Keynote
Dienstag, 16. September
08:55 - 09:20
Live in Frankfurt
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In einer datengetriebenen Welt ist die Sicherstellung von Datenqualität unerlässlich, um belastbare Analysen und effiziente Prozesse zu ermöglichen. Unser Framework zeigt, wie künstliche Intelligenz (KI) genutzt werden kann, um fehlerhafte oder inkonsistente Daten in heterogenen Datensätzen automatisch zu erkennen – mit einem Fokus auf Geodaten und Standortinformationen. Das System kombiniert sogenannte “unsupervised” maschinelle Lernmethoden mit einem “supervised” Feedback-Mechanismus, um Anomalien präzise zu identifizieren, manuelle Prüfaufwände zu minimieren und so die Datenqualität in unternehmenskritischen Prozessen zu sichern. Teilnehmende erhalten praxisnahe Einblicke in die Architektur, Methodik und den geschäftlichen Mehrwert der Lösung – ein zentraler Bestandteil moderner Data-Governance-Strategien.
Nehmen Sie an dieser Session teil und erfahren Sie mehr über:
Ehrgeiziger Datenanalyst/-scientist, der immer auf der Suche nach Möglichkeiten ist, seine Kenntnisse und Fähigkeiten zu erweitern. Insbesonders interessiert in Themen der Zukunft, wie künstlicher Intelligenz, neue Erfahrungen zu sammeln und in einem agilen und freundlichen Team an innovativen Projekten zu arbeiten.