Erkennen Sie Anomalien in Ihren Daten mithilfe fortschrittlicher maschineller Lernverfahren, die es Ihnen ermöglichen, Unregelmäßigkeiten, potenzielle Probleme oder ungewöhnliche Muster proaktiv zu erkennen, um rechtzeitig einzugreifen und die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Geschäftsziele

Automatisierung
Geschäftseinblicke
Kosten senken
Qualität verbessern
Umsatz steigern

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Problem

Anomalien oder Ausreißer in den Daten können auf wichtige Ereignisse oder Unregelmäßigkeiten hinweisen, die Aufmerksamkeit erfordern. Die manuelle Erkennung von Anomalien in großen Datensätzen ist jedoch eine zeitaufwändige und schwierige Aufgabe. Herkömmliche Methoden zur Erkennung von Anomalien können subtile Unregelmäßigkeiten übersehen oder sich nicht an sich entwickelnde Muster anpassen, was zu Betriebsunterbrechungen und übersehenen Problemen führt.

Lösung

Ein maschinelles Lernmodell, das mit Ihren unternehmensspezifischen Daten trainiert wurde, wird vollständig in die Geschäftsprozesse integriert und identifiziert automatisch unregelmäßige Dateneinträge. Das Modell wird automatisch durch Drift-Erkennung überwacht und der Benutzer wird benachrichtigt, wenn ein erneutes Training erforderlich ist, um das Modell an die neuesten Daten anzupassen. Auf diese Weise kann der Benutzer ein erneutes Training auslösen, um eine gleichbleibend hohe Vorhersageleistung zu gewährleisten. Mitarbeiter können benachrichtigt werden, wenn unregelmäßige Einträge identifiziert werden, oder es können automatisierte Maßnahmen implementiert werden, um unregelmäßige Einträge automatisch zu behandeln und so den manuellen Aufwand und menschliche Fehler zu reduzieren.

Ergebnisse

Wir entwickeln einen Prototyp für ein Anomalieerkennungsmodell, das auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Der Prototyp verwendet Ihre historischen Daten und identifiziert Anomalien in einem Ja/Nein-Format. Die Ergebnisse des Prototyps umfassen Erkenntnisse aus der Datenanalyse/-bereinigung und dem Modelltraining, die Modellbewertung und die Erkennung von Anomalien für eine Reihe von Dateneinträgen sowie unsere Empfehlungen für die nächsten Schritte zur Umsetzung dieses Anwendungsfalls. Wenn das Modelltraining gute Bewertungskennzahlen liefert, ist ein typischer nächster Schritt die Verwendung der gegebenen Modellergebnisse für A/B-Tests in der Praxis und zur unmittelbaren Verbesserung des Geschäftsbetriebs.

Datenanforderungen

Historische Daten:
relevante Daten im Zeitverlauf, ggf. inklusive Anomalien.

System-Metriken:
Leistungsmetriken, Fehlerraten oder andere relevante Systemindikatoren.

Umgebungsvariablen:
andere externe Faktoren, die die Daten beeinflussen können.