Wolters Kluwer
Erfahren Sie, wie Wolters Kluwer mit Dynamics 365 und Business Central Prozesse standardisierte und Innovationen beschleunigte.
Nutzen Sie Machine Learning und Predictive Analytics auf Basis von Azure, um Trends frühzeitig zu erkennen, Prozesse zu optimieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Unternehmen bewegen sich heute in einer datenreichen Umgebung: Informationsmengen wachsen, betriebliche Herausforderungen werden komplexer und Kundenerwartungen verändern sich ständig. Traditionelle Analysen zeigen oft nur, was bereits geschehen ist, nicht jedoch, was als Nächstes passieren könnte.
Machine Learning und Predictive Analytics kombinieren historische und aktuelle Daten mit intelligenten Algorithmen, um Trends vorherzusagen, Ressourcen zu optimieren und fundierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu unterstützen.
Copilot unterstützt Anwender dabei, Erkenntnisse aus Machine Learning und Predictive Analytics schneller zu nutzen. So lassen sich Zusammenhänge erkennen, Empfehlungen ableiten und fundierte Entscheidungen treffen.
Copilot analysiert historische Daten, um Trends vorherzusagen, und unterstützt Anwender dabei, frühzeitig auf Entwicklungen zu reagieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Copilot empfiehlt passende nächste Schritte auf Basis von Nutzerverhalten und Kontext, um die Produktivität im Arbeitsalltag zu verbessern.
Copilot analysiert Daten in Echtzeit und liefert aktuelle Erkenntnisse, damit Anwender schneller fundierte Entscheidungen treffen können.
Copilot nutzt prädiktive Modelle, um Workflows zu automatisieren, den manuellen Aufwand zu reduzieren und Prozesse gezielt zu optimieren.
Nutzen Sie das volle Potenzial von Machine Learning und Predictive Analytics
Führen Sie Daten aus Finanzen, Betrieb, Vertrieb und Lieferkette auf einer gemeinsamen Grundlage zusammen. Mit Machine Learning und Predictive Analytics erkennen Sie Trends früher, verbessern die Genauigkeit von Prognosen und schaffen die Basis für fundierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen.
Machine Learning und Predictive Analytics helfen Unternehmen dabei, Trends frühzeitig zu erkennen, Entscheidungen zu optimieren und Chancen sowie Risiken besser einzuschätzen. So lassen sich fundierte Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile erzielen.
Antizipieren Sie Trends, optimieren Sie Abläufe und reduzieren Sie Risiken mit prädiktiven Erkenntnissen.
Verarbeiten Sie große Datenmengen effizient und nutzen Sie Machine-Learning-Lösungen, die mit den Anforderungen Ihres Unternehmens wachsen.
Automatisieren Sie wiederkehrende Analysen und schaffen Sie Freiräume, damit sich Ihre Teams auf strategische Aufgaben und Innovationen konzentrieren können.
Modelle lernen aus neuen Daten und liefern mit der Zeit immer präzisere Prognosen und Empfehlungen.
Erfasst strukturierte und unstrukturierte Daten aus Datenbanken, APIs und Datenströmen, standardisiert sie und führt sie für Analysen und das Training von Machine-Learning-Modellen zusammen.
Rohdaten werden bereinigt, transformiert und angereichert. Fehlende Werte werden verarbeitet, Variablen kodiert und neue Merkmale erstellt, um die Modellleistung zu verbessern.
Machine-Learning-Modelle werden auf historischen Daten trainiert und anhand definierter Kriterien (Accuracy, Precision und Recall) bewertet, um das geeignetste Modell für den jeweiligen Anwendungsfall zu ermitteln.
Trainierte Modelle liefern Vorhersagen über APIs, Dashboards und Anwendungen und unterstützen Entscheidungen mit Prognosen, Risikobewertungen und fundierten Erkenntnissen.
Prodware bietet End-to-End-Unterstützung für Predictive Analytics mit Azure Machine Learning, Datenstrategie und MLOps-Know-how und hilft Unternehmen dabei, Daten in messbaren Mehrwert zu verwandeln.
Definieren Sie eine Datenstrategie und eine ML-Roadmap im Einklang mit Ihren Geschäftszielen und schaffen Sie die Grundlage für skalierbare Predictive-Analytics-Lösungen.
Implementieren Sie Azure Machine Learning, Databricks, AI Services und AKS und schaffen Sie eine robuste, skalierbare Plattform für KI- und Datenlösungen.
Ermöglichen Sie MLOps, Systemintegration, Monitoring und Optimierung, um KI-Lösungen langfristig erfolgreich und skalierbar einzusetzen.
Wir liefern Machine-Learning- und Predictive-Analytics-Lösungen, die auf die spezifischen Herausforderungen und Chancen unterschiedlicher Branchen zugeschnitten sind. So unterstützen wir Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen.
Risikobewertung:
Unterstützen Sie Risikobewertungen, die Betrugserkennung und die Vorhersage von Kundenverhalten mit Predictive Analytics.
Prädiktive Modelle:
Nutzen Sie regulatorisch konforme prädiktive Modelle für Investitions-, Kredit- und Compliance-Entscheidungen.
Bedarfsprognosen:
Bedarfsprognosen, vorausschauende Wartung und Ressourcenoptimierung für eine effizientere Planung und Produktion.
Operative Erkenntnisse:
Echtzeit-Erkenntnisse für Fertigung, Logistik und Bestandsmanagement.
Kundenanalyse:
Analyse des Kundenverhaltens, Bestandsprognosen und personalisierte Empfehlungen.
Datengetriebene Effizienz:
Erkenntnisse aus großen Datenmengen zur Verbesserung von Kundenerlebnissen und operativer Effizienz.
Projekterkenntnisse:
Ressourcenzuweisung, Vorhersage von Projektrisiken und Kundenerkenntnisse.
Operative Planung:
Optimierte Personal- und Einsatzplanung für verteilte Teams.
Erfahren Sie, wie Wolters Kluwer mit Dynamics 365 und Business Central Prozesse standardisierte und Innovationen beschleunigte.
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Erfahren Sie, wie Multideur mit modernen Cloud-Lösungen Abläufe digitalisierte, Prozesse optimierte und den Kundenservice weiter verbesserte.
Der HSV setzt mit Prodware als Digitalisierungspartner und Microsoft-Technologien auf moderne, zukunftsfähige Geschäftsprozesse.
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Heliox vereint ERP und CRM mit Dynamics 365 und verbessert so weltweit die Zusammenarbeit in Vertrieb, Service und Supply Chain.
Machine Learning und Predictive Analytics helfen Unternehmen dabei, aus Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Analyse historischer Daten können Muster und Trends erkannt, Prognosen erstellt und Entscheidungen gezielt unterstützt werden.
Predictive Analytics hilft Unternehmen dabei, Trends frühzeitig zu erkennen und Risiken besser einzuschätzen. Typische Einsatzgebiete sind Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Kundenanalysen, vorausschauende Wartung und personalisierte Empfehlungen.
Für prädiktive Modelle sind hochwertige historische Daten entscheidend. Dazu zählen beispielsweise Transaktions-, Verhaltens-, Sensor- oder demografische Daten. Eine gute Datenqualität verbessert die Genauigkeit der Vorhersagen.
Prodware kombiniert fundierte Data-Science-Expertise mit Microsoft Azure, um leistungsfähige Machine-Learning-Lösungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle bereitzustellen. Wir unterstützen Unternehmen dabei, Machine-Learning-Modelle sicher und skalierbar zu entwickeln, zu implementieren und kontinuierlich zu optimieren. Dank unserer Erfahrung in unterschiedlichen Branchen schaffen wir die Grundlage für präzisere Prognosen, effizientere Prozesse und fundierte Entscheidungen auf Basis Ihrer Daten.
Erzählen Sie uns von Ihrem Projekt, und wir zeigen Ihnen, wie Prodware Ihr Unternehmen transformieren kann.