Obwohl Beobachtungsdaten formal keine Kausalität nachweisen können, lassen sich mit umfassenden Datensätzen bemerkenswert genaue Rückschlüsse ziehen. Voraussetzung dafür ist ein vielschichtiges Datenmodell, das diese Komplexität vollständig abbildet – und so echte kausale Treiber statt bloßer Korrelationen sichtbar macht.

Unsere ObjectAnalytics-Datenbank™ ist für eine vollständig granulare und durchgängige Datennutzung konzipiert. Eine vorherige Merkmalsauswahl ist nicht erforderlich. Egal, ob Sie mit einer sehr großen Anzahl von Patientendaten und entsprechend zahlreichen medizinischen Ereignissen arbeiten – oder umfangreiche Produktionsdaten von Sensoren, Prozessen und Maschinen analysieren: Unsere Causal AI Algorithmen nutzen den gesamten Datensatz lückenlos, um direkte und indirekte Treiber für jedes gewünschte Ergebnis aufzudecken.