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Prädiktive Daten verstehen

Die meisten Unternehmen arbeiten mit auto­matisierten Plattformen für maschinelles Lernen, die nur vorhandene bekannte Modellstrukturen verwenden und versuchen, Daten in sie einzufügen. Diese Ergebnisse basieren auf Korrelation, nicht auf Kausalität, und es fehlen die richtigen umsetzbaren Erkenntnisse und Modelle, um die getroffenen Vorhersagen zu erklären. Die Ergebnisse identifizieren nicht die Qualität der Daten, die prädiktiver Natur sind.
Der Cognizant Causality Service nutzt prädiktive Analysen und seine vorurteilsfreie Engine, um aus seinen Schlussfolgerungen zu lernen und weitere Schritte dementsprechend anzupassen. Auf diese Weise können unsere Kund:innen Verzerrungen erkennen und prädiktive Signale in ihren Daten nutzen, um schnell zu erkennen, was am wichtigsten ist: die Ermittlung der besten Maßnahmen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Cloudbasierte Analyselösung senkt die Investitionskosten um 30 Mio. Dollar

Unsere KI-Analyselösung half Minen­betreiber:innen auch dabei, Durchsatz und Effizienz zu überwachen, indem sie die Grundursache für niedrigere Erträge nahezu in Echtzeit betrachtete.

Ein Erdbewegungs­fahrzeug im Einsatz auf einem Bergbau­gelände

Unser Ansatz

Daten zu verstehen, ist oft komplex. Für den Umgang mit Vorurteilen und Ursache-Wirkungs-Zusammen­hängen ist ein praxisorientiertes und bewährtes mathematisches Modell erforderlich. Unsere Causality Engine vereinfacht den Prozess, reduziert Vorurteile und bietet strategische und taktische Maßnahmen, die Ihr Unternehmen als Reaktion auf Veränderungen ergreifen kann.
Sie können Beziehungen in den Variablen identifizieren und ein angepasstes Modell erstellen. Dieses Modell verfeinert, trainiert und korrigiert sich dann selbst und ist so in der Lage, echte kausale Zusammenhänge zu identifizieren.
Das Modell isoliert aus Tausenden von Variablen genau die Variablen, die die meiste Aussagekraft für das Eintreffen der benutzerdefinierten Geschäftsziele haben. Es identifiziert Kombinationseffekte, die , wenn die Faktoren isoliert betrachtet werden, schwache in Kombination aber stark Faktoren sind Das System liefert von sich aus mehrere Empfehlungen, um das gewünschte Ziel zu erreichen.

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