Event: IBI Symposium, 30.11.2017
Speaker: Dr. Christoph Tempich
Weitere Tech-Vorträge: https://www.inovex.de/de/content-pool/vortraege/
Tech-Artikel im inovex-Blog: https://www.inovex.de/blog/
Recommendations bilden im E-Commerce bereits seit geraumer Zeit eine wichtige und zentrale Rolle. Die Gründe dafür sind vielfältig: Bessere Kundenbindung, höhere Conversion Rates, optimiertes Up- und Cross-Selling Potenzial usw. Doch wie können diese Anreize erreicht werden? Wir zeigen Ihnen, welche Herausforderungen Ihnen begegnen, und wie Sie diese meistern können. Open Source hilft Ihnen dabei.
inovex mtpengage 2017 T. Leitermann, C. Tempich: What are data products and w...Christoph Tempich
These are the slides for our presentation at mtpEngage 28.4.2017 in Hamburg.
Abstract:
Making money out of data: Google, Facebook and Amazon are doing it on a grand scale – but how do I do it? We wanted to understand whether and how the product management of data products differs from the classical management of products. To this end, we conducted a study with product managers from various German companies. It quickly became apparent that the two disciplines differ significantly in respect of some central questions: the analysis of the value chain, the modeling of markets, the identification of customer tasks and thus the determination of value propositions. We investigated a total of 10 aspects and worked out the differences between the analytical methods. On the one hand, we were able to detect similarities between the product managers, who intuitively do similar things in some areas. On the other hand, we found out that a unified set of methods is missing, which would be very helpful though – according to the product managers and product owners in our interviews.
In the session, we would like to present our systematization of the differences and discuss the new methods for the definition and evaluation of data products that we derived from our analysis.
Conversion Rates steigern sich, wenn den Kunden das vorgeschlagen wird, was sie kaufen wollen.
Gute Vorschläge veranlassen Kunden dazu, wieder zu kommen. Denn was einmal gut funktioniert, funktioniert auch zweimal gut
Produktvorschläge erhöhen einfach dadurch die Verweildauer der Kunden, weil ihnen dadurch eine bequeme Möglichkeit geliefert wird, ohne neu suchen zu müssen im Shop zu browsen.
Passendes Zubehör vorschlagen, höherwertige Produkte vorschlagen, unter Umständen sogar Produkte, von denen die Kunden vorher noch nichts wussten steigern das Potenzial mehr zu verkaufen
Auffindbarkeit von Produkten dadurch erhöhen, dass sie vorgeschlagen werden.
Es ist durch vorhandene Techniken und Technologien, die sich im Bereich Data Mining, Machine Learning gebildet haben, kein Hexenwerk mehr, Recommendations umzusetzen. Dazu zählen bestimmte Ansätze wie Collaborative Filtering oder auch Open Soure Projekte wie Apache Mahout, die solche Ansätze versuchen umzusetzen, um Anwendern algorithmisches Handwerkszeug zu geben.
Im Vortrag wird aufgezeigt, dass der Wert von Daten im "Big Data" Zeitalter nicht an den 3 Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielseitigkeit) liegt, sondern an den damit möglichen besseren Entscheidungen, basierend auf dem veränderten Denken, dass Daten für alle Entscheidungen verfügbar und auswertbar sind.
Daraufhin wird auf die veränderten Anforderungen bzgl. Mitarbeitern (Data Scientists) und Produkten (Data Products) eingegangen, um als Unternehmen von diesem Wert zu profitieren.
Schliesslich werden aktuelle Trends aus der Forschung vorgestellt in den Bereichen Datenhaltung (NoSQL löst RDMBS nicht ab, sondern ergänzt das Portfolio) sowie Datenauswertung (Deep Learning ermöglicht nahezu übermenschliche Leistung in komplexen Problemdomänen).
Vortrag auf Lean, Agile & Scrum Konferenz 2013 in Zürich
Agile Projektentwicklung erfüllt oft nicht die hoch gesteckten Erwartungen aller Beteiligten. Story-Maps unterstützen einen wichtigen Mechanismus, der agile Projekte erfolgreich macht und der häufig außer Acht gelassen wird. Der Vortrag gibt eine Einführung in das Konzept von Story Maps und zeigt deren praktische Anwendung an Hand konkreter Projektbeispiele.
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...inovex GmbH
- Erfolgsfaktoren von Datenprodukten
- Praxisbeispiele für datenzentrische Geschäftsmodelle
- Inspirationen für digital angereicherte Beleuchtungsprodukte
Event: VDI Wissensforum, 22.11.2017
Speaker: Dr. Christoph Tempich
Weitere Tech-Vorträge: https://www.inovex.de/de/content-pool/vortraege/
Tech-Artikel im inovex-Blog: https://www.inovex.de/blog/
Sabine Bühn, Bernd Aschauer (Aschauer IT & Business)Praxistage
Innovation meets Data Analysis: Warum die Analyse Ihrer vorhandenen Datenschätze gerade jetzt einen Hebel für Innovationen darstellt. Sabine Bühn, Bernd Aschauer (Aschauer IT & Business)
Recommendations bilden im E-Commerce bereits seit geraumer Zeit eine wichtige und zentrale Rolle. Die Gründe dafür sind vielfältig: Bessere Kundenbindung, höhere Conversion Rates, optimiertes Up- und Cross-Selling Potenzial usw. Doch wie können diese Anreize erreicht werden? Wir zeigen Ihnen, welche Herausforderungen Ihnen begegnen, und wie Sie diese meistern können. Open Source hilft Ihnen dabei.
inovex mtpengage 2017 T. Leitermann, C. Tempich: What are data products and w...Christoph Tempich
These are the slides for our presentation at mtpEngage 28.4.2017 in Hamburg.
Abstract:
Making money out of data: Google, Facebook and Amazon are doing it on a grand scale – but how do I do it? We wanted to understand whether and how the product management of data products differs from the classical management of products. To this end, we conducted a study with product managers from various German companies. It quickly became apparent that the two disciplines differ significantly in respect of some central questions: the analysis of the value chain, the modeling of markets, the identification of customer tasks and thus the determination of value propositions. We investigated a total of 10 aspects and worked out the differences between the analytical methods. On the one hand, we were able to detect similarities between the product managers, who intuitively do similar things in some areas. On the other hand, we found out that a unified set of methods is missing, which would be very helpful though – according to the product managers and product owners in our interviews.
In the session, we would like to present our systematization of the differences and discuss the new methods for the definition and evaluation of data products that we derived from our analysis.
Conversion Rates steigern sich, wenn den Kunden das vorgeschlagen wird, was sie kaufen wollen.
Gute Vorschläge veranlassen Kunden dazu, wieder zu kommen. Denn was einmal gut funktioniert, funktioniert auch zweimal gut
Produktvorschläge erhöhen einfach dadurch die Verweildauer der Kunden, weil ihnen dadurch eine bequeme Möglichkeit geliefert wird, ohne neu suchen zu müssen im Shop zu browsen.
Passendes Zubehör vorschlagen, höherwertige Produkte vorschlagen, unter Umständen sogar Produkte, von denen die Kunden vorher noch nichts wussten steigern das Potenzial mehr zu verkaufen
Auffindbarkeit von Produkten dadurch erhöhen, dass sie vorgeschlagen werden.
Es ist durch vorhandene Techniken und Technologien, die sich im Bereich Data Mining, Machine Learning gebildet haben, kein Hexenwerk mehr, Recommendations umzusetzen. Dazu zählen bestimmte Ansätze wie Collaborative Filtering oder auch Open Soure Projekte wie Apache Mahout, die solche Ansätze versuchen umzusetzen, um Anwendern algorithmisches Handwerkszeug zu geben.
Im Vortrag wird aufgezeigt, dass der Wert von Daten im "Big Data" Zeitalter nicht an den 3 Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielseitigkeit) liegt, sondern an den damit möglichen besseren Entscheidungen, basierend auf dem veränderten Denken, dass Daten für alle Entscheidungen verfügbar und auswertbar sind.
Daraufhin wird auf die veränderten Anforderungen bzgl. Mitarbeitern (Data Scientists) und Produkten (Data Products) eingegangen, um als Unternehmen von diesem Wert zu profitieren.
Schliesslich werden aktuelle Trends aus der Forschung vorgestellt in den Bereichen Datenhaltung (NoSQL löst RDMBS nicht ab, sondern ergänzt das Portfolio) sowie Datenauswertung (Deep Learning ermöglicht nahezu übermenschliche Leistung in komplexen Problemdomänen).
Vortrag auf Lean, Agile & Scrum Konferenz 2013 in Zürich
Agile Projektentwicklung erfüllt oft nicht die hoch gesteckten Erwartungen aller Beteiligten. Story-Maps unterstützen einen wichtigen Mechanismus, der agile Projekte erfolgreich macht und der häufig außer Acht gelassen wird. Der Vortrag gibt eine Einführung in das Konzept von Story Maps und zeigt deren praktische Anwendung an Hand konkreter Projektbeispiele.
Spotlight Data Products: Digitale Produktanreicherung als Geschäftsmodell für...inovex GmbH
- Erfolgsfaktoren von Datenprodukten
- Praxisbeispiele für datenzentrische Geschäftsmodelle
- Inspirationen für digital angereicherte Beleuchtungsprodukte
Event: VDI Wissensforum, 22.11.2017
Speaker: Dr. Christoph Tempich
Weitere Tech-Vorträge: https://www.inovex.de/de/content-pool/vortraege/
Tech-Artikel im inovex-Blog: https://www.inovex.de/blog/
Sabine Bühn, Bernd Aschauer (Aschauer IT & Business)Praxistage
Innovation meets Data Analysis: Warum die Analyse Ihrer vorhandenen Datenschätze gerade jetzt einen Hebel für Innovationen darstellt. Sabine Bühn, Bernd Aschauer (Aschauer IT & Business)
Wie Delivery Hero Experimentation als Entscheidungshilfe nutztOptimizely
Mit über 150.000 Restaurantpartnern ist Delivery Hero das weltweit größte Food-Netzwerk. Ihr Erfolg bei Online-Essensbestellungen ist auch einer innovativen Digitalstrategie zu verdanken. Der experimentelle Ansatz von Delivery Hero ist wesentlicher Bestandteil dieser Strategie.
Nehmen Sie an unserem Webinar teil, um zu erfahren, was Sie mit digitalen Experimenten erreichen können:
- Optimierung der Customer Experience
- Steigerung der Conversion Rate
- Vermeidung von Fehlern
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxisinovex GmbH
Der Einsatz von Social-Media-Technologien im Unternehmensalltag wird mittlerweile durch eine Vielzahl von Plattformen unterstützt, wie zum Beispiel IBM Connections, Jive, Microsoft SharePoint oder Liferay. Bestimmt steht auch Ihnen eine dieser Plattformen zur Verfügung.
Die technischen Voraussetzungen sind also geschaffen - aber was jetzt? Bleibt auch bei Ihnen das Engagement hinter den Erwartungen zurück? Fragen Sie sich, wie Sie die neuen Möglichkeiten effizient in Ihren Arbeitsalltag integrieren können? Fehlt der Bezug zum täglichen Geschäft in der Kommunikation auf den Plattformen?
Die Präsentation stellt Anwendungsfälle vor und erklärt anhand eines konkreten Projektbeispiels, wie die typische Einführung von Enterprise-2.0-Technologien aussehen kann. Es gibt Hinweise zur Vorauswahl der geeigneten Tools, dazu, wie die Technologien am besten in Unternehmensprozesse integriert werden und wie der Erfolg der Maßnahmen gemessen werden kann.
Daniel Wrigley von SHI wird ein bisschen etwas darüber erzählen warum Recommendations, also gezielte Produktvorschläge, relevant sind.
Was man diesbezüglich beachten und tun sollte und was man eher vermeiden sollte.
Gezielte Produktvorschläge sind lange kein Nice-To-Have-Feature mehr, sondern sind eigentlich schon vollkommen im e-Commerce angekommen und gehören zur Standard-Palette von Online-Shops.
Merkzettel/Wunschliste ist auch ein Feature zusätzlich zu Recommendations, das ich im Shop haben sollte.
Conversion Rates steigern sich, wenn den Kunden das vorgeschlagen wird, was sie kaufen wollen.
Der Warenkorbwert wird dadurch gesteigert, dass an den richtigen Stellen Vorschläge gemacht werden. Wie beim Einkauf im Supermarkt, in dem kurz vor dem Bezahlen noch Kleinigkeiten angeboten werden: Süßigkeiten, Feuerzeuge, Batterien, …
Gute Vorschläge veranlassen Kunden dazu, wieder zu kommen. Denn was einmal gut funktioniert, funktioniert auch zweimal gut.
Produktvorschläge erhöhen einfach dadurch die Verweildauer der Kunden, weil ihnen dadurch eine bequeme Möglichkeit geliefert wird, ohne neu suchen zu müssen im Shop zu browsen. Je höhere die Verweildauer desto besser vertraut mit dem Angebot, bedeutet wieder einen Vorteil für den Shop.
Passendes Zubehör vorschlagen, höherwertige Produkte vorschlagen, unter Umständen sogar Produkte, von denen die Kunden vorher noch nichts wussten steigern das Potenzial mehr zu verkaufen
Auffindbarkeit von Produkten dadurch erhöhen, dass sie vorgeschlagen werden. Der Kunde kann sich besser vertraut machen mit dem Sortiment, indem er Produkte vorgeschlagen bekommt, auf die er normalerweise nicht stoßen würde.
Es ist durch vorhandene Techniken und Technologien, die sich im Bereich Data Mining, Machine Learning gebildet haben, kein Hexenwerk mehr, Recommendations umzusetzen. Dazu zählen bestimmte Ansätze wie Collaborative Filtering oder auch Open Soure Projekte wie Apache Mahout, die solche Ansätze versuchen umzusetzen, um Anwendern algorithmisches Handwerkszeug zu geben.
Diese Techniken und Technologien machen auch die Verarbeitung großer Datenmengen möglich. Jeder Shop kann seine Recommendations-Funktionen in beliebiger Manier skalieren.
- Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen?
- Wie passen AI und Social Media zusammen?
- Wie wird ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt?
- Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics?
Future Workplace: Was adidas Group Mitarbeitende, Studierende und Jungunterne...University St. Gallen
Unternehmen sehen sich unter Druck, ihre Arbeitsplatzumgebung - insbesondere die Ausstattung mit Informationstechnik (IT) sowie die Arbeitsstile und Leitlinien - produktiv und attraktiv zu gestalten. Besteht zwischen Wunsch und Wirklichkeit der Arbeitsplatzausstattung eine groβe Diskrepanz, bedienen sich die Mitarbeitenden im Web und nutzen private Geräte; es entsteht eine Schatten-IT, die Informationssicherheitsrisiken in sich birgt. In einer dreiteiligen empirischen Befragung - mit Interviewpartnern bei adidas Group, mit innovativen Jungunternehmen als Avantgarde der Arbeitspraxis und mit einer Online-Studierendenumfrage im Frühjahr 2013 - wurden die Spannungsfelder in dieser aktuellen, alle betreffenden Situation aus der Perspektive der adidas Group untersucht. Der Beitrag stellt die interessantesten Ergebnisse als Grundlage für die Diskussion von Handlungsempfehlungen dar.
Präsentation zum Digital Analytics & Optimization Maturity Index DAOMI zum Meetup am 08.10.2018 in Köln zur Meetup-Gruppe "Wie gut verstehen Sie Ihre Kunden?"
Vortrag von der IA Konferenz 2018 in Berlin der vorstellt wie UX Thinking hilft auf Basis von Mandaten Produktvision zu entwickeln und der die Bet-Cost-Matrix vorstellt.
Social-Media-Monitoring für KulturinstitutionenChristoph Deeg
Dies sind die Folien zu meinem Impulsvortrag beim Treffpunkt Kulturmanagement am 17.08.2011. Den Vortrag und die Diskussion könnt Ihr sehen unter: http://proj.adobeconnect.com/p48gf2pw8sp/?launcher=false&fcsContent=true&pbMode=normal
Beste Grüße
Christoph Deeg
„So nutzen Sie Xing & Co für Ihren Vertriebserfolg“Citrix
Heute schon gexinged? Andreas Uthmann verrät, wie Sie mit Social Sales Ihre Konkurrenz ins Schwitzen bringen und mit einfachen Schritten einen strategischen Wettbewerbsvorteil aufbauen. Erfahren Sie, welche Werkzeuge und soziale Plattformen geeignet sind und sich durch Social Sales neue Zielgruppen identifizieren lassen.
Vom datengetriebenen Unternehmen zum DatentreiberDatentreiber
Big Data treibt die Unternehmen um. Riesige Datenmengen erfordern komplexe Lösungen. Big-Data-Lösungen treiben somit vor allem die Kosten in die Höhe. Doch statt mit Big Data zu beginnen, sollten Unternehmen anfangen zu fragen: Welche Daten treiben mein Unternehmen voran? Woher bekomme ich diese Daten? Und wie nutze ich die Daten, um Kosten zu reduzieren und Umsätze zu steigern? Big Data ist hier nur eine Teilantwort unter vielen. Im Vordergrund des Vortrags stehen konkrete Anwendungsbeispiele, wie Unternehmen Daten gewinnbringend als Treibstoff für ihr Online-Business nutzen: von Customer-Insights-Analysen über Churn-Reduzierung bis hin zu Personalisierung.
Mobile Business Solutions - Mobile Engagement als Schlüssel zum ErfolgMilos Radovic
Dass mobile Geräte und damit verbunden auch mobile Applikationen nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken sind, liegt auf der Hand. Die Durchdringung unseres Alltags durch Software schreitet im Eiltempo voran. Nichtsdestotrotz nutzen Unternehmen die daraus resultierenden Chancen heute noch viel zu selten. Dabei können vor allem bedürfnisorientierte Mobile-Angebote und Angebote welche mit den täglichen Aktivitäten der Kunden vereint werden eine gewinnbringende Angelegenheit darstellen.
Im zweiten Teil unserer «Knowledge-2-Go-Serie» zeigen wir wie Mobile Apps als Tür zu Interaktionen mit den eigenen Kunden genutzt werden und wie Mobile Lösungen auch als starkes Instrument in der Optimierung unternehmensspezifischer Prozesse eingesetzt werden können.
6 Trends und Präferenzen in der digitalen Kommunikation
Storytelling und Content: Wer surft, will Unterhaltung, Information oder Kommerz: am liebsten leicht verdaulich (Video first)
Mobile First: Google misst und Google bestimmt. Mobile Search Index ist der neue Leitindex
Sharing and distributed trust: Menschen suchen im Netz nach Gleichgesinnten und Empfehlungen
Microtargeting: Der richtige Inhalt für den richtigen Kunden
Search Experience Optimization: Es geht nicht um viele Suchergebnisse sondern um den schnellsten Weg zum gewünschten Ergebnis
Digital Customer Experience: Kunden suchen im Netz nach Antworten und haben dabei wenig Zeit
Wenn uns Googles Updates und Algorithmusanpassungen in den letzten Jahres eines gelehrt haben, dann dass es für eine optimale Sichtbarkeit in den Suchergebnissen nicht mehr genügt, die Rankingfaktoren und Lücken der Suchmaschinen richtig auszunutzen. Vielmehr ist aus der Optimierung für Suchmaschinen eine Optimierung für den Nutzer geworden, um diesem die besten Ergebnisse für seine Suchanfrage zu liefern. Doch woher wissen wir, was Nutzer wirklich wollen, und wie schaffen wir es, dass sich die Nutzer auf unserer Website wohlfühlen? Diese Aufgabe erfordert mehr als technisches Verständnis, schließt Design-, Usability- und UX-Elemente ein und darf auch die Vermarktung nicht außer Acht lassen. Wie können wir also die gewohnten Silos durchbrechen, um Nutzer besser abzuholen und glücklich zu machen?
Talk zur Webinale mit André Scharf und Peter Rozek.
Wenn uns Googles Updates und Algorithmusanpassungen in den letzten Jahres eines gelehrt haben, dann dass es für eine optimale Sichtbarkeit in den Suchergebnissen nicht mehr genügt, die Rankingfaktoren und Lücken der Suchmaschinen richtig auszunutzen. Vielmehr ist aus der Optimierung für Suchmaschinen eine Optimierung für den Nutzer geworden, um diesem die besten Ergebnisse für seine Suchanfrage zu liefern. Doch woher wissen wir, was Nutzer wirklich wollen, und wie schaffen wir es, dass sich die Nutzer auf unserer Website wohlfühlen? Diese Aufgabe erfordert mehr als technisches Verständnis, schließt Design-, Usability- und UX-Elemente ein und darf auch die Vermarktung nicht außer Acht lassen. Wie können wir also die gewohnten Silos durchbrechen, um Nutzer besser abzuholen und glücklich zu machen?
Der steinige Weg zum automatisierten Data Science Produkt – Empfehlungen und ...Rising Media Ltd.
„Irgendwie müsste es doch möglich sein, unsere Marketing-Entscheidungen automatisiert und datengestützt zu optimieren. Bauchgefühl ist ja gut, aber auf Dauer? Wir haben da doch diesen Riesenberg an Daten. Nein, eigentlich sind es ganz viele Berge. Und eine Idee habe ich auch – lass uns unsere Preissetzung optimieren! Oder doch die Vertriebstätigkeiten?“
In unserer Deep-Dive Session zeigen wir im Detail, wie wir von einem unklaren „Ideenwust“ und einem bestenfalls rudimentären Verständnis von Datenerfordernissen und –realitäten schrittweise zu einer komplett datengetriebenen Software zur Optimierung von Marketing-Aktivitäten kommen. Interaktive Elemente machen den kompletten Prozess erlebbar – von der Priorisierung der Use Cases über die Erstellung erster Design Scribbles in Design Studio Workshops bis hin zur agilen Entwicklung der webbasierten Softwarelösung. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf der Herausforderung liegen, komplexe Data Science Modelle im agilen Setup – welches auf stetige Software-Inkremente abzielt – zu entwickeln. Konkrete Praxisbeispiele ziehen wir aus unseren noch laufenden Entwicklungen von Data Science Webapplikationen zur Retail Store Optimierung, Promotion-Optimierung und zur Produkt-Launch-Optimierung.
lldb kann mehr als nur einfache Breakpoints oder po. In dem Vortrag zeigt Oliver Bayer, wie sich mit Hilfe von lldb Programmcode zur Ausführungszeit manipulieren lässt, ohne das hierfür der Sourcecode anzupassen ist. Sei es, damit Test- oder Debugcode nicht in die produktiv App gelangt, oder weil der Sourcecode für einen Teil der App nicht vorliegt.
Event: macoun, 04.10.2019
Speaker: Oliver Bayer, inovex
Mehr Tech-Vorträge: inovex.de/vortraege
Mehr Tech-Artikel: inovex.de/blog
Are you sure about that?! Uncertainty Quantification in AIinovex GmbH
With the advent of Deep Learning (DL), the field of AI made a giant leap forward and it is nowadays applied in many industrial use-cases. Especially critical systems like autonomous driving, require that DL methods not only produce a prediction but also state the certainty about the prediction in order to assess risks and failure.
In my talk, I will give an introduction to different kinds of uncertainty, i.e. epistemic and aleatoric. To have a baseline for comparison, the classical method of Gaussian Processes for regression problems is presented. I then elaborate on different DL methods for uncertainty quantification like Quantile Regression, Monte-Carlo Dropout, and Deep Ensembles. The talk is concluded with a comparison of these techniques to Gaussian Processes and the current state of the art.
Speaker: Dr. Florian Wilhelm, Simon Bachstein, inovex
Event: PyCon/PyData Berlin 2019
Datum: 10.10.2019
Mehr Tech-Vorträge: inovex.de/vortraege
Mehr Tech-Artikel: inovex.de/blog
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- Optimierung der Customer Experience
- Steigerung der Conversion Rate
- Vermeidung von Fehlern
Sharepoint, Liferay & Co.: Social Business Integration in der Praxisinovex GmbH
Der Einsatz von Social-Media-Technologien im Unternehmensalltag wird mittlerweile durch eine Vielzahl von Plattformen unterstützt, wie zum Beispiel IBM Connections, Jive, Microsoft SharePoint oder Liferay. Bestimmt steht auch Ihnen eine dieser Plattformen zur Verfügung.
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Die Präsentation stellt Anwendungsfälle vor und erklärt anhand eines konkreten Projektbeispiels, wie die typische Einführung von Enterprise-2.0-Technologien aussehen kann. Es gibt Hinweise zur Vorauswahl der geeigneten Tools, dazu, wie die Technologien am besten in Unternehmensprozesse integriert werden und wie der Erfolg der Maßnahmen gemessen werden kann.
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Was man diesbezüglich beachten und tun sollte und was man eher vermeiden sollte.
Gezielte Produktvorschläge sind lange kein Nice-To-Have-Feature mehr, sondern sind eigentlich schon vollkommen im e-Commerce angekommen und gehören zur Standard-Palette von Online-Shops.
Merkzettel/Wunschliste ist auch ein Feature zusätzlich zu Recommendations, das ich im Shop haben sollte.
Conversion Rates steigern sich, wenn den Kunden das vorgeschlagen wird, was sie kaufen wollen.
Der Warenkorbwert wird dadurch gesteigert, dass an den richtigen Stellen Vorschläge gemacht werden. Wie beim Einkauf im Supermarkt, in dem kurz vor dem Bezahlen noch Kleinigkeiten angeboten werden: Süßigkeiten, Feuerzeuge, Batterien, …
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Produktvorschläge erhöhen einfach dadurch die Verweildauer der Kunden, weil ihnen dadurch eine bequeme Möglichkeit geliefert wird, ohne neu suchen zu müssen im Shop zu browsen. Je höhere die Verweildauer desto besser vertraut mit dem Angebot, bedeutet wieder einen Vorteil für den Shop.
Passendes Zubehör vorschlagen, höherwertige Produkte vorschlagen, unter Umständen sogar Produkte, von denen die Kunden vorher noch nichts wussten steigern das Potenzial mehr zu verkaufen
Auffindbarkeit von Produkten dadurch erhöhen, dass sie vorgeschlagen werden. Der Kunde kann sich besser vertraut machen mit dem Sortiment, indem er Produkte vorgeschlagen bekommt, auf die er normalerweise nicht stoßen würde.
Es ist durch vorhandene Techniken und Technologien, die sich im Bereich Data Mining, Machine Learning gebildet haben, kein Hexenwerk mehr, Recommendations umzusetzen. Dazu zählen bestimmte Ansätze wie Collaborative Filtering oder auch Open Soure Projekte wie Apache Mahout, die solche Ansätze versuchen umzusetzen, um Anwendern algorithmisches Handwerkszeug zu geben.
Diese Techniken und Technologien machen auch die Verarbeitung großer Datenmengen möglich. Jeder Shop kann seine Recommendations-Funktionen in beliebiger Manier skalieren.
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Future Workplace: Was adidas Group Mitarbeitende, Studierende und Jungunterne...University St. Gallen
Unternehmen sehen sich unter Druck, ihre Arbeitsplatzumgebung - insbesondere die Ausstattung mit Informationstechnik (IT) sowie die Arbeitsstile und Leitlinien - produktiv und attraktiv zu gestalten. Besteht zwischen Wunsch und Wirklichkeit der Arbeitsplatzausstattung eine groβe Diskrepanz, bedienen sich die Mitarbeitenden im Web und nutzen private Geräte; es entsteht eine Schatten-IT, die Informationssicherheitsrisiken in sich birgt. In einer dreiteiligen empirischen Befragung - mit Interviewpartnern bei adidas Group, mit innovativen Jungunternehmen als Avantgarde der Arbeitspraxis und mit einer Online-Studierendenumfrage im Frühjahr 2013 - wurden die Spannungsfelder in dieser aktuellen, alle betreffenden Situation aus der Perspektive der adidas Group untersucht. Der Beitrag stellt die interessantesten Ergebnisse als Grundlage für die Diskussion von Handlungsempfehlungen dar.
Präsentation zum Digital Analytics & Optimization Maturity Index DAOMI zum Meetup am 08.10.2018 in Köln zur Meetup-Gruppe "Wie gut verstehen Sie Ihre Kunden?"
Vortrag von der IA Konferenz 2018 in Berlin der vorstellt wie UX Thinking hilft auf Basis von Mandaten Produktvision zu entwickeln und der die Bet-Cost-Matrix vorstellt.
Social-Media-Monitoring für KulturinstitutionenChristoph Deeg
Dies sind die Folien zu meinem Impulsvortrag beim Treffpunkt Kulturmanagement am 17.08.2011. Den Vortrag und die Diskussion könnt Ihr sehen unter: http://proj.adobeconnect.com/p48gf2pw8sp/?launcher=false&fcsContent=true&pbMode=normal
Beste Grüße
Christoph Deeg
„So nutzen Sie Xing & Co für Ihren Vertriebserfolg“Citrix
Heute schon gexinged? Andreas Uthmann verrät, wie Sie mit Social Sales Ihre Konkurrenz ins Schwitzen bringen und mit einfachen Schritten einen strategischen Wettbewerbsvorteil aufbauen. Erfahren Sie, welche Werkzeuge und soziale Plattformen geeignet sind und sich durch Social Sales neue Zielgruppen identifizieren lassen.
Vom datengetriebenen Unternehmen zum DatentreiberDatentreiber
Big Data treibt die Unternehmen um. Riesige Datenmengen erfordern komplexe Lösungen. Big-Data-Lösungen treiben somit vor allem die Kosten in die Höhe. Doch statt mit Big Data zu beginnen, sollten Unternehmen anfangen zu fragen: Welche Daten treiben mein Unternehmen voran? Woher bekomme ich diese Daten? Und wie nutze ich die Daten, um Kosten zu reduzieren und Umsätze zu steigern? Big Data ist hier nur eine Teilantwort unter vielen. Im Vordergrund des Vortrags stehen konkrete Anwendungsbeispiele, wie Unternehmen Daten gewinnbringend als Treibstoff für ihr Online-Business nutzen: von Customer-Insights-Analysen über Churn-Reduzierung bis hin zu Personalisierung.
Mobile Business Solutions - Mobile Engagement als Schlüssel zum ErfolgMilos Radovic
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Digital Customer Experience: Kunden suchen im Netz nach Antworten und haben dabei wenig Zeit
Wenn uns Googles Updates und Algorithmusanpassungen in den letzten Jahres eines gelehrt haben, dann dass es für eine optimale Sichtbarkeit in den Suchergebnissen nicht mehr genügt, die Rankingfaktoren und Lücken der Suchmaschinen richtig auszunutzen. Vielmehr ist aus der Optimierung für Suchmaschinen eine Optimierung für den Nutzer geworden, um diesem die besten Ergebnisse für seine Suchanfrage zu liefern. Doch woher wissen wir, was Nutzer wirklich wollen, und wie schaffen wir es, dass sich die Nutzer auf unserer Website wohlfühlen? Diese Aufgabe erfordert mehr als technisches Verständnis, schließt Design-, Usability- und UX-Elemente ein und darf auch die Vermarktung nicht außer Acht lassen. Wie können wir also die gewohnten Silos durchbrechen, um Nutzer besser abzuholen und glücklich zu machen?
Talk zur Webinale mit André Scharf und Peter Rozek.
Wenn uns Googles Updates und Algorithmusanpassungen in den letzten Jahres eines gelehrt haben, dann dass es für eine optimale Sichtbarkeit in den Suchergebnissen nicht mehr genügt, die Rankingfaktoren und Lücken der Suchmaschinen richtig auszunutzen. Vielmehr ist aus der Optimierung für Suchmaschinen eine Optimierung für den Nutzer geworden, um diesem die besten Ergebnisse für seine Suchanfrage zu liefern. Doch woher wissen wir, was Nutzer wirklich wollen, und wie schaffen wir es, dass sich die Nutzer auf unserer Website wohlfühlen? Diese Aufgabe erfordert mehr als technisches Verständnis, schließt Design-, Usability- und UX-Elemente ein und darf auch die Vermarktung nicht außer Acht lassen. Wie können wir also die gewohnten Silos durchbrechen, um Nutzer besser abzuholen und glücklich zu machen?
Der steinige Weg zum automatisierten Data Science Produkt – Empfehlungen und ...Rising Media Ltd.
„Irgendwie müsste es doch möglich sein, unsere Marketing-Entscheidungen automatisiert und datengestützt zu optimieren. Bauchgefühl ist ja gut, aber auf Dauer? Wir haben da doch diesen Riesenberg an Daten. Nein, eigentlich sind es ganz viele Berge. Und eine Idee habe ich auch – lass uns unsere Preissetzung optimieren! Oder doch die Vertriebstätigkeiten?“
In unserer Deep-Dive Session zeigen wir im Detail, wie wir von einem unklaren „Ideenwust“ und einem bestenfalls rudimentären Verständnis von Datenerfordernissen und –realitäten schrittweise zu einer komplett datengetriebenen Software zur Optimierung von Marketing-Aktivitäten kommen. Interaktive Elemente machen den kompletten Prozess erlebbar – von der Priorisierung der Use Cases über die Erstellung erster Design Scribbles in Design Studio Workshops bis hin zur agilen Entwicklung der webbasierten Softwarelösung. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf der Herausforderung liegen, komplexe Data Science Modelle im agilen Setup – welches auf stetige Software-Inkremente abzielt – zu entwickeln. Konkrete Praxisbeispiele ziehen wir aus unseren noch laufenden Entwicklungen von Data Science Webapplikationen zur Retail Store Optimierung, Promotion-Optimierung und zur Produkt-Launch-Optimierung.
Ähnlich wie Data Product Discovery: Die Produktseite der digitalen Transformation (20)
lldb kann mehr als nur einfache Breakpoints oder po. In dem Vortrag zeigt Oliver Bayer, wie sich mit Hilfe von lldb Programmcode zur Ausführungszeit manipulieren lässt, ohne das hierfür der Sourcecode anzupassen ist. Sei es, damit Test- oder Debugcode nicht in die produktiv App gelangt, oder weil der Sourcecode für einen Teil der App nicht vorliegt.
Event: macoun, 04.10.2019
Speaker: Oliver Bayer, inovex
Mehr Tech-Vorträge: inovex.de/vortraege
Mehr Tech-Artikel: inovex.de/blog
Are you sure about that?! Uncertainty Quantification in AIinovex GmbH
With the advent of Deep Learning (DL), the field of AI made a giant leap forward and it is nowadays applied in many industrial use-cases. Especially critical systems like autonomous driving, require that DL methods not only produce a prediction but also state the certainty about the prediction in order to assess risks and failure.
In my talk, I will give an introduction to different kinds of uncertainty, i.e. epistemic and aleatoric. To have a baseline for comparison, the classical method of Gaussian Processes for regression problems is presented. I then elaborate on different DL methods for uncertainty quantification like Quantile Regression, Monte-Carlo Dropout, and Deep Ensembles. The talk is concluded with a comparison of these techniques to Gaussian Processes and the current state of the art.
Speaker: Dr. Florian Wilhelm, Simon Bachstein, inovex
Event: PyCon/PyData Berlin 2019
Datum: 10.10.2019
Mehr Tech-Vorträge: inovex.de/vortraege
Mehr Tech-Artikel: inovex.de/blog
Why natural language is next step in the AI evolutioninovex GmbH
In 2010 ImageNet finally ended the AI winter and gave machines the sense of sight. Within the following years dramatic improvements in tasks such as image classification and object detection lead to innovations like face ID and autonomous driving. Recently, similar developments happened in the field of natural language. Using Attention mechanism and transformers tasks such as question answering and text summarization reached new benchmarks.
This talk will not only explain those, but point out how Transfer Learning and open source models such as Google Bert will open the field to new innovations in AI.
Speaker: Nico Kreiling, inovex
Event: AIxIA, 01.10.2019
Mehr Tech-Vorträge: inovex.de/vortraege
Mehr Tech-Artikel: inovex.de/blog
Die Worldwide Developers Conference (WWDC) ist eine von Apple jährlich durchgeführte Konferenz für Software-Entwickler (MacOS, iOS und WatchOS). Um die WWDC 2019 nochmal Revue passieren zu lassen, wurde beim Mobile Development Karlsruhe Meetup zu einer offenen Diskussionsrunde eingeladen. Die Slides fassen die für inovexler Philipp interessantesten Neuigkeiten der WWDC2019 zusammen und dienten beim Meetup als Diskussionsgrundlage.
Event: 9. Mobile Development Meetup (WWDC Edition)
Speaker: Philipp Wallrich, inovex
Datum: 17.06.2019
Mehr Tech-Vorträge: inovex.de/vortraege
Mehr Tech-Artikel: inovex.de/blog
Trust is good, control is better – A short story about Network Policies.
Abstract:
Probably everybody who uses Kubernetes in a productive environment with multiple users possibly has looked at policies. Often the operators of the cluster(s) just trust the policies but in some cases it might be useful to control if the policies actually have taken action and often there are just to many Policies in the cluster setup to manually test them all (and obviously you don’t want to do this). Testing the effectiveness of the Network Policies can be done in different approaches. In this talk we will show you the benefits and drawbacks of different approaches and what solution we finally chose. Also we will show you some other tools and how they complement our solution. As a takeaway you will get an overview of different testing strategies for policies, as well as understanding challenges in testing policies in general and the Kubernetes ecosystem.
Event: ContainerDays 2019
Datum: 26.06.2019
Speaker: Johannes M. Scheuermann, Maximilian Bischoff (beide inovex)
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Interpretierbarkeit von ML-Modellen hat die Zielsetzung, die Ursachen einer Prognose offenzulegen und eine daraus abgeleitete Entscheidung für einen Menschen nachvollziehbar zu erklären. Durch die Nachvollziehbarkeit von Prognosen lässt sich beispielsweise sicherstellen, dass deren Herleitung konsistent zum Domänenwissen eines Experten ist. Auch ein unfairer Bias lässt sich durch die Erklärung aussagekräftiger Beispiele identifizieren.
Prognosemodelle lassen sich grob in intrinsisch interpretierbare Modelle und nicht-interpretierbare (auch Blackbox-) Modelle unterscheiden. Intrinsisch interpretierbare Modelle sind dafür bekannt, dass sie für einen Menschen leicht nachvollziehbar sind. Ein typisches Beispiel für ein solches Modell ist der Entscheidungsbaum, dessen regelbasierter Entscheidungsprozess intuitiv und leicht zugänglich ist. Im Gegensatz dazu gelten Neuronale Netze als Blackbox-Modelle, deren Prognosen durch die komplexe Netzstruktur schwer nachvollziehbar sind.
In diesem Talk erläuterte Marcel Spitzer das Konzept von Interpretierbarkeit im Kontext von Machine Learning und stellte gängige Verfahren zur Interpretation von Modellen vor. Besonderen Fokus legte er dabei auf modellunabhängige Verfahren, die sich auch auf prognosestarke Blackbox-Modelle anwenden lassen.
Event: M3 Minds Mastering Machines
Speaker: Marcel Spitzer
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Jenkins X – CI/CD in wolkigen Umgebungeninovex GmbH
Das Ökosystem rund um Kubernetes wächst täglich. Insbesondere cloud-native Continuous-Deployment-Strategien stehen Hoch im Kurs und werden in diversen Open-Source-Projekten vorangetrieben. In einer Reihe von Evalutionen nimmt inovex diese Tools genauer unter die Lupe - den Anfang macht Jenkins X.
Jenkins X wurde im März 2018 veröffentlicht. Das Konzept hinter dem Tool ist primär, bestehende Teillösungen (Helm, Skaffold, Prow, Tekton) einzusetzen, um sie abstrahiert in ein Kommandozeilen-Interface zu packen. Der Vortrag beschreibt sowohl die klassische Architektur als auch den "Severless"-Ansatz. Des weiteren werden das Kommandozeilen-Tool "jx", der allgemeine Entwicklungs-Workflow sowie diverse Features vorgestellt.
Bei unseren Tests im Rahmen der Evaluation sind uns einige Stolpersteine aufgefallen. Es sind vor allem die vielen eingesetzten Dritt-Tools, die den Betrieb und den Upkeep eines mit Jenkins X erstellten Clusters verkomplizieren. Als Fazit stellen wir Jenkins X im Mai 2019 ein "befriedigend" aus und beobachten gespannt, wie sich das Tool in den kommmenden Monaten und Jahren weiterentwickeln wird.
Event: Talk4Nerds, 29.04.2019
Speaker: Simon Kienzler, Johannes M. Scheuermann (beide inovex)
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Neben dem großen Machine-Learning-Trend in der Cloud zeichnet sich zunehmend die Tendenz ab, bestimmte Aufgaben direkt auf Edge-Geräten auszuführen. Wir erkunden die Vorteile von Auswertungen direkt an der Quelle der Daten und die damit verbundenen Herausforderungen. Denn die Rechenleistung der Cloud steht uns hier leider nicht zur Verfügung.
Zur Lösung stehen uns verschiedene Hardwareoptionen wie CPUs, GPUs, FPGAs oder spezielle ASICs und Frameworks zur Verfügung, die wir am Beispiel von einem Convolutional Neural Network evaluieren. Dabei gibt es praktische Tipps und Erfahrungen aus realen Projekten sowie anschauliche Demos auf verschiedenen Hardwareplattformen.
Vorkenntnisse:
Vorkenntnisse über tiefe neuronale Netze sind von Vorteil.
Lernziele:
- Verständnis über die Vorteile von AI auf Edge-Geräten und den damit verbundenen Herausforderungen.
- Wissen über die verschiedenen Hard- und Softwarelösungen erlangen, um diese in eigenen Projekten einzusetzen.
Event: building IoT, 03.04.2019
Speaker: Dominik Helleberg, inovex
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Der Talk auf der Konferenz „Talk4Nerds“ der R+V Versicherung bot eine Einführung in Prometheus als Monitoring-Lösung. Dabei ging inovexler Christoph auf die Anforderungen an ein modernes Monitoring Tool ein, wie Prometheus diesen Anforderungen entspricht und warum es zum defacto Standard im Kubernetes-Umfeld geworden ist. Abschließen beleuchtete Christoph die Non-Goals und wie man diese mit zusätzlichen Tools dennoch erreichen kann.
Speaker: Christoph Petrausch (inovex)
Event: Talk4Nerds
Datum: 29.04.2019
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Recommender systems support the decision making processes of customers with personalized suggestions. These widely used systems influence the daily life of almost everyone across domains like ecommerce, social media, and entertainment. However, the efficient generation of relevant recommendations in large-scale systems is a very complex task. In order to provide personalization, engines and algorithms need to capture users’ varying tastes and find mostly nonlinear dependencies between them and a multitude of items. Enormous data sparsity and ambitious real-time requirements further complicate this challenge. At the same time, deep learning has been proven to solve complex tasks like object or speech recognition where traditional machine learning failed or showed mediocre performance.
Join Marcel Kurovski to explore a use case for vehicle recommendations at mobile.de, Germany’s biggest online vehicle market. Marcel shares a novel regularization technique for the optimization criterion and evaluates it against various baselines. To achieve high scalability, he combines this method with strategies for efficient candidate generation based on user and item embeddings—providing a holistic solution for candidate generation and ranking.
The proposed approach outperforms collaborative filtering and hybrid collaborative-content-based filtering by 73% and 143% for MAP@5. It also scales well for millions of items and users returning recommendations in tens of milliseconds.
Event: O'Reilly Artificial Intelligence Conference, New York, 18.04.2019
Speaker: Marcel Kurovski, inovex GmbH
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In seinem Meetup Talk berichtete Maximilian von den aktuellen Problemen von Cloud Computing – insbesondere im Internet of Things – und wie diese durch Edge Computing mitigiert werden können. Er erklärte, wie eine generische Edge-Computing-Architektur aussehen kann und zeigte Anwendungsfälle, von denen manche auch schon in existierenden Produkten umgesetzt sind.
Im Anschluss stellte er Azure IoT Edge vor und erläuterte, wie es das bestehende IoT Framework von Microsoft erweitert sowie die Grundkonzepte, die IoT Edge bereitstellt. Auch die Probleme in dem noch jungen Produkt wurden angesprochen, aber auch die Vorteile und Features, die es liefert.
In der gemeinsamen Demo mit Eli haben dann beide Speaker die technischen Details von Azure IoT Edge gezeigt und demonstriert, beispielsweise wie Code automatisiert von einer CI/CD-Pipeline in Azure DevOps auf ein IoT-Gerät deployed werden kann.
Event: inovex Meetup, 12.03.& 19.03.2019
Speaker: Maximilian Bischoff, inovex
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Es liegt in der Natur des Menschen das Unvorhersehbare vorherzusagen: Wetter, Aktienkurse, Krankheitsverläufe, die Reaktion eines Menschen. Neueste Deep Learning Ansätze sind in der Lage solche sequentielle Sachverhalte immer genauer zu prognostizieren, setzen aber auch immer größere Datenmengen und Rechenleistungen voraus, die sowohl in Forschung als auch in der Praxis häufig nicht vorliegen. Wie kann man gute Ergebnisse erreichen, wenn nur wenig Daten vorliegen?
Marisa Mohr stellte in ihrem Vortrag einen neuen und vielversprechenden informationstheoretischen Ansatz zum Feature Learning von sequentiellen Daten vor, der potenziell auch mit wenigen Daten auskommt. Dabei ging es speziell um ordinale Muster in Zeitreihen, wie sie beispielsweise als Veränderung von Emotionen im Gesprächsverlauf zu finden sind. Eine solche Entwicklung ist für Menschen in der Regel leicht zu erkennen. Chatbots hingegen können nicht intuitiv auf solche Emotionsverläufe reagieren, sondern müssen entsprechend programmiert werden.
Details:
Deep-Learning-Ansätze wie LSTMs, RNNs oder TCNs haben sich im Umgang mit sequentiellen Daten bewährt. Neuronale Netzwerke sind tief im technischen Sinn, weil sie mehrere (verborgene) Schichten besitzen, aber nicht weil sie ein tiefes Verständnis von Problemen entwickeln. In diesem Vortrag stellte Marisa einen symbolischen informationstheoretischen Ansatz des Representation Learnings von Zeitreihen vor und damit eine Möglichkeit, konzeptionelle Schichten zu konstruieren. Die Idee hinter der sogenannten Permutationsentropie besteht darin, anstelle der Werte einer Zeitreihe die Ordnungsrelation zwischen den Werten zu betrachten, und so auf das natürliche Auf und Ab des zugrundeliegenden dynamischen Systems zurückzugreifen.
Event: inovex Meetup: Das Unvorhersehbare vorhersagen: Zeitreihen und Chatbots, 26.03.2019
Speakerin: Marisa Mohr (inovex)
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Talk to me – Chatbots und digitale Assistenteninovex GmbH
Menschliche Kommunikation folgt zwar einer ganzen Reihe von Regeln, diese lassen sich aber schwer formalisieren. Nicht zuletzt deshalb, weil in unseren Interaktionen immer auch eine Fülle von Welt- und implizitem Kontextwissen eine Rolle spielt. Rein regelbasierte Chatbots sind daher nicht nur äußert komplex in der Programmierung, sondern stoßen in vielen Anwendungsbereichen schnell an ihre Grenzen.
In diesem Vortrag gab Anna Weißhaar einen Überblick über die aktuellen Lösungen und Herausforderungen im Bereich digitale Assistenten. Der Fokus lag dabei auf Ansätzen, die Chatbots „chatty“ machen, sie also möglichst adäquat auf im Voraus unbekannte Nutzereingaben reagieren zu lassen.
Event: inovex Meetup: Das Unvorhersehbare vorhersagen: Zeitreihen und Chatbots, 26.03.2019
Speaker: Anna Weißhaar (inovex)
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Nicht zuletzt durch die medienwirksame Erfolge des maschinellen Lernens durch DeepMind, OpenAI und Kollegen ist Künstliche Intelligenz im Moment wieder in aller Munde. Einerseits locken zahlreiche neue, vorher undenkbare Anwendungen wie die automatische Diagnose von Krankheiten, autonome Fahrzeuge und Drohnen, oder die automatische Übersetzung gesprochener Wörter. Andererseits warnen mahnenden Stimmen wird vor dem zunehmendem Einflussnahme der „Algorithmen“ auf fast alle Bereiche unseres Lebens sowie vor unerwünschten Folgen von sich verselbstständigenden Computern gewarnt. Einige träumen von – oder fürchten sich vor – der vermeintlich unausweichlichen Singularität, an der sich nichts weniger als das Schicksal der gesamten Menschheit entscheiden wird. Doch was verbirgt sich hinter dem Begriff Künstliche Intelligenz? Je nachdem, wen man fragt, erhält man unterschiedliche, bisweilen gegensätzliche Antworten. Dieser Vortrag stellt einige dieser Antworten vor und versucht sie (nicht nur) anhand von Beispielen aus Forschung und Anwendung einzuordnen.
Event: Business Analytics Day, 07.03.2019
Speaker: Dr. Matthias Richter, Dr. Stefan Igel (inovex)
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In den letzten drei Jahren haben wir die Infrastruktur der Fernseh-Plattform waipu.tv gebaut. Dabei haben wir angefangen Tools für den Betrieb in Golang zu schreiben. Aus einigen der Tools wurden Core-Services, die auch die Last einer Fußball-WM-Übertragung locker wegstecken. Wir wollen euch zeigen, wie wir mit der selben Tool-Chain (Golang & Co) Betriebs-Probleme lösen und kritische Business-Applikationen entwickeln. Klassisch DevOps oder Golden Hammer?
Speaker: Christoph Petrausch, Igor Lankin (beide inovex)
Event: DevOpsConference, 04.12.2018
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Das Android Open Source Project, kurz AOSP, ist das Betriebssystem, das auf den meisten heutigen und wahrscheinlich auch auf deinem Smartphone läuft. Es ist die Basis für das Android-App-Universum und wird von Millionen Nutzern und Entwicklern auf der Welt verwendet. Wegen der offenen Verfügbarkeit des Source Codes ist es auch die Basis für bekannte Custom ROMs wie LineageOS.
Der erste Teil des Talks gab eine Übersicht über die Architektur des Betriebssystems, das App-Ökosystem, den Hardware Abstraction Layer (HAL), die Sicherheitskonzepte und einige neue Betriebssystementwicklungen wie Project Treble in Android 8.0.
Der zweite Teil des Talks gab einen Einblick in den Quellcode und die Struktur des AOSP: Wie lädt man sich den Source Code herunter, wie baut man das AOSP für unterstützte Geräte und wie kann man die eigenen ROMs auf ein Smartphone flashen? Zum Spaß wurde auch noch in einige Implementierungsdetails von Android-App-API-Funktionen geblickt, die man als App Developer schon aufgerufen hat.
Speaker: Stefan Lengfeld, inovex
Event: inovex Meetup Köln, 23.10.2018
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Interpretable Machine Learning describes the process of revealing causes of predictions and explaining a derived decision in a way that is understandable to humans. The ability to understand the causes that lead to a certain prediction enables data scientists to ensure that the model is consistent to the domain knowledge of an expert. Furthermore, interpretability is critical to obtain trust in a model and to be able to tackle problems like unfair biases or discrimination against particular subgroups. This talk covers an introduction to the concept of interpretability and an overview of popular interpretability techniques.
Speaker: Marcel Spitzer, inovex
Event: Kaggle Munich Meetup, 20.11.2018
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Performance evaluation of GANs in a semisupervised OCR use caseinovex GmbH
Online vehicle marketplaces are embracing artificial intelligence to ease the process of selling a vehicle on their platform. The tedious work of copying information from the vehicle registration document into some web form can be automated with the help of smart text-spotting systems, in which the seller takes a picture of the document, and the necessary information is extracted automatically.
Florian Wilhelm details the components of a text-spotting system, including the subtasks of object detection and optical character recognition (OCR). Florian elaborates on the challenges of OCR in documents with various distortions and artifacts, which rule out off-the-shelf products for this task. After offering an overview of semisupervised learning based on generative adversarial networks (GANs), Florian evaluates the performance gains of this method compared to supervised learning. More specifically, for a varying amount of labeled data, he compares the accuracy of a convolution neural network (CNN) to a GANthat uses additional unlabeled data during the training phase, showing that GANs significantly outperform classical CNNs in use cases with a lack of labeled data.
What you'll learn:
Understand how semisupervised learning with GANs works
Explore beneficial semisupervised methods based on GANs for use cases with a limited amount of labeled data
Gain insight into an interesting OCR use case of an online vehicle marketplace
Event: O'Reilly Artificial Intelligence Conference, London, 11.10.2018
Speaker: Dr. Florian Wilhelm
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People & Products – Lessons learned from the daily IT madnessinovex GmbH
IT im 21. Jahrhundert – What a time to be alive! Es gibt einen (unüberschaubaren) Zoo an Methoden und Produkten die uns so viel Freude an der Arbeit bereiten! Sie sind modern, weil sie neu sind. Sie fordern unser Können heraus, weil sie komplex sind. Sie lösen einige Probleme, die wir vorher nicht hatten. Jeder will sie verwenden, weil Google, Netflix & Co. sie propagieren und Hand auf’s Herz: Will nicht jeder gerne so arbeiten wie Google, Netflix & Co.? Aber macht das wirklich Sinn?
In diesem Vortrag blicken wir auf diverse Erkenntnisse aus dem Einsatz agiler Produktentwicklung, DevOps, Continuous Integration/Delivery, Infrastructure as Code, Immutable Infrastructure (bspw. Docker/Kubernetes), Application Logging und Service Monitoring.
Learning Goals:
- Wir müssen den Einsatz von Methoden und Tools an die Menschen ausrichten, die sie (weiter-)entwickeln und benutzen sollen.
- Manchmal lösen wir mit neuen Tools Probleme, die wir vorher nicht hatten.
- Die Suche nach einfachen Lösungen für komplexe Probleme ist essentiell, aber nicht immer einfach.
Event: Continuous Lifecycle, 15.11.2018
Speaker: Arnold Bechtoldt
Mehr Tech-Vorträge: www.inovex.de/vortraege
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Infrastructure as (real) Code – Manage your K8s resources with Pulumiinovex GmbH
Pulumi (pulumi.io) offers an open source platform to create/manage and deploy your infrastructure in realy programming languages like JavaScript/TypeScript, Go and Python. As Cloud platforms the major 3 cloud providers are supported and additionally you can also use Pulumi with OpenStack and Kubernetes to deploy your applications in the cloud.
In this talk we will take a look how Pulumi is different to traditional solutions like Terraform or the Cloud Provider specific solutions (e.g. CloudFormation). The main focus will be on deploying your services on top of Kubernetes. The talk will contain a little theory part about Pulumi, the rest of the talk is more focused on demos and practical parts. One focus of the talk is the difference of Pulumi to kubectl and helm (or to be precise how they complement each other.
As a takeaway of this talk you should understand the basics of Pulumi and know what are the differences to the traditional deployment tools.
Event: CNCF Meetup Hamburg & Stuttgart, 29.10.2018 & 07.11.2018
Speaker: Johannes M. Scheuermann, inovex
Mehr Tech-Vorträge: https://www.inovex.de/de/content-pool/vortraege/
Mehr Tech-Artikel: https://www.inovex.de/blog/
Infrastructure as (real) Code – Manage your K8s resources with Pulumi
Data Product Discovery: Die Produktseite der digitalen Transformation
1. Data Product Discovery
Die Produktseite der
digitalen Transformation
Dr. Christoph Tempich
Chief Data Economist
Stuttgart, www.inovex.de 30.11.2017
#Datenprodukte #dataproducts @ctempich
IBI Symposium 2017
3. 3G Linden, B Smith, J York: Amazon. com recommendations: Item-to-item collaborative filtering - IEEE Int. Comp., 2003
Wie wurden sie am Anfang berechnet?
2003 2017
Item-to-item
Collaborative Filtering
Hybrid Recommenders
Session-basierte
Empfehlungen
Deep learning
4. Zufall
4G Linden, B Smith, J York: Amazon. com recommendations: Item-to-item collaborative filtering - IEEE Int. Comp., 2003
Wie wurden sie am Anfang berechnet?
2003 2017
Item-to-item
Collaborative Filtering
Hybrid Recommenders
Session-basierte
Empfehlungen
Deep learning
5. 5Quelle: inovex.de/mobile-cs
Recommendations @ inovex
Deutschlands größter Fahrzeugmarkt
inovex @ mobile.de
› Data Science &
Engineering
› Web-Entwicklung
› Skalierung zu sehr großen
Datenmengen
=> Wir haben einen Stand!
7. 7
Datenprodukte: Typen
Data as a Service
Data-enhanced
Products
Data as Insights
Typ 1 Typ 2 Typ 3
› Autonomes Fahren
› Empfehlungen
› Wetterdaten › Marketingplanung
12. 12
Stakeholder Unsicherheit
Welches Problem gilt es zu lösen und können
Daten es lösen?
Stakeholder:
Läufer
• Steigerung
Ausdauer
• Gewichtsmgmt.
Customer Jobs
Bester
Fall
Schlech-
tester
Fall
• Performance
Gewinn
• Spaß
• Kontinuierliche
Steigerung
• Motivierend • Trainings-
fördernd
• Trainings-
fördernd
• Herzinfarkt • KaputteGelenke • Keine Steigerung
• Zu Anstrengend
• Demotivierend • Demotivierend • Kein Trainingserfolg
Entscheidung
für Sport
Laufen
Auswahl
eines Schuhs
Trainingsplan
Strecken-
auswahl
Laufen Ausruhen
15. 15Quelle: Laura Dorfer: Datenzentrische Geschäftsmodelle als neuer Geschäftsmodelltypus …, 2016.
Werteversprechen und Zahlungsbereitschaft
Zahlungsbereitschaft steigt mit Wert der Entscheidung
Nutzer Käufer
Soziale Interaktion
Entertainment
Neugierde
Entscheidungsunterstützung
Transparenz
Informationsbedarf
ZahlungsbereitschaftWerteversprechen
16. 16
Mit Daten in die Zukunft sehen
Beispiel: Turnschuh
• Soziale Interaktion
• Welche Strecken bin ich gelaufen?
• Information
• Wie schnell laufe ich gerade?
• Entscheidung
• Wann soll ich wieder laufen?
Basierendauf
Transaktionsdaten
Basierende
aufMasterdaten
Value Proposition Service
• Information
• Schuhe
Future
Present
Past
Datensatz
Aussage über
20. 1. Mit dem Kunden beginnen!
2. Wo ist das Problem und können Daten es lösen?
3. Testen Sie Ihre Hypothese
mit dem einfachsten Algorithmus!
4. Es gibt viele Möglichkeiten,
das Werteversprechen zu erfüllen.
5. Schließen Sie die Feedback Loop!
20#Datenprodukte #dataproducts @ctempich