Data-Mining Technologien
Prozessverständnis aus Datenhalden
Unsere Methoden/Ausstattung
Kwiz® (thinkAnalytics Ltd.) ist die Softwareplattform unserer Data Mining-Anwendungen. Kwiz stellt eine moderne Umgebung dar, die es erlaubt, selbst komplexe Data Mining-Pläne grafisch aufzubauen. Die vollständige Analyse kann in zahlreiche Softwareumgebungen oder auch in Intra-/Internet-Sites integriert werden.
Für Data Mining zur Prozessdatenanalyse benötigt man hoch spezialisierte Methoden, die in den am Markt befindlichen kommerziellen Data Mining-Paketen nicht zur Verfügung stehen.
Ein häufig genanntes Beispiel hierfür ist die Fähigkeit zur adäquaten Analyse von Daten dynamischer Systeme. Basierend auf unserer langjährigen Erfahrung als führender Technologieanbieter haben wir eine Data Mining-Expert-Toolbox entwickelt. Diese enthält eine reichhaltige Auswahl von zurzeit über 100 auf Prozessanalyse zugeschnittene Methoden zur Datenvorverarbeitung, Analyse und Validierung, aus den Bereichen
- Baumsuchverfahren
- Untergruppensuchverfahren
- Clusterverfahren
- Regel- und Attributstatistiken.
Alle diese Methoden können von unserer Standardplattform Kwiz® aus eingesetzt werden.
Data Mining kann sein volles Potenzial nur dann entfalten, wenn eine validierte Verbindung zu den Prozessdaten hergestellt und eine seriöse Interpretation der Ergebnisse sichergestellt werden kann. Bayer Technology Services sind in der Lage, beides zu gewährleisten, da hier die Data Mining-Technologie in einen großen Pool mathematischer Technologien eingebettet ist. Diese reichen vom Spezial-Know-how bzgl. des Zugriffs auf Prozessdatenarchive bis hin zu Expertise und Werkzeugen im Bereich der rigorosen Modellierung sowie Neuronalen Netz- und Hybridmodellierung (einer Verbindung aus beidem). Modellierungstechnologien sind von besonderer Wichtigkeit, da nur diese es erlauben, die Data Mining-Ergebnisse zu quantifzieren und so für den Einsatz in der Prozessoptimierung zu erschließen.
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