Unternehmen nutzen zunehmend fortschrittliche datenwissenschaftliche Techniken, um ihre betriebliche Effizienz zu steigern und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Stellen Sie sich eine branchenspezifische Lösung (Logistik, Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, CRM usw.) vor, die auf die Integration fortschrittlicher Analysen abzielt. Diese Analysen werden über Dashboards bereitgestellt und bieten wertvolle Einblicke direkt in die Arbeitsabläufe der Benutzer.
Aber woraus bestehen diese Analysen eigentlich? Sie können von einfachen Berechnungen bis hin zu ausgeklügelten mathematischen Methoden reichen.
In diesem Blogbeitrag wird untersucht, wie Datenwissenschaft, statistische Methoden, mathematische Algorithmen, und probabilistische Modelle können auf einfache Weise in diese branchenspezifischen Lösungen integriert werden, die auch von technisch nicht versierten Benutzern verwendet werden können.
Wir geben zunächst einen kurzen Überblick über diese mathematischen Techniken und veranschaulichen dann ihre praktischen Anwendungen anhand von zwei Beispielen: einem Logistikunternehmen und einem Anbieter von Gesundheitslösungen.
Mathematischer Hintergrund
Die Datenwissenschaft ist in verschiedenen mathematischen Disziplinen verwurzelt. Hier sind einige Schlüsselkonzepte:
- Statistische Methoden: Techniken wie Regressionsanalysen, Hypothesentests und Zeitreihenanalysen sind unerlässlich, um Trends zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen und Zusammenhänge aus Daten abzuleiten.
- Mathematische Algorithmen: Algorithmen wie K-Means-Clustering und Entscheidungsbäume werden verwendet, um Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu klassifizieren, zu gruppieren und vorherzusagen.
- Probabilistische Modelle: Modelle wie Binomial-/Poisson-Verteilungen, Bayessche Inferenz und Markov-Ketten behandeln Unsicherheiten und treffen auf der Grundlage vergangener Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse.
Im branchenspezifischen Kontext der Softwareanalyse kann das oben Genannte „in der Produktion“ angewendet werden, was bedeutet, dass Dashboards die Ergebnisse dieser Techniken in einem lesbaren, verständlichen und intuitiven Format für jeden Benutzertyp anzeigen. Diese Techniken werden in Real-Time Analytics umgewandelt, was bedeutet, dass Algorithmen und Modelle kontinuierlich auf neue Datenströme angewendet werden. Die Benutzer erhalten sofortige Einblicke, die auf einer leistungsstarken analytischen Grundlage basieren.
Tauchen Sie ein in zwei Geschichten von icCube-Kunden, die diese Techniken anwenden.
IoT in der Logistik: Verbesserung des Flottenmanagements durch integrierte Analytik
EIN Unternehmen mit Sitz in Großbritannien Vermietung von Zügen an nationale Eisenbahnen, die aufgrund regulatorischer Richtlinien zur Aufrechterhaltung der Qualität und Zuverlässigkeit ihrer Flotte erforderlich sind. Um dieses Problem zu lösen, wollten sie die Technologie des Internet der Dinge (IoT) in eine umfassende Analyselösung für die Überwachung und Analyse in Echtzeit integrieren.
icCube entwickelte eine benutzerdefinierte Datenquelle für den Zugriff auf Daten von ihren in den Waggons installierten Metron-Temperatursensoren. Diese Sensoren messen kontinuierlich die Innentemperaturen und andere KPIs und liefern so einen konstanten Datenstrom, der von ihren Systemen gelesen wird.
Gemeinsam haben wir mehrere Dashboards erstellt, um die Leistung der Heiz- und Kühlsysteme zu überwachen. Diese Dashboards vergleichen die Innentemperatur der Waggons mit der Außentemperatur, um Anomalien zu erkennen und auf bestimmte Züge hinzuweisen, die Aufmerksamkeit erfordern. Die Dashboards werden automatisch mit neuen Daten aktualisiert, sodass schnelle Entscheidungen getroffen werden können.
Die zugrunde liegenden mathematischen Techniken, darunter Korrelationsanalysen und probabilistische Modelle wie die Binomialverteilung und Entscheidungsbäume, ermöglichen es den verschiedenen Benutzern der Lösung, von ihnen zu profitieren:
- Einerseits können Bahnbetreiber Anomalien im Temperaturregelungssystem in Echtzeit erkennen und sofort auf die defekten Züge reagieren.
- Andererseits werden dem Top-Management historische Muster und prädiktive Ergebnisse zur Verfügung gestellt, um Wartungsarbeiten zu planen und das Auftreten von Problemen zu verhindern. Darüber hinaus werden automatische wöchentliche PDF-Berichte mit den oben genannten Ergebnissen von icCube generiert und an das Top-Management gesendet, in denen die Leistung der Temperaturregelungssysteme detailliert beschrieben wird.
Durch die Nutzung fortschrittlicher mathematischer Modelle, die in die Lösung eingebettet sind, ist das Logistikunternehmen in der Lage, Anomalieerkennung und vorausschauende Wartung in Echtzeit zu ermöglichen.
Lösung für das Gesundheitswesen: Priorisierung der Patientenversorgung mit fortschrittlichen Analysen
EIN Anbieter von Lösungen für das Gesundheitswesen wollten Datenwissenschaft und fortschrittliche Analytik, die in ihre Lösung integriert sind, nutzen, um regulatorische Standards zu erfüllen und die Behandlung von Patienten effektiv zu priorisieren.
Das Unternehmen benötigte eine Analyselösung, um Patienten, die dringend behandelt werden müssen, in Echtzeit priorisieren zu können. Die Lösung integrierte icCube als Analyse- und Datenvisualisierungsebene, sodass Benutzer fortschrittliche Slice & Dice-Techniken anwenden konnten, um Patienten zu gruppieren und sofort Maßnahmen zu ergreifen, z. B. mehrere Termine für Tausende von Patienten innerhalb von Sekunden zu vereinbaren.
Ein weiterer Anwendungsfall dieser Lösung ist die Verwendung von Verhaltensanalysen, bei denen Ergebnisse auf der Grundlage der Anamnese und des Verhaltens des Patienten vorhergesagt werden. Die Verwendung fortschrittlicher mathematischer Modelle wie linearer Regressionen ermöglicht es dem Management, die Anlagestrategien der Patientenprogramme zu definieren.
Wert
Durch eine bessere Bewertung und ein besseres Verständnis der Patienten können die richtigen, priorisierten Patienten besser den richtigen Gesundheitsprogrammen zugeordnet werden (z. B.: Sucht wie häufig Opioidabhängigkeit, chronische Behandlung, Diabetes, psychische Erkrankungen wie Schizophrenie und viele andere oder Kombinationen davon).
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass in einem einzigen Programm möglicherweise 1.000 finanzierte Plätze verfügbar sind, aber 10.000 Patienten von dem Programm profitieren könnten. Welcher der 10.000 Patienten sollte (heute) dem Programm zugewiesen werden, um sicherzustellen, dass alle 1.000 geförderten Plätze tatsächlich genutzt werden... mit anderen Worten, das Programm ist jederzeit vollständig registriert? Bedenken Sie auch, dass es Hunderte, wenn nicht Tausende von Programmen geben könnte und möglicherweise ein Patient auch nachfolgenden Iterationen des Programms zugewiesen wird.
Es gibt vielleicht keine perfekte Antwort, es gibt viele, oft zeitgebundene Variablen, die modelliert, gewichtet, bewertet und berechnet werden, um die Verfügbarkeit endlicher Ressourcen (Fähigkeiten, Einrichtungen, Medikamente, Geräte, Geld...) bestmöglich zu nutzen. Mit anderen Worten, „das Gehirn“ in die Analyse-Engine einzubauen (nennen Sie es KI, wenn Sie möchten — obwohl es eigentlich eher auf Regeln basiert).
Es gibt auch die Herausforderung, all das zu planen! Für viele Patienten, Standorte, Ressourcen und viele Programme müssen die richtigen Patienten und Ressourcen zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein. Dies manuell zu tun wäre zeitaufwändig, ineffizient und teuer. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, diese Analysefunktionen in eine Anwendung (EHR und Fallmanagement) einzubetten, die alle erforderlichen parametrisierten Benachrichtigungen und Zuweisungen generieren kann.
Da diese Programme durch Zuschüsse der Steuerzahler, von Steuerzahlern subventionierte Quellen oder Versicherer finanziert werden, stellt dies sicher, dass der Gesundheitsdienstleister die bestmöglichen Patientenergebnisse und die maximale Rendite der Finanzierungen/Zuschüsse in Einklang bringt.
Darüber hinaus wird für Transparenz gesorgt, um sicherzustellen, dass der Gesundheitsdienstleister seinen regulatorischen Verpflichtungen nachkommt („Zustimmungsdekrete“), sodass Verstöße, die mit hohen finanziellen Sanktionen in Millionenhöhe verbunden sind, sowie (zum Nachteil aller Beteiligten) der Verlust künftiger Unterstützung vermieden werden.
Schließlich können diese Analysen von Gesundheitsdienstleistern mit Finanzierungsquellen als Beleg dafür genutzt werden, zukünftige Programme und Gesundheitsbudgets zur Unterstützung ihrer erfolgreichen Programme zu rechtfertigen und gleichzeitig positive Kreisläufe kontinuierlicher Verbesserungen für Patienten, Finanzierungsquellen, die Regierung und letztlich die Wählerschaft und die Gesellschaft als Ganzes zu erzeugen.
Was ist mit KI?
Ja, wir wussten, dass du die Frage stellen würdest:) Datenwissenschaft und KI sind miteinander verknüpft, dienen aber unterschiedlichen Zwecken.
Es ist ein riesiges Thema. Wenn wir uns also auf den obigen Kontext konzentrieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, KI in diesen Anwendungsfällen anzuwenden. Wenn wir KI speziell als „Data Scientist Helper“ betrachten, hindert nichts sie daran, dasselbe mathematische Ergebnis wie die oben genannten zu erzielen. Aber ab heute müssten wir die KI anleiten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen, oder (mathematische) Modellvorschläge machen, da es nicht nur um das mathematische Wissen geht, sondern auch um das Fachwissen der Branchenspezialisten. Es ist also eine Kombination aus wissenschaftlichen Erkenntnissen, Geschäftskenntnissen, Berufserfahrungen und nicht zuletzt der Wahl des Anbieters von Branchenlösungen. Lesen Sie mehr dazu in unserem Blogbeitrag über LLM und Datenanalyse.
Die oben erläuterten und auf diese beiden Anwendungsfälle angewandten Data-Science-Techniken waren gewählt Methoden, die diese Unternehmen als Standardanalyse auf ihre Daten anwenden wollten.
Es ist Sache des Lösungsanbieters, zu entscheiden, welche Art von Analyse er seinen Benutzern zur Verfügung stellt, ob es sich um grundlegende Analysen handelt, die von internen Datenwissenschaftlern und Experten durchgeführt werden, und/oder um die Öffnung einer KI-Lösung für Benutzer zur Datenanalyse. Das Thema wird fortgesetzt:)
Fazit
Die Integration von Datenwissenschaft, statistischen Methoden, mathematischen Algorithmen und probabilistischen Modellen in die Betriebsanalyse in Echtzeit kann die Funktionsweise von Organisationen verändern. SaaS-Lösungen sind in der Lage, fortschrittliche Analysen zu integrieren und bieten Benutzern eine kontinuierliche Überwachung, prädiktive Erkenntnisse und effiziente Entscheidungsprozesse.
Diese Techniken ermöglichen Benutzern ohne technische Kenntnisse den Zugriff auf Ergebnisse in einem intuitiven und verständlichen Format, das auf ausgeklügelten mathematischen Methoden basiert. Sie können daher im Kontext der Lösung auf der Grundlage einer soliden zugrunde liegenden Analyse Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen.