Predictive Analytics World
is running as part of MACHINE LEARNING WEEK EUROPE
Virtual, June 14-18 , 2021
Virtual, June 14-18 , 2021
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Leitthema 2020
Machen Sie Predictive Analytics zum Kern Ihres Unternehmens
Wir erleben eine Kambrische Explosion der Data Science: Einst war sie eine Nischendisziplin – jetzt ist sie der Kern erfolgreicher Unternehmen wie Amazon, Tesla, Alibaba & Co. Jeder Konzern hat ein oder gar mehrere AI Labs, Data Offices oder Analytics Excellence Centers etabliert. Auch mittelständische Betriebe beginnen mit ersten Analytics-Projekten und Dateninitiativen. In allen Branchen sehen wir eine ständig wachsende Anzahl neuer innovativer Anwendungsfälle für Daten & Analytik. Während wir vor ein paar Jahren nur über den “Data Scientist” geredet haben, brauchen wir heute Data Strategists, Analytics Translators, Data Engineers, Machine Learning Engineers, Data Stewards, DataOps Engineers, Data Product Designers und unzählige weitere spezialisierte Rollen.
Unsere Leidenschaft ist zu unserer Berufung geworden und mit ihr sind auch die Erwartungen und die an uns gerichteten Standards gewachsen. Die größten Herausforderungen jedoch sind weder technisch noch analytisch: Je nach Studie scheitern 60% bis 80% aller Analytics-Projekte – aufgrund mangelnder Nutzerakzeptanz oder weil sie keinen wirtschaftlichen Nutzen bringen. Gemäß dem Motto “Eat your own dog food” ist es an uns, unsere eigene Performance zu verbessern: indem wir selbst „Data-Driven Data Science“ betreiben, d.h. wir müssen nicht nur die Modell-, sondern auch die Business-Performance testen und belegen.
Die Predictive Analytics World for Business will die Plattform und der Ausgangspunkt dafür sein: In zahlreichen Fallstudien erfahren Sie, welche Anwendungen von Predictive Analytics wirklich Mehrwert schaffen; in den Deep Dive-Vorträgen lernen Sie neue Methoden, Werkzeuge und Herangehensweisen für Ihre tägliche Arbeit; die Keynotes zeigen Ihnen neue Perspektiven zu aktuellen Trends und wichtigen Themen. Und schließlich treffen Sie viele andere Expert*innen mit ähnlichen Herausforderungen und können Lösungen austauschen.
Predictive Analytics für die Finanz- & Versicherungsbranche
Auf der diesjährigen Konferenz starten wir ein neues Format: eine Vortragsreihe für angewandte Predictive Analytics in der Finanz- und Versicherungsbranche. Dieser eintägige Track zeigt Ihnen die wichtigsten Anwendungsfälle von Machine & Deep Learning für Banken, Versicherungen, Investoren und Fonds auf, indem er Ihnen reale Projekte von bekannten Unternehmen vorstellt. Sie erfahren, wie Sie Datenschutz- und Regulierungsprobleme lösen, Ihre Datenbestände mit Data Governance und Datenstrategie verwalten und verwerten sowie mit Data Science & Analytics erfolgreiche Datenprodukte entwickeln und betreiben.
Schwerpunkte & Industrien sind:
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Data Engineering & Model Management
- Data Lakes & Pipelines
- Data & Software Architecture
- Model Automation & Evaluation
- Feature Engineering & Management
- Microservices & Data/Model-as-a-Service
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Data Management & Strategy
- Data & Design Thinking
- Customer Data Platforms & Data Management Platforms
- Data Labs vs. Data Ops
- Data Culture & Literacy
- Meta Data & Data Quality Management
- Data Sourcing & Governance
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Machine & Deep Learning
- Data, Text, Stream, Process & Network Mining
- Times Series Models
- Bayesian Learning
- Ensemble Learning
- Transfer Learning
- Reinforcement Learning
- RNN, CNN & GAN
- Markov-Ketten & Monte-Carlo-Simulationen
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Marketing & Sales
- Marketing Mix Modelling
- Predictive Lead Scoring
- Customer Lifetime Value
- Affinity Scoring
- Churn Prevention
- Chat Bots
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Advanced Marketing & Sales Analytics
- Dynamic & Multitouch Attribution
- Marketing Mix Modelling
- Churn Prediction & Prevention
- Customer Lifetime Value
- Lead & Affinity Scoring
- Customer Segmentation vs. Persona
- Demand & Revenue Forecast
- Response & Uplift Modelling
- Recommender Systems
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Marketing & Sales
- Marketing Mix Modelling
- Predictive Lead Scoring
- Customer Lifetime Value
- Affinity Scoring
- Churn Prevention
- Chat Bots
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E-Commerce & Online-Marketing
- Dynamic Attribution
- Dynamic Pricing
- Dynamic Couponing
- Bid Optimization
- Website Personalization
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Supply Chain & Process Optimization
- Demand Forecast
- Inventory Optimization
- Route Optimization
- Process Mining
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Finance & Insurance
- Risk Scoring
- Fraud Detection
- Anomaly Detection
- Visual Inspection
- Robo Advisory
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HR & E-Learning
- Churn Prediction
- Applicant Scoring
- Intelligent Assistants
Predictive Analytics World - die Fakten:
Jahre
Locations
Anzahl Events
Referenten
Sessions
Unternehmen
Impressionen der letzten Jahre
Testimonials
Was sagen Teilnehmer über die Predictive Analytics World
Predictive Analytics World ist ein Teil von
Hintergrundinformationen
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Gründe für die Teilnahme an einer Predictive Analytics World
Gute Gründe für die Teilnahme an einer Predictive Analytics World:
Gewinnmaximierung durch den effektiven Einsatz von Predictive Analytics und Machine Learning in der Praxis
Mehr Leistung durch Etablierung der neuen Möglichkeiten, die Data Science und Machine Learning bieten
Nutzen Sie größere Datenmengen für Ihre Vorhersagen und steigern Sie den Wert von Big Data
Als einzige Konferenz ihrer Art bietet Predictive Analytics World ein anbieterneutrales und branchenübergreifendes Konferenzprogramm. U. a. für folgende Sektoren: Banken, Finanzdienstleister, E-Commerce, Entertainment, Behörden, Gesundheitswesen, industrielle Fertigung, Hochtechnologie, Versicherungen, Non-Profit-Organisationen, Verlage und den Einzelhandel.
Kann man das wirklich alles auf einer Konferenz abdecken? Ja! Denn unabhängig davon, wie Sie Maschinelles Lernen einsetzen, das Vorgehen bleibt gleich: Sie treffen vorhersagende Bewertungen zu Kunden, Mitarbeitern, Studenten, Wählern, Patienten, Maschinen, Ersatzteilen und anderen Elementen Ihres Unternehmens oder Ihrer Organisation, um Leistung zu optimieren. Predictive Analytics Initiativen über alle Branchen hinweg nutzen dieselben Predictive Modeling Technologien, benötigen ähnliche Projektbudgets, haben fast identische Anforderungen zu Daten und stehen vor gemeinsamen Herausforderungen, was Prozesse und Analysen anbelangt.
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Was werde ich auf der Predictive Analytics World lernen?
Neue Wege zur Anwendung von Maschinellem Lernen.
Wie Sie mit Predictive Analytics bessere Ergebnisse erzielen können.
Welche Unternehmen Vorreiter im Bereich künstliche Intelligenz sind und warum.
Die besten Anbieter von Predictive Analytics Lösungen, welche Lösungen angeboten werden (Umfang und Leistung) und wie sich die Angebote vergleichen lassen.
Welche Ihrer Kollegen vor den gleichen oder ähnlichen Herausforderungen wie Sie stehen und wie Sie zusammenarbeiten können.
Welche Ressourcen, die Sie noch nicht kennen, zur Verfügung stehen.
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Die Zielgruppe
Die Teilnehmer kommen aus vielen unterschiedlichen Branchen und verantworten diverse Funktionen in den Unternehmen.
Aber unabhängig davon, welchen Stellenwert und welche Rolle Predictive Analytics für Sie und Ihr Unternehmen hat, Sie werden von den Inhalten der Sessions, den Fallstudien und den Netzwerk Möglichkeiten auf der Predictive Analytics World profitieren.
Die Zielgruppe umfasst
Manager: Projektleiter, Direktoren, CXOs, Vice Presidents, Investoren und Entscheidungsträger aller Art, die mit Analyse, Direktmarketing oder Online-Marketingaktivitäten zu tun haben.
Marketer: Verantwortlich oder unterstützend für Direktmarketing, Response Modeling oder Online-Marketing, die Response-Raten verbessern und den Kampagnen-ROI für Bindung, Upsell und Cross-Selling erhöhen möchten.
Technologie-Expewrten: Analysten, Data Scientists, BI-Direktoren, Entwickler, DBAs, Data-Warehouser, Web-Analysten und Berater, die ihre Expertise mit künstlicher Intelligenz erweitern möchten.
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Big Data und Data Science
Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil von Big Data und der Data Science Bewegung. Die ultimative Verwendung von Daten besteht darin, von den Daten zu lernen, um Vorhersagen zu treffen. Der Fokus, den wir auf die Daten selbst legen und darauf, wie viel wir davon haben, übersieht dieses Ziel meist. Was ist der Wert, die Funktion, der Zweck? Der eigentliche und umsetzbare Gewinn aus Daten – mit dem Ziel Abläufe und Prozesse im Unternehmen effektiver zu steuern – ist die Vorhersage.
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Maschinelles Lernen
Unter Predictive Analytics versteht man den kommerziellen Einsatz von Machine Learning (die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet). Der Begriff „maschinelles Lernen“ wurde früher ausschließlich in den Forschungslaboren verwendet. Heute beziehen wir uns aber immer öfter im Rahmen des kommerziellen Einsatzes darauf. Aber egal welche Bezeichnung Sie bevorzugen, wir diskutieren über Technologien, die aus Daten lernen, um Unbekanntes vorherzusagen oder abzuleiten, einschließlich Decision Trees, logistischer Regression, neuronalen Netzen und vieles andere.
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Experten und Einsteiger
Predictive Analytics World deckt alle Grundlagen sowohl für Experten als auch für Einsteiger ab. Auf der internationalen, anbieterneutralen Konferenz trifft sich das der das Who’s Who der Predictive Analytics Branche. Die PAW bietet nicht nur einzigartige Möglichkeiten, zu lernen, sondern ist auch die wichtigste Networking-Veranstaltung der Branche.
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Legen Sie heute los
Wenn Sie neu im Bereich Predictive Analytics sind, ein Predictive Analytics Projekt starten oder einfach neue Wege suchen, um Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen zu positionieren, gibt es keinen besseren Ort, um sich zu orientieren. Sehen Sie, was andere Unternehmen tun, bringen Sie sich auf den aktuellsten Stand zu Tools und Techniken bei den Anbietern selbst, nehmen Sie an Diskussionen mit den Experten teil und networken Sie mit Ihren Kollegen – hier haben Sie alle Optionen!
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Wertvolle Kollegen
Lernen Sie relevante und kluge Kollegen kennen, bauen Sie Ihr Netzwerk aus und tauschen Sie Erfahrungen – beim Mittagessen, in den Pausen und bei den vielen anderen Networking Angeboten. Hier lernen Sie die Menschen kennen, die vor genau den gleichen Herausforderungen stehen wie Sie.