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Aus Massendaten neues Wissen generieren

Mit Machine Learning Handelsprozesse optimieren

Bereich: Fachartikel

Machine Learning hat heute schon vielfältige Anwendungsbereiche. Mit ML-Unterstützung kann man zum Beispiel im Handel intelligente Entscheidungen treffen oder auch logistische Prozesse optimieren. Wie, das demonstriert das Osnabrücker IT-Architekturhaus Sievers-Group.

Welche Potenziale bieten selbstlernende Systeme für den Handel? Als Antwort auf diese Frage verknüpft die Sievers-Group Microsofts Azure Machine Learning Studio mit den Bestandsmanagement- oder ERP-Systemen ihrer Kunden. Die Anwender erhalten damit ein Analyseinstrument, das aus Massendaten neues Wissen generiert. Dieses Wissen lässt sich dann beispielsweise zur Optimierung von Marketingkampagnen oder zur Sortimentsplanung nutzen.

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Bereitgestellt von:
SIGS DATACOM GmbH - erschienen im AI Trendletter


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