vortrag von Marc Bastien, Solution Architect Analytics der TIMETOACT GROUP.

TIMETOACT
Marc BastienMarc BastienBlog
Boxhandschuhe als Symbol für Entscheidung zwischen Data Lake und Data Warehouse
Blog

Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?

Geht es um die Speicherung großer Datenmengen, kommt man um die Begriffe Data Lake und Data Warehouse kaum herum. Vielen Unternehmen stellt sich früher oder später die Frage, welche der beiden Lösungen für welchen Anwendungsfall geeignet ist.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Watson Discovery
Technologie

IBM Watson Discovery

Mit Watson Discovery werden Unternehmensdaten mittels moderner KI durchsucht, um Informationen zu extrahieren. Dabei nutzt die KI einerseits bereits antrainierte Methoden, um Texte zu verstehen, andererseits wird sie durch neues Training an den Unternehmensdaten, deren Struktur und Inhalten ständig weiterentwickelt und so die Suchergebnisse ständig verbessert.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Watson Assistant
Technologie

IBM Watson Assistant

Watson Assistant erkennt Intention in Anfragen, die über multiple Kanäle eingehen können. Watson Assistant wird anhand Real-Live Anforderungen angelernt und kann aufgrund der agierenden KI Zusammenhänge und Intention der Anfrage verstehen. Umfangreiche Rechercheanfragen werden an Watson Discovery geroutet und nahtlos in das Suchergebnis eingebettet.

Referenz
Hochsitz im Tal im Morgennebel mit Reh
Referenz

REVIERWELT: Cognitive Services und KI für Bildverarbeitung

IoT im Wald, Algorithmen für die Jagd? novaCapta und REVIERWELT zeigen, wie die modernen Technologien das Jägerleben vereinfachen und optimieren.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu IBM Watson Knowledge Studio
Technologie

IBM Watson Knowledge Studio

In IBM Watson Knowledge Studio trainieren Sie eine Künstliche Intelligenz (KI) auf Fachbegriffe Ihres Unternehmens oder Fachbereichs ("Domain Knowledge"). Auf diese Weise legen Sie die Grundlage für die automatisierte Textverarbeitung umfangreicher, fachbezogener Dokumente.

News
News

ARS Success Story: KI-basierte Marktanalyse mit swarmsoft®

Ein ARS Team aus den Bereichen Softwareentwicklung und Künstliche Intelligenz unterstützte die Galuba & Tofote Consulting PartG bei der Entwicklung der KI-basierten Marktanalyselösung swarmsoft®

TIMETOACT
Technologie
Technologie

Microsoft Azure Synapse Analytics

Mit Synapse hat Microsoft in der Azure Cloud eine Plattform für alle Aspekte von Analytics bereitgestellt. Synapse umfasst innerhalb der Plattform Dienste für die Datenintegration, Datenhaltung in jeglicher Größe und Big Data Analytics. Zusammen mit existierenden Architekturtemplates entsteht in kurzer Zeit für jeden analytischen Anwendungsfall eine Lösung.

News
News

IBM Think Digital Event Experience 2020

Wir ziehen ein Fazit und möchten insbesondere auf unser persönliches Highlight eingehen: IBM Cloud Satellite. Wir ziehen ein Fazit und möchten insbesondere auf unser persönliches Highlight eingehen: IBM Cloud Satellite.

Kompetenz
Headerbild für Edge Computing
Kompetenz

Edge Computing

Mit Edge Computing können Sie Daten dezentral, direkt am Ort ihrer Entstehung, analysieren und auswerten – und zwar nahezu in Echtzeit.

News
News

Fokus Versicherungen: Mit ARS und TIMETOACT

Seit über 20 Jahren unterstützen wir Unternehmen aus der Versicherungsbranche dabei, ihre IT zu modernisieren und für die Zukunft zu rüsten. Mit Dr. Matthias Quaisser hat die TIMETOACT GROUP nun einen weiteren, kompetenten fachlichen Branchenexperten für Versicherungen dazugewonnen.

News
News

Workshop mit Microservices-Experte Sam Newman

Gemeinsam mit unserem Kunden Lebensversicherung von 1871 a. G. München haben wir Sam Newman, Microservices-Experte und Buchautor, für einen Zwei-Tages-Workshop nach München eingeflogen. Mit dabei: unsere Kunden HUK-COBURG und DATEV eG.

News
News

ARS unterstützt Kunden in Zeiten der Corona-Krise

Zeiten wie diese erfordern Zusammenhalt, Kreativität und Agilität. Deshalb unterstützen wir unsere Kunden bei kurzfristigen Ausfällen ihrer wichtigen Ressourcen.

News
News

Whitepaper: IBM Software Compliance Audits meistern

Mit unserem Whitepaper möchten wir IBM Software Kunden ein Hilfsmittel an die Hand geben, um den Prozess des IBM Software Compliance Audits besser zu verstehen und die einzelnen Bausteine erfolgreich zu meistern.

TIMETOACT
Technologie
Headerbild zu Microsoft Azure
Technologie

Microsoft Azure

Azure ist das Cloud Angebot von Microsoft. In Azure werden zahlreiche Services bereitgestellt, nicht nur für analytische Anforderungen. Besonders zu nennen aus analytische Perspektive sind Services für die Datenhaltung (relational, NoSQL und in-Memory / mit Microsoft oder OpenSource Technologie), Azure Data Factory für Datenintegration, zahlreiche Services inklusive AI und natürlich Services für BI, wie Power BI oder Analysis Services.

TIMETOACT
Service
Headerbild zu Performance Strategy
Service

Performance Strategy – Ganzheitlicher Ansatz zur Optimierung

Mit einer Performance Strategy gewährleisten Sie, dass vorhandene und neu hinzukommende IT-Systeme und -Services den erwarteten Wertbeitrag, beispielsweise in Form von Effizienzgewinnen, bringen. Wir helfen Ihnen, den größtmöglichen Mehrwert aus Ihrer IT zu holen und die mit dem Einsatz verbundenen Risiken aktiv zu managen.

TIMETOACT
Martin LangeMartin LangeBlog
Checkliste als Symbol für die verschiedenen To Dos im Bereich Lizenzmanagement
Blog

Lizenzmanagement fest im Griff - Das sollten Sie wissen!

Lizenzmanagement hat nicht nur Relevanz für das Thema Compliance, sondern kann auch Kosten und Risiken minimieren. Mehr dazu im Beitrag.

TIMETOACT
Dominic LehrDominic LehrBlog
Blog

Amazon EC2: Performance richtig messen und optimieren!

Im Blog zeigen wir Ansätze zum Messen und Verwalten der Leistung von EC2-Instanzen. Zudem erfahren Sie, wie Sie mit IBM Turbonomic die Performance der darauf betriebenen Anwendungen optimieren.

Blog
African American Business woman hard working, debtor, deferred debt, Times Interest Earned, Subsidiary Ledger, Special Journal, Shareholders Equity, Scrap value, Price Index, Profitability Ratios
Blog

Dokumentenmanagement mit GPT optimieren

KI und GPT sind in aller Munde. Doch welche konkreten Use Cases sind möglich? Wie sieht die Einführung aus? Wir zeigen Ihnen, wie einer unserer Kunden Dokumentenmanagement durch den Einsatz von GPT revolutioniert hat.

TIMETOACT
Dominic LehrDominic LehrBlog
Blog

Microsoft Azure-Ressourcen automatisch skalieren

Im Blog stellen wir Ihnen Autoscale in Azure vor und zeigen, warum es sich lohnt, diese mit der automatischen Skalierung mit IBM Turbonomics zu kombinieren.

TIMETOACT
Dominic LehrDominic LehrBlog
Blog

Azure Cloud: Kosten mit IBM Turbonomic optimieren!

Im Blog erfahren Sie, wie Sie Ihre Microsoft Azure Kosten senken und dabei die bestmögliche Performance sichern. Und: wie IBM Turbonomic dabei unterstützen kann.

TIMETOACT
Dominic LehrDominic LehrBlog
Blog

AWS Cloud: So optimieren Sie Ihre Kosten mit IBM Turbonomic!

Wir geben Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Methoden des AWS-Cloud-Kostenmanagements.

TIMETOACT
Dominic LehrDominic LehrBlog
Blog

Elastic Block Storage: Performance und Kosten optimieren

Wir geben Ihnen einen Überblick zu EBS. Und: zeigen Ihnen, wie IBM Turbonomic Sie bei Performance und Kosten unterstützt.

Referenz
Headerbild Case Study FIVE Informatik AG, Büroräume
Referenz

FIVE: Prozess-Automation auch für KMUs

Gemeinsam mit novaCapta hat FIVE Informatik AG eine leistungsstarke Power Platform basierte Lösung für kleine und mittelständische Unternehmen geschaffen, die standardisierte Prozessschritte automatisiert bearbeitet.

Event
Event

X-INTEGRATE auf „Think about..AI – Meetup" der IBM

Dokumentenprozessierung im Gesundheitswesen: X-INTEGRATE berichtet in Frankfurt über neueste KI-Verfahren für Kliniken und Krankenversicherungen.

TIMETOACT GROUP
Service
Navigationsbild zu Data Science
Service

AI & Data Science

Die Datenmenge, die Unternehmen täglich produzieren und verarbeiten, wächst stetig an. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen über Kunden, Märkte, Geschäftsprozesse und vieles mehr. Doch wie können Unternehmen diese Daten effektiv nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen?

Blog
Close up of a business man working on a laptop, typing with his hands for work in office environment home office
Blog

Vorschau: IT-Trends 2024 - Teil 2

Von KI über IoT bis hin zu Intelligent Workplace: Welche Technologien und Herausforderungen warten 2024 auf Unternehmen? Wir haben gefragt, unsere Expert:innen haben geantwortet. Lesen Sie Teil 2 unserer IT-Trendvorschau!

Blog
Cropped shot of an african-american young woman using smart phone at home. Smiling african american woman using smartphone at home, messaging or browsing social networks while relaxing on couch
Blog

Best Practices für Copilot for Microsoft 365

Copilot for Microsoft 365 verspricht mehr Effizienz, Schnelligkeit und Produktivität im Arbeitsalltag. Doch hält Copilot, was es verspricht? Welche Dos & Don’ts sollte man beachten? Vier Kolleg:innen teilen ihre Erfahrungswerte und Best Practices!

Kompetenz
Kompetenz

Graphentechnologie

Wir helfen Ihnen, das volle Potential der Graphen zu nutzen, um Ihr Unternehmen zu transformieren. Unser Fachwissen reicht von der Modellierung von Graphdatenbanken und Graph Data Science bis hin zu generativer KI.

TIMETOACT
Referenz
Referenz

Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen

TIMETOACT begleitet die Hymer-Leichtmetallbau bei der Einführung von IBM Planning Analytics with Watson – für eine intelligente Unternehmensplanung sowie ein flexibles Reporting

TIMETOACT
Referenz
Referenz

Flexibilität bei der Datenauswertung eines Freizeitparks

Mit Unterstützung der TIMETOACT setzt ein Freizeitpark in Deutschland TM1 bereits seit vielen Jahren in unterschiedlichen Unternehmensbereichen ein, um einfach und flexibel Reportings-, Analyse- und Planungsprozesse durchzuführen.

TIMETOACT GROUP
Event
Event

Data Fabric: Basis für Analytics und KI der nächsten Stufe

Im Webinar erfahren Sie, warum das Thema Data Fabric für Versicherer so wichtig ist. Wir erklären Ihnen, was die Data Fabric genau ist und welche Funktionalität sie für Data Science sowie den IT-Betrieb aufweist. In einer praktischen Demo zeigen wir Ihnen konkret Anwendungsfälle aus der Versicherungsbranche. Darüber hinaus erfahren Sie, in welchen Schritten Sie Ihre eigene Data Fabric einführen können.

Kompetenz
Data Science & Advanced Analytics
Kompetenz

Data Science, AI & Advanced Analytics

Data Science & Advanced Analytics umfasst ein breites Spektrum von Werkzeugen, die Geschäftsabläufe untersuchen und helfen können, Änderungen und Verbesserungen herbeizuführen.

TIMETOACT GROUP
Leistung
Headerbild zu Digitale Transformation bei Versicherern
Leistung

Digitale Transformation bei Versicherungen meistern

Versicherer haben daher bereits die Chancen und Notwendigkeiten der Digitalisierung größtenteils erkannt. Trotzdem ist noch viel zu tun, denn Digitalisierung funktioniert nicht von einem Tag auf den anderen – besonders bei Versicherungen, bei denen es viele altmodische und langsame Prozesse gibt.