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Maschinelles Lernen – Der Weg zur intelligenten Big Data Analyse

Der Umgang mit riesigen Datenmengen ist eine Herausforderung, die erhebliche Auswirkungen auf unterschiedliche Bereiche der Wirtschaft, Industrie und Wissenschaft hat. Die Verarbeitung des ständig wachsenden Datenaufkommens und die Gewinnung relevanter Insights gehören zu den zentralen Fragestellungen unserer Gesellschaft.

Ein Schlüssel um Big Data zu verarbeiten und auszuwerten, ist Maschinelles Lernen (engl. Machine Learning). Der Einsatz Maschineller Intelligenz ist dabei das aktuelle Trendthema im Bereich der Digitalisierung – Forschung und Anwendungen in diesem Bereich boomen. Sie werden die Zukunft unserer Alltags- und Arbeitswelt weiter prägen. Aktuelle Anwendungen sogenannter Social- oder Chat-Bots der Online-Marktführer florieren. Amazons Alexa, Googles Alpha Go und Microsofts Cortana lassen vermuten, was Maschinelles Lernen zukünftig mit sich bringen wird.

Was bedeutet Maschinelles Lernen?

Durch Machine Learning kann ein künstliches System komplexes Wissen aus Erfahrung generieren. Dafür lernt es aus konkreten Beispielen und kann das Erlernte im Anschluss verallgemeinern. Wichtig ist, dass es diese Beispiele nicht einfach auswendig lernt, sondern in den Daten Muster identifiziert, die dann auf unbekannte Daten transferiert werden.

Anwendungsfelder des Maschinellen Lernens im Online-Handel

Die Anwendungen von Maschinellem Lernen scheinen schier unbegrenzt. Im Online-Handel sind dabei obengenannte Chat- und Service-Bots zu nennen. Diese werden zum Beispiel in Live-Chats im Online-Shop zu Produkten, Versand oder Retoure befragt. Daneben spielen intelligente Prognosesysteme und Personalisierung für Online-Händler eine wichtige Rolle.

Die Datenmengen wachsen mit einer rasanten Geschwindigkeit und das befeuert die Technik doppelt: Zum Einen bilden diese den Ausgangspunkt für Maschinelles Lernen, zum Anderen machen Sie eine intelligente Datenselektion notwendig. Denn niemand möchte morgen noch hunderte Dokumente prüfen, wenn nur 2-3 relevant für eine Entscheidung sind. Diese Entwicklung wird auch nicht vor dem Handel haltmachen [..]“- Dr. Dominique Ziegelmayer, Director Trusted Enterprise

Beim Einsatz von Maschinellem Lernen stehen damit oft Applikationen für Endkonsumenten im Fokus. Doch Machine Learning ist im E-Commerce vor allem bei der Produktklassifizierung von Bedeutung. Hier gibt es eine hohe Anzahl von Produkten, die alle unterschiedliche Merkmale besitzen. Möchte man in diesem Datenberg Produkte einer Klasse zuordnen oder gleiche Produkte finden, treten häufig Probleme auf: Produktinformationen zu einem identischen Produkt können sehr unterschiedlich aussehen. Namen und Produktbeschreibungen stimmen häufig nicht überein und eine EAN ist nicht immer vorhanden. Besonders schwierig wird es, wenn man Artikel aus verschiedene Quellen in verschiedenen Sprachen vergleichen möchte. Dadurch werden Produkte von herkömmlichen Lösungen häufig falsch zugeordnet.

Erfolgsrezept Big Data Analyse

Eine manuelle Bereinigung der Daten ist zeit- und kostenintensiv. In Zeiten von Big Data sind Informationen außerdem derart verschieden, dass sie sich manuell nicht mehr überblicken lassen.  An dieser Stelle setzt Maschinelles Lernen an, das riesige Datenmengen zuverlässig analysieren kann – auf, für das menschliche Gehirn schwer nachvollziehbare, komplexe Art und Weise. Mit Hilfe intelligenter Algorithmen lassen sich Produktdaten zuverlässig zuordnen und eine manuelle Klassifizierung vermeiden.

Ausgereifte Algorithmen sind notwendig, um Big Data zu analysieren und zu verstehen. Hier versteckt sich auch das Geheimrezept unserer Business Intelligence Software. Der einzigartige Matching-Algorithmus von blackbee kann in den riesigen Datenmengen alle relevanten Merkmale ermitteln und so Gleichheit oder Unterschiedlichkeit der Produkte bestimmen. Hersteller und Händler können mit Hilfe von blackbee Wettbewerber mit gleichen oder ähnlichen Produkten im Internet beobachten. Dadurch treffen sie gewinnbringende Entscheidungen für ihre Sortimente und Preisstrategien.

Der selbstlernende Matching-Algorithmus von blackbee

Wie funktioniert das? Jedes Produkt hat spezielle Merkmale und Eigenschaften, die als Attribut hinterlegt sind. Durch diese Attribute lassen sich Produkte anhand bestimmter Parameter suchen – etwa Farbe, Material oder Größe. Der Abgleich (techn. Matching) von Produktdaten erfolgt also anhand ihrer Attribute. Der Erfolg des Matchings ist jedoch von der Kombination der richtigen Vergleichsmaße für unterschiedliche Attributwerte abhängig. Denn in den meisten Fällen führt ein einzelnes Maß nicht zu einem optimalen Ergebnis. Aufgrund einer Vielzahl von existierenden Ähnlichkeitsmaßen ist die Bestimmung einer effektiven Matchingstrategie jedoch eine enorm komplexe Aufgabe.

Maschinelle Lernverfahren, wie sie unser Matching-Algorithmus verwendet, reduzieren den manuellen Tuning-Aufwand, indem sie eine optimierte Matchingstrategie halbautomatisch bestimmen. Hierfür sind Beispiele für Matches und Nicht-Matches erforderlich. blackbee unterstützt die Generierung solcher Beispiele und stellt außerdem einen Feedbackmechanismus bereit. So können auftretende Zuordnungsfehler durch Feedback korrigiert werden. Das System lernt anschließend aus diesen Korrekturen – es verallgemeinert die Beispiele. Dabei erhält es mit jedem Durchlauf neue Informationen zur Verbesserung der Treffgenauigkeit, die sich so nach und nach bis zu 98,2 Prozent erhöht.

Mit Machine Learning zu intelligenten Businessprozessen

Mithilfe des selbstlernenden Algorithmus findet blackbee automatisierte Lösungen für das Matching von Produktdaten, ohne starr vorprogrammierten Regeln folgen zu müssen. Dadurch erreicht die Software ein wesentlich höheres Maß an Effizienz. Da wo andere Lösungen an den Herausforderungen von Big Data scheitern, erkennt blackbee selbst die komplexesten Produkte verschiedenster Anbieter. Die Daten werden dabei so aufbereitet, dass für Händler und Hersteller wichtige Informationen zu ihrer Position im Wettbewerb offensichtlich sind. So beschleunigen und optimieren sie ihre Prozesse und können ihren Wettbewerbsvorsprung ausbauen.

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