carrot carrot carrot Change Centers x cognizanti collaborators create-folder Data Science Decisive Infrastructure download download edit Email exit Facebook files folders future-of-work global sourcing industry info infographic linkedin location Mass Empowerment Mobile First our-latest-thinking pdf question-mark icon_rss save-article search-article search-folders settings icon_share smart-search Smart Sourcing icon_star Twitter Value Webs Virtual Capital workplace Artboard 1

Bitte besuchen Sie auch unsere Seite zum Thema Covid-19, um zu erfahren wie Sie mit der Krise und der Zeit danach umgehen können.

Deutschland

No Results.

Did you mean...

Or try searching another term.

Kausalitätsmaschine

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. Während die meisten Plattformen für automatisiertes maschinelles Lernen (autoML) einen Algorithmus entwickeln und ein Modell mit einem gewünschten Ergebnis testen, 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.

Welche geschäftlichen Vorteile bietet eine Kausalitätsmaschine?

Eine Kausalitätsmaschine ermöglicht Unternehmen:

  • Besseres Verständnis und Umgang mit den in Daten versteckten Verzerrungen und Vorhersagesignalen zu erlangen.
  • Richtige Erkenntnisse zu gewinnen, um Vorhersagen zu treffen und das Qualitätsniveau des Vorhersageverhaltens sicherzustellen, um effizienter handeln zu können.
  • Schnell zu bestimmen, was in einem Datensatz am wichtigsten ist, und die besten Maßnahmen zu entwickeln, um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen.
  • Prioriserung kausaler und relevanter Faktoren, Vermeidung nicht relevanter korrelativer Faktoren, um zu wissen, was wirklich zu welchen Ergebnissen führt und um eine effektive Vorgehensweise zu wählen.
  • Ergebnisse zu generieren auch in volatilen Geschäftsumgebungen, indem Ausreißer oder fehlende Daten ignoriert und neue Daten schnell erfasst und angepasst werden.

ZURÜCK ZU

GLOSSAR