Künstliche Intelligenz erfordert Wissen über Ursache und Wirkung

Entdecken Sie kausale Zusammenhänge in Ihren „Real World Data“
– der Schlüssel zu intelligenten Interventionen.

Künstliche Intelligenz erfordert Wissen über Ursache und Wirkung

Wir helfen unseren Kunden, kausale Zusammenhänge in komplexen Daten aufzudecken. Wir haben die Object Analytics-Datenbank als Schlüssel für Causal Discovery entwickelt.

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 Object Analytics 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.

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Sie sind Data Scientist und müde, relationale Datenbanken für Datenanalysen zu nutzen? Warum entwickeln Sie nicht intelligente Algorithmen der nächsten Generation, indem Sie mit ganzen Objekten arbeiten, anstatt mit Tabellen, Zeilen und Spalten?

Sie sind Anwendungsentwickler und fühlen sich durch schwerfällige Backends ausgebremst? Setzen Sie Ihre Kreativität frei und erstellen Sie jederzeit ad-hoc analytische Anwendungen mit ganzen Objekten!

Als Business Analyst haben Sie unendlich viele Daten, fühlen sich aber in einer Unmenge von Korrelationen verloren? Verstehen Sie – über banale Korrelationen hinaus – kausale Zusammenhänge! Die Grundlage dafür ist eine ganzheitliche Sicht auf Ihr Geschäftsobjekt.