一种尺寸适合所有人？那是昨天的事了。我们正在经历从“我们”到“我”的社会变革。 作为一个社会，我们重视人的多样性，并支持每个人都有机会表达自己。传达的信息是：你是独一无二的！ 由于数字化和技术进步，这种社会转变正在得到加强。定制化正在兴起！ 作为一家公司，您应该利用这些发展作为满足个人需求的机会。
超个性化：它到底是什么
作为一家公司，您不再是向大众提供产品和服务，而是通过为客户开发个性化的产品和服务而越来越受益。 尤其是在健康美容行业，个性化的大趋势已经变成了超个性化。为您打造“喜欢”，就是为您打造“专属”！ 正如我们一直在说的那样，数字化让世界变得更美好。以下三个采取超个性化的公司为您提供了最好的证据。 超个性化：它到底是什么？ 在超个性化的过程中，复杂的算法是在大数据的帮助下开发出来的，这些算法可以为个人定制内容并提供更详细的信息。 为此，需要在人工智能的帮助下分析实时数据，以了解客户购物行为的模式和联系。例如，分析搜索查询、愿望清单或购买历史记录。一旦人工智能收集到足够的信息，您就可以创建个性化优惠并创造创新和独特的购物体验。 超个性化：您的护发护理——专为您打造 »你不适合任何盒子。这就是我们为您打造抽屉的原因。”这是来自加利福尼亚州的D2C 公司“ eSalon ”的信条。 eSalon 提供个性化的护发和染色服务。这意味着药店或美发店的标准化护发产品已成为过去。 eSalon 的产品是为客户量身定制的。为了生产产品，算法首先输入在线调查问卷中的信息。在此确定颜色历史以及头发长度和结构，并询问个人想法。随后通过与专业美发师或染发专家的协商，开发出适合客户个性化需求的个人发色或护发产品。
巴西数据是来自该国不同部门的数据的集合。它由 巴西数据 政府、商业、经济和社会部门的信息组成。经济数据是指一国GDP、贸易逆差、进出口、通货膨胀和投资等信息。 巴西是一个大国，分析其经济、人口统计和不同部门的数据非常重要。
但这还不够个性化——头发爱好者会收到个人使用说明，甚至还有一个印有他们名字的瓶子。 超个性化：您的皮肤护理——专为您打造 皮肤是最大的外部器官，也是个体的，需要特殊护理。特别是当消费者与皮肤瑕疵、痤疮、色素沉着障碍或神经性皮炎作斗争时，超个性化的大趋势可以抵消皮肤问题。 例如，柏林FORMULA Skin公司开发了适合个人需求的皮肤护理产品。根据以在线调查问卷和皮肤照片形式进行的详细皮肤分析，医生专家团队开发出适合顾客的个性化皮肤护理配方。 除了个性化的活性成分配方外，感兴趣的人在治疗期间还会得到持续的医疗支持。定期与医生检查是 FORMULA Skin 服务范围的一部分。如果客户有任何疑问或更改，专家团队还可以通过实时聊天与他们联系。 但如果在使用产品时皮肤的需求发生变化会怎样？公司也考虑到了这一点。 FORMULA Skin保证护肤品随时适应需求。 超个性化：您的肠道健康——专为您打造 但超个性化不仅仅出现在美容领域。制药和医疗保健等其他行业也在利用这一趋势来改善患者的生活质量。 肠道是人体最大的内脏器官，在整体健康中发挥着重要作用。这就是为什么来自勃兰登堡维尔道的BIOMES公司以成为终身健康伴侣为己任。 BIOMES 为客户提供工具，旨在让他们更健康、更快乐。为了实现这一目标，该公司采用基于科学证据的最先进的生物技术方法。该公司的产品带来了个性化的结果和个性化的行动建议。这是一种名为INTEST.pro 的肠道测试，可以帮助人们了解该器官的功能。然后可以通过具体的营养建议来平衡个人的弱点。
元数据管理：从婚礼 DJ 到数据驱动的业务
在数字化公司中，数据量正在达到新高。来自 ERP、 CRM或PIM等系统的数据量正在快速增长。如何跟踪自己的数据？ 元数据管理是为公司提供支持的工具的名称。 “Meta”这个词的开头立即表明，转向更高、更抽象的层次可以提供更好的概览。 元数据管理：从婚礼 DJ 到数据驱动的业务 正确处理元数据已经让婚礼 DJ 的生活变得更加轻松。目录中有数万首歌曲，你越来越难以从头脑中知道阿姨的音乐请求来自哪张专辑以及哪首热门歌曲最适合。 例如，元数据可以准确地告诉 DJ 信息，还可以告诉 DJ 歌曲传达的情绪以及节奏的快慢。元数据影响着婚礼派对上的宾客在 10 年后仍然会深深地记得那个夜晚。 通过元数据管理，公司在数据工作方面也可以保持士气，甚至比本例中的 DJ 取得的成就还要大得多。 因为公司需要处理来自许多不同来源的更多数据。它们还用于多种目的并在多个团队中使用。任何组织良好的人都可以提高数据驱动业务的效率和效益。 元数据管理：您的工具需要这些功能 “关于数据的数据”通常是对元数据的解释。但元数据管理实际上是关于“关于数据集的数据”。
乍一听像是狡辩，但确实很重要。 也就是说，元数据管理使大型结构真正易于管理，而不是仅仅将它们堆放在一个地方。为了成为您公司的资产，元数据管理系统还应具备其他五个功能。 1. 元数据存储库 元数据管理旨在作为属于公司数据的所有元数据的中心。因此，元数据存储在中央存储器“元数据存储库”中。 任何在那里搜索的人都会得到这些问题和许多其他问题的答案： 数据记录包含哪些字段和数据类型？ 哪个系统产生数据？ 数据位于哪里？ 数据存在哪些安全信息？ 谁负责数据集？ 2. 业务术语 “商业术语表”不仅仅是一本参考书，它定义了您数据集中技术领域的标准。它适用于全公司范围。它不仅包含可帮助您理解数据的信息。商业术语表的含义远不止于此：其中的定义实际上就是公司法——这里也位于中心位置。 3. 数据沿袭 公司在多阶段过程中处理和利用数据。这是数据驱动业务的核心。这就是为什么这些过程应该从黑匣子中取出。 “数据沿袭”使处理和利用步骤变得透明，您可以找出特定数据集基于哪些数据。 4. 搜索功能 您当然期望这个功能：中央搜索功能。您将更快地实现元数据存储库中的目标。确定搜索标准并找到您要查找的内容（如果您有权限）。规则管理 通过“规则管理”，公司可以保留对谁获得数据集的哪些权利和批准的控制权。与前四点一样，您也不应该在此处做出任何妥协。 管理元数据：更多功能和替代解决方案 这些就是基础知识。由于元数据管理系统已在市场上推出多年，其中一些系统已经具有额外的复杂功能。这对您来说意味着某些系统使您的数据维护变得更加容易。在某些情况下，它已经实现自动化，从而节省了宝贵的资源。
成功进行人工智能分析的数据挖掘
数据驱动的决策的好坏取决于基础数据。逻辑性强。 为了从公司每 预计参与的客户数量 天生成的大量数据中获得真正干净的数据集，您必须全面准备它们。数据科学家的实际工作早在数据被分析和评估之前就开始了。他们 80% 的工作时间都花在收集、清理和重组数据集上。 数据挖掘是使用统计方法的系统应用来尽可能自动地识别相关数据模式的分析过程的名称。计算机科学和统计学的方法被使用并链接在一起。为了进一步简化这一过程并提高处理数据的质量，Jonas Zander 在耶拿恩斯特阿贝大学 (EAH)的实习学期期间处理了数据准备方面的标准问题和个人挑战。 耶拿 EAH 的研究和教学扩展 一步步走向高质量数据 公司优势 更好的数据驱动决策 成功进行人工智能分析的数据挖掘：耶拿 EAH 的研究和教学扩展 乔纳斯正在学习工业工程的第五学期，主修“数字经济”。为了进一步扩大其在人工智能领域的研究和教学方面的专业知识，该大学正在与dotSource密切合作。目前，EAH 正在开展许多不同的人工智能领域研究项目。 Jonas 的项目经验旨在简化未来复杂数据集的实际工作，并提高 AI 模型后续数据处理的准确性。 数据挖掘：一步步走向高质量数据 为了使 AI 模型的数据准备尽可能高效且无错误，遵循特定步骤是有帮助的。尽管这些阶段根据问题的不同而权重不同，但它们对于项目的成功都至关重要。
1.业务理解 数据的准备和分析可以帮助公司衡量各个措施的成功程度并发现优化潜力。然而，各个公司领域的不同目标和利益相关者也需要不同的信息来进行决策。因此，在数据收集前应特别明确以下几点： 数据应该用于什么问题？例如，这可能是针对客户的有针对性的方法。 数据挖掘项目需要哪些软件和人力资源？ 对于先前定义的问题需要收集哪些数据？在针对个人客户的情况下，这可以是例如适当的细分或用于活动优化的评分方法。 我想通过数据挖掘项目实现什么目标？例如，将活动的响应率提高 3%。 一旦回答了这些问题，就可以创建一个项目计划，准确指定应完成哪些步骤、在什么时间、可能出现哪些风险以及各个步骤需要哪些资源。 2. 数据理解 然后数据收集过程开始。所需数据例如从 ERP 或CRM 系统获取，并在必要时集成到现有数据量中。例如，当前年份的销售数据可以集成到已分析的前几年销售数据集中。 因此，重要的是要对收集的数据有一个总体的了解，并确定可用的信息是否足以成功完成项目的目标。如果情况并非如此，则必须包含其他来源的附加数据。
数据挖掘：一步步走向高质量数据
还描述了数据的属性，例如其数量和必填字段的数量。 然后使用现有 aero线索 数据进行初步分析，例如确定占销售额很大一部分的产品组。结果可以清楚地显示在报告中，从而提供得出初步假设的机会。 只有在这些初步分析之后才能充分评估数据库存的质量。因为现在的结果可以与经验值和现有事实进行比较。数据科学家用它来确定数据量是否足以进行所需的分析，或者某些属性值是否缺失。 3. 数据准备 如果该数据适合分析先前定义的问题，则选择该数据。例如，可以确定只有来自产生一定销售水平的客户的数据才有意义。 剩余的数据被清理，以便人工智能模型不会在扭曲的基础上进行训练，从而产生不准确甚至不正确的结果。随后的数据转换可帮助您的公司了解研究的关键数据，例如每个客户在特定产品组中的销售额份额。 4. 建模 一旦数据准备好进行分析，下一步就是选择合适的建模技术。例如，一个重要的决定是选择有监督或无监督的机器学习(ML) 模型。这取决于目标变量是否已经指定。在监督机器学习中，即当结果已知时，您可以使用神经网络或具有统计方法的模型。
如果选择了这些模型之一，则首先使用测试模型来检查它是否可以为先前提出的问题提供所需的答案。 5. 评估与部署 除了模型的结果之外，评估阶段还用于回顾性评估整个数据挖掘项目，以确定是否已考虑所有重要因素，并评估所选属性是否对未来的数据挖掘项目有用。根据这些评估，你的项目经理可以决定是否引入AI模型。 如果决定引入该模型，最后一步就是制定并实施具体的实施策略。模型实施后，必须对其进行持续监控，以通过正确记录所有所需参数来确保其保持有效。为了确保所有工作都是值得的，应使用有关分析结果的定期报告和演示来从中得出决策。 数据挖掘带来商业利益 完整的数据挖掘现在创建一个分析过程，帮助您的公司尽可能有效地识别数据集中有趣的数据模式。除其他外，这使您能够对未来进行预测并在早期阶段识别趋势或异常情况。例如，您可以精确地得出与某些产品类别相关的不同客户需求，并针对这些需求定制营销活动。此外，可以借助数据验证假设，并得出可能的流程优化。 数据挖掘以实现更好的数据驱动决策：免费下载“人工智能”白皮书！ 数据驱动的业务集群 大数据而不是盲目飞行。数据为您的公司提供了做出有针对性的决策的大量机会。在“人工智能”白皮书中，您将通过 25 个用例了解如何为您的公司使用人工智能。
行业的代际变化：有关研究调查的事实
数字化正在改变我们的工作。它不仅创造了各种机会为您的目标群体提供令人印象深刻的客户体验，而且还改变了员工想要的工作方式。采用现代技术的日常工作和灵活的工作模式对年轻人才特别有吸引力，并为解决技术工人短缺问题（特别是在技术行业）提供了潜力。 ECC 科隆与 dotSource 一起进行了一系列研究，重点关注数字化对手工艺行业的重要性。第一部分强调了手工艺企业在数字化方面面临的根本挑战。同时，也可以明确机会，特别是通过使用社交网络。 第二项研究“手工艺的代际变化”的结果 显示了员工以及潜在的新技术工人在手工艺行业的日常工作中所看重的内容。此外，我们还会向您介绍选择该行业工作的原因，以便您能够为新的要求做好充分准备。
最重要的数据和事实一目了然 有关研究调查的事实 解决技术工人短缺问题 工艺的重要性 多样性和可持续性 免费下载该研究！ 行业的代际变化：有关研究调查的事实 作为该研究的一部分，共有 名工匠和女性接受了调查。行业和各自的工作职位多种多样，从室内装饰师到锁匠，从实习生到工匠大师。受访者平均年龄为42岁，的公司总部位于农村社区、中小城镇。 行业的代际变革：解决技术工人短缺问题 说服人才日益成为各行业公司面临的挑战。受访者的回答如下：作为一家手工艺公司，如何才能变得更具吸引力，从而解决技术工人短缺的问题的受访者认为工作条件更好，例如技术和设备方面更现代化的设备，以及更多的假期，以解决技术工人短缺的问题。 对于 的人来说，更灵活的工作时间模式将是相关因素。 77% 的人认为经济激励至关重要。
