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Big Data sind heute oft in den Nachrichten, und selbst Technologien wie die künstliche Intelligenz haben eine große Resonanz.
Dies trägt jedoch nicht dazu bei, zu erklären, was sie sind und wie sie wirklich genutzt werden können; im Gegenteil, sie werden oft mit negativen Fakten in Verbindung gebracht und durch Hollywood-Filme werden Ahnenängste geweckt.
Jetzt ist das Sammeln von Daten für sich genommen eine Zeit- und Geldverschwendung. Der tatsächliche Wert ergibt sich, wenn Sie eine Analyse durchführen können, die eine Frage aus einem Business Case beantwortet.
Zum Beispiel bei der Beantwortung von Fragen, woher kommen meine Kunden, was sind ihre Präferenzen? Ausgehend davon können Sie eine Marktstrategie zur Umsatzsteigerung anlegen. In diesem Fall wird der Wert der Daten dadurch bestimmt, wie viel Umsatz zugenommen hat und nicht dadurch, wie viel Daten gesammelt wurden.
In Fortführung des Beispiels der Kundenpräferenzen konnten wir unsere Arbeit vereinfachen, indem wir einfach jeden Kunden nach seinen Wünschen fragten. Und genau das ist es, was Umfragen, Facebook Like, Google Stars oder Websites wie Tripadvisor tun.
Jetzt will fast jeder etwas von uns wissen, so sehr, dass das Gefühl zu einer Störung geworden ist, sie verlangen uns zu viel und zu oft. So sinkt die Quantität und Qualität der Daten.
Die Big Data Analyse dient dazu, dieses Problem auszugleichen und herauszufinden, was die Kunden wollen, ohne sie zu stören.
In Zusammenarbeit mit mehreren Restaurants und Geschäften haben wir Daten über WLAN-Netze gesammelt.
Wir haben diese Daten mit Hilfe neuer "Unsupervised Classification"-Verfahren analysiert. Die es Ihnen ermöglichen, Informationen über die Präferenzen Ihrer Kunden zu erhalten.
Unser Wissen und unsere Algorithmen, um Ihre Fragen mit Big Data zu beantworten. Die so gewonnenen Informationen können dann als training set für Machine Learning (ML) Algorithmen oder oder Deep Learn Neuronal Networks (DNN) verwendet werden.