Was ist eine Kausalitätsmaschine?
Eine Kausalitätsmaschine ist eine Technologieplattform, die lernt, versteht und Schlussfolgerungen zieht, die auf der Kausalität - und nicht nur auf der Korrelation - der eingegebenen Daten basieren.
Was sind die geschäftlichen Vorteile einer Kausalitätsmaschine?
Eine Kausalitätsmaschine ermöglicht Unternehmen:
- Besseres Verständnis und Umgang mit den in Daten versteckten Verzerrungen und Vorhersagesignalen.
- Gewinnen Sie die richtigen Erkenntnisse, um Vorhersagen zu treffen und das Qualitätsniveau des Vorhersageverhaltens sicherzustellen um effizienter handeln zu können.
- Bestimmen Sie schnell, was in einem Datensatz am wichtigsten ist, und ermitteln Sie die besten Maßnahmen, um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen.
- Priorisieren Sie kausale und relevante Faktoren und verzichten Sie auf nicht relevante korrelative Faktoren, um zu wissen, was wirklich zu welchen Ergebnisse führt und um eine effektive Vorgehensweise zu wählen.
- Generieren Sie Ergebnisse auch in volatilen Geschäftsumgebungen, indem Sie Ausreißer oder fehlende Daten ignorieren und neue Daten schnell erfassen und anpassen.
Wie funktioniert eine Kausalitätsmaschine?
Eine Kausalitätsmaschine verwendet eine gegenseitige Informationstheorie, um hochdimensionale Beziehungen innerhalb von Daten aufzudecken. Dieser Ansatz deckt Gruppeneffekte auf, die sonst verborgen bleiben würden, z. B. wenn mehrere Variablen interagieren und Ergebnissen auf suggestive Weise entsprechen. Und es deckt wichtige Muster auf, die mit traditionellen Data-Science-Methoden normalerweise übersehen werden.
Unser Kausalitätsmaschine vereinfacht den Prozess, reduziert systematische Fehler und liefert strategische und taktische Maßnahmen, die bei Veränderungen ergriffen werden können. Es wertet die Tausenden von möglichen Variablen in Daten aus – von Vertrieb und Marketing bis hin zu Personalwesen, von innovativer Forschung und Entwicklung bis hin zum Lernen von mehr aus digitalen Zwillingen – und findet Beziehungen. Es arbeitet mit extrem großen Datensätzen, um wertvolles Wissen über die Kombinationen von Faktoren abzuleiten, die am stärksten mit bestimmten Ergebnissen korrelieren.
Dieser „Clear-Box“-Ansatz funktioniert ohne Vorurteile oder vorgefertigte Modelle, indem relevante und beitragende Faktoren von nicht relevanten korrelativen Faktoren getrennt werden, um Benutzern schnell Einblicke in die Faktoren zu geben, die Ergebnisse vorhersagen. Eine Kausalitätsmaschine übernimmt das Ergebnis als Voraussetzung für die Analyse. Es kann dann riesige Datenmengen analysieren, um festzustellen, welche Variablen häufiger als andere mit diesem Ergebnis zusammenhängen.
Während dieses Prozesses entdeckt es Kombinationseffekte, bei denen Faktoren, die einzeln schwache Prädiktoren sind, in Kombination als stark prädiktiv angesehen werden können. Das System gibt automatisch mehrere Empfehlungen, um das angestrebte Ziel zu erreichen – ein leistungsstarkes Tool zur Entscheidungsfindung. Eine solche Analyse ermöglicht es Unternehmen, fundiertere Strategien zu entwickeln und spezifische Taktiken anzuwenden, um die Ursachen anzugehen. Benutzer müssen nur ihre Daten und ihre domänenspezifischen Ziele angeben. Eine KI-Kausalitäts-Engine untersucht autonom Zusammenhänge und berichtet darüber, wodurch die Abhängigkeit von internen Fachexperten reduziert wird.
Warum ist eine Kausalitätsmaschine einer traditionellen KI-Plattform für maschinelles Lernen überlegen?
Die meisten KI-Plattformen für maschinelles Lernen basieren ihre Analysen auf bekannten Modellen, die in mehreren Iterationen von Ingenieuren entwickelt wurden. Sie entwickeln einen Algorithmus und testen ein Modell mit einem gewünschten Ergebnis im Hinterkopf. Eine solche iterative Modellentwicklung zur Verfeinerung der KI-Engine, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, ist mühsam und kostspielig. Es braucht Zeit. Der Maschine muss beigebracht werden, Muster in Daten zu erkennen. Darüber hinaus sind Menschen fehlbar und verfügen über unterschiedliche Fachkenntnisse in statistischer Analyse, Datenwissenschaft oder bestimmten Arten von Themen, die erforderlich sind, um die richtigen Arten von Algorithmen zu entwickeln, damit Vorhersagemodelle funktionieren.
Umgekehrt umgeht eine Kausalitätsmaschine Vorurteile und vorgegebene Algorithmen. Es nimmt zunächst eine Hypothese als Ergebnis an und analysiert dann riesige Datenmengen, um festzustellen, welche Faktoren am ehesten mit diesem Ergebnis übereinstimmen. Es erstellt ein einzigartiges Modell für die Daten, mit denen es arbeitet. Das Modell verfeinert, trainiert und korrigiert sich dann selbst, ergibt Faktoren, die stärker mit den Ergebnissen zusammenhängen, und entdeckt, welche Variablen die besten prädiktiven Treiber für das Ziel sind.
