Loading...
Data Science2018-12-06T12:38:35+00:00

Data Science

In der etablierten Definition geht es immer dann um Big Data, wenn die drei “V” vorliegen: Volume, Variety und Velocity – also wenn große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in hoher Geschwindigkeit bzw. “Echtzeit” verarbeitet werden. Um das zu bewältigen, wurden in den letzten Jahren diverse neue Technologien entwickelt – von rasend schnellen Datenbanken bis hin zu selbständig lernenden Analyse-Algorithmen. Damit geht Big Data über die klassischen Reporting- und Analyse-Werkzeuge hinaus, die in Unternehmen bis vor kurzem genutzt wurden.

Gleichzeitig ist ein neuer Berufsstand entstanden: Der „Data Scientist“ soll im Idealfall IT-Wissen, tiefe analytische Fähigkeiten und unternehmerisches Denken vereinen – um aus den vielen theoretischen Anwendungsmöglichkeiten die zu entwickeln, die dem Unternehmen tatsächlich nutzen.

Big Data ist also nicht nur etwas für “Techies”, auch wenn die Basis sehr technisch ist. Im Zeitalter des exponentiellen Wachstums der verfügbaren Daten ist es für alle Wirtschaftszweige zu einer erfolgskritischen Frage geworden, damit gewinnbringend umzugehen.

Big Data im Medienumfeld: Die meisten Medienunternehmen haben die Möglichkeiten von Big Data noch lange nicht umfassend erschlossen – fast überall wird aber damit experimentiert, zum Beispiel…

… im Newsroom:
Ob Datenjournalismus oder die Analytics-getriebene Nutzung von z.B. Social Media-Kanälen: Große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen werden mittlerweile im Newsroom genutzt, um die journalistischen Produkte und ihre Wirkung zu verbessern.

… im Anzeigenvertrieb:
Sowohl im Digitalen – um moderne Targeting-Lösungen, Real Time Bidding etc. zu realisieren – als auch in Verknüpfung mit klassischer Offline-Werbung, die durch die Kombination von Datenquellen intelligenter ausgesteuert werden kann: Big Data ist zentral für viele neue Anwendungen und Umsatz-Treiber in der Werbevermarktung.

… für Paid Content:
mittels Big Data Analytik wird es nicht nur möglich die Produktentwicklung mit wertvollen Erkenntnissen über die Kunden zu versorgen, es wird auch möglich frühzeitig drohende Abo-Kündigungen zu erkennen und Erlöse durch personalisiertes Pricing zu steigern.

Big Data mit Schickler: Einfach anfangen!
Wir helfen unseren Kunden zielgerichtet, mit überschaubaren Investitionen und in schnellen Lernzyklen mit Big Data Erfahrungen zu sammeln. Dabei verknüpfen wir unsere tiefe Branchen-Expertise mit einem hervorragenden Netzwerk aus Praktikern, Akademikern und Technologie-Anbietern zu maßgeschneiderten Projekten.

Einige unserer Data Science Experten

Dr. Christoph Mayer

Senior Principal, Data Science Team Lead
  • Promotion Informatik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
  • seit 2012 bei Schickler, über 100 Projekte in Medienunternehmen
  • Fokus auf Strategie, Organisations- und Prozessoptimierung
  • Hohe Kompetenz im Einsatz Künstlicher Intelligenz in Medienunternehmen
  • Leitung der Data Science Projekte bei Schickler

Ole Martin

Data Scientist
  • Promotion Mathematik, Universitäten in Kiel, Marbug, Hamburg
  • seit 2018 bei Schickler, mehrjährige Beratungserfahrung
  • Stochastische Analysis, High-Frequency-Statistics
  • Entwicklung komplexer Data Science Algorithmen
  • Machine Learning Algorithmen, Classifier und Recommender Engines

Amr Rekaby Salama

Data Scientist
  • Promotion Informatik, Universitäten Hamburg, York St John University
  • seit 2015 bei Schickler, Optimierung Medienprozesse durch Data Science
  • über 8 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung
  • Natural language processing, Neural networks, Syntactic-Semantics
  • Machine Learning Proof-of-Concept Programmierung

Publikationen

Schickler Data Science Landkarte: Anwendungsfälle Künstlicher Intelligenz für Medienunternehmen

Welche Anwendungsfälle von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning gibt es in Medienunternehmen? Schickler beantwortet diese Frage mit der Schickler Data Science Landkarte. Sie gibt einen detaillierten Überblick über Anwendungsfällt in den Bereichen Redaktion, Lesermarkt, Werbemarkt, Druck, Logistik, Finanzen und Personal.Fordern Sie Ihr Exemplar der Schickler Data Science Landkarte als A2 Poster kostenfrei bei uns an. Senden Sie eine [...]

6. Dezember 2018|

dpa Hackathon #datadeepdive mit Schickler Data Science Team

Drei Tage #datadeepdive - der Hackathon im dpa Newsroom. Schickler unterstützt den Hackathon als offizieller Sponsor. Das Schickler Data Science Team um Amr Rekaby Salama und Ole Martin standen den Teams als Mentoren bei allen Fragen rund um Data Science und Machine Learning zur Seite. Dr. Christoph Mayer wählt als Mitglied der Jury die Gewinner. Die offizielle Pressemitteilung der dpa [...]

1. Dezember 2018|

Künstliche Intelligenz für Medienunternehmen: Schickler Artikel in Medienwirtschaft

Künstliche Intelligenz bietet massive Chancen - speziell für Medienunternehmen. Dr. Christoph Mayer von Schickler gibt im Artikel "Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Hintergrund, Anwendungsfälle und Chancen für Medienunternehmen" einen detaillierten und exklusiven Einblick.Der Artikel ist in der Zeitschrift Medienwirtschaft 03/2018 erschienen. Er beschreibt detailliert und doch einfach verständlich die Grundlagen Künstlicher Intelligenz und eine Vielzahl an Anwendungsfällen in Medienunternehmen. [...]

1. Dezember 2018|