Xplain Data unter den globalen Top 10 Causal AI Anbietern im Gartner Hype Cycle 2024
Gartner AI Hype Cycle 2024: Causal AI setzt seinen Siegeszug fort! Causal AI ist kein brandneues Konzept mehr. In den…
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Kausalität kann anhand von Beobachtungsdaten nicht bewiesen werden. Aber man kann zu interessanten Hypothesen oder sogar einem Beweis sehr nahe kommen – wenn es umfassende Daten gibt! Je umfassender die Daten sind, desto weniger besteht die Gefahr, Korrelation fälschlich als kausale Zusammenhänge zu interpretieren. Umfassende Daten bedeuten notwendigerweise ein vielschichtiges Datenmodell.
Unsere ObjectAnalytics Database wurde entwickelt, um solche komplexen Daten zu speichern, z. B. Millionen von Patienten mit Milliarden von Ereignissen (Diagnosen, Verordnungen, genomische Daten … ). Unsere Causal-Discovery-Algorithmen nutzen diese objektorientierte Datenspeicherung, um effizient nach direkten und indirekten Erklärungen für ein Zielereignis zu suchen und so potenzielle Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufzudecken.
Warum entwickeln Sie nicht intelligente Algorithmen der nächsten Generation, indem Sie mit ganzen Objekten arbeiten, anstatt mit Tabellen, Zeilen und Spalten?
Setzen Sie Ihre Kreativität frei und erstellen Sie jederzeit ad-hoc analytische Anwendungen mit ganzen Objekten!
Verstehen Sie – über banale Korrelationen hinaus – kausale Zusammenhänge! Die Grundlage dafür ist eine ganzheitliche Sicht auf Ihr Geschäftsobjekt.