{"id":1658,"date":"2022-06-22T08:01:04","date_gmt":"2022-06-22T08:01:04","guid":{"rendered":"http:\/\/causal-discovery.blog\/?page_id=1658"},"modified":"2024-06-17T18:57:44","modified_gmt":"2024-06-17T18:57:44","slug":"services","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/xplain-data.de\/de\/services\/","title":{"rendered":"Unsere Services"},"content":{"rendered":"

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Unser Proof-of-Concept (POC) macht aus Ihren Daten eine intelligente Anwendung.<\/h2>\n

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Erleben Sie, wie schnell neue L\u00f6sungen entwickelt werden k\u00f6nnen, denn:<\/h2>

Alle Daten sind in Form von ganzheitlichen Objekten leicht zug\u00e4nglich. Daher sind keine aufwendigen Datenvorverarbeitungen oder komplexe SQL-Abfragen notwendig.<\/p>\n

Intelligente Schnittstellen erm\u00f6glichen die direkte Einbindung von Analyseergebnissen in webbasierte Anwendungen.<\/p>\n

Die Entwicklung von benutzerdefinierten und fortgeschrittenen Algorithmen ist viel flexibler – weil ohne Einschr\u00e4nkungen und nicht anf\u00e4llig f\u00fcr Performance-Probleme.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=“1\/3″]

Der schnellste Weg dorthin? Unser bew\u00e4hrter POC-Prozess:<\/h2>

Wir setzen unsere ObjectAnalytics Database<\/a> auf Ihre Daten auf und beginnen gemeinsam, Ihre Gesch\u00e4ftsobjekte mit dem CausalDiscoverer<\/a> zu untersuchen. Sie werden eine neuartige Erfahrung machen, indem Sie Ihr Gesch\u00e4ftsobjekt (z.B. Kunde, Patient, produziertes Teil etc.) \u00fcber mehrere Datenstr\u00f6me hinweg analysieren.<\/p>\n

Dabei hilft Ihnen unser Causal Discovery-Ansatz, ein besseres Verst\u00e4ndnis f\u00fcr potenzielle „Ursache-Wirkungs“-Zusammenh\u00e4nge zu bekommen, die die Erreichung Ihre Gesch\u00e4ftsziele beeinflu\u00dfen.<\/p>\n

Die gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage f\u00fcr die Definition einer Anwendung, die die „einmalige Analyse“ in einen wiederholbaren analytischen Workflow verwandelt. Ein Entwurf der Implementierung einer solchen Anwendung kann Teil des POCs sein.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=“1\/3″][vc_empty_space height=“150″][vc_column_text]<\/p>\n

Bereit, kausale Zusammenh\u00e4nge in Ihren Daten zu entdecken?<\/h2>\n
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Schildern Sie uns Ihre Herausforderung!<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

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