Valid HTML 4.01 Transitional Valid CSS!
„Inmitten der Schwierigkeiten liegt die Möglichkeit.“ Albert Einstein

Selten sind persönliche Erfolge ausschließlich auf den eigenen Fähigkeiten und Erfahrungen gegründet, zumal der Einzelne nicht alle Spezialbereiche mit fundierten Kenntnissen und weitreichenden Erfahrungen abdecken kann. Es ist ein Fall von Glück, wenn man mit anderen Fachleuten kooperieren kann, um die angepeilten Ziele effektiv und schnell zu erreichen. An dieser Stelle möchte ich mich für die kompetente Hilfe von Frau Svenja Hofert und auch für ihre originelle und erfrischende Art bedanken und meine Anerkennung Ihrer Beratertätigkeit im Bereich der Unternehmensgründung aussprechen.

Data Mining Techniken sind eine komfortable Möglichkeit, Muster zu erkennen, die in komplexen Datenbeständen versteckt sind. Das daraus gewonnene Wissen ist ein wichtiges Instrument zur Entscheidungsfindung im Unternehmen.


Data Minings Mihalka ermittelt dieses Wissen für Sie aus Ihren Unternehmensdaten.


Ihre Ziele sind:

Investitionen zurückgewinnen

In Ihre Geschäftsdaten haben Sie viel investiert, allein für Erfassung, Speicherung, Pflege und Sicherung. Diese Daten haben einen sehr hohen Wert. Aber wissen Sie, dass sie auch einen Mehrwert besitzen? In diesen Daten verbirgt sich das Wissen, das aus Ihren künftigen Entscheidungen erst richtige Entscheidungen macht. Nützen Sie diesen Schatz und Sie erhalten Ihre bisherigen Investitionen mehrfach zurück!

Ein paar Mausklicks - statt langer Diskussionen

Wenn Sie über das Wissen verfügen, das in Ihren Daten steckt, brauchen Sie keine langen Besprechungen mehr, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Der nächste sinvolle Schritt, die Strategie oder die Lösung sind nur ein paar Mausklicks entfernt.

Auf Trends früh reagieren

Agieren, statt reagieren: nur, wenn man die neuesten Entwicklungen sehr früh erkennt, ist es möglich, Maßnahmen rechtzeitig einzuleiten. Mit Hilfe von Data Mining sehen Sie in die Zukunft.

Ihre Erfahrungen verbessern

Durch Data Mining Prozesse werden neue Erkenntnisse gewonnen und falsche Behauptungen richtig gestellt. Natürlich erfahren Sie auch eine Bestätigung für all das, was Sie richtig gemacht haben. Die Auswertung Ihrer Erfahrungen mit Data Mining liefert Ihnen eine optimale Basis für Ihre Entscheidungen.
Die Herausforderung

Die verschärfte Wettbewerbssituation und die Konjunkturschwäche zwingen die Firmen immer mehr dazu, qualitative Unternehmensentscheidungen unter großem Zeitdruck zu treffen. Es gibt mittlerweile eine lange Liste der Herausforderungen, die bewältigt werden müssen.

Ein paar Beispiele:
  • Reduzierung der Produktionskosten
  • Kundenbeziehungen verbessern (CRM)
  • Cross-Selling
  • Betrügerische Absichten erkennen
  • Systemausfälle minimieren
  • Produktqualität sichern

Der Stand
Sie können diese Liste aus der Praxis Ihres Unternehmens sicher ergänzen. Bei einigen der Aufgaben setzen Sie als Hilfsmittel bestimmt auch Auswertungen von Daten aus Ihrem Unternehmen ein, mit großer Wahrscheinlichkeit auch Berichte, manchmal mit dreidimensionaler Darstellung. Sie stellen fest, wie das Geschäft gelaufen ist und versuchen, Zusammenhänge für Ihre künftigen Entscheidungen zu entdecken.

Der Bedarf
Oft müssen Sie dabei kapitulieren, z.B. wenn Ihre Datensätze aus vielen Spalten bestehen und die Zusammenhänge Ihnen zu komplex erscheinen. Außerdem sprechen die Berichte nur über das Geschehene, nicht aber darüber, was Sie in Zukunft besser machen können und wie Sie das machen sollen.
Die Lösung

Mit komfortablen Data Mining Techniken lassen sich in komplexen Datenbeständen (auch mit Hunderten von Spalten) die versteckten Muster erkennen und als entscheidungsunterstützendes Wissen bereitstellen.

Data Minings Mihalka bietet Ihnen an, dieses Wissen aus Ihren bereits vorhandenen Daten für Sie zu gewinnen. Die systematische Vorgehensweise von Data Mining beginnt mit der Formulierung der Aufgabenstellung, es folgen Datenanalyse und Modellbildung, anschließend die Überprüfung, danach die Lieferung der Ergebnisse. Dafür wird eine branchen- und werkzeugneutrale Methode verwendet, entsprechend dem Standardverfahren des CRISP-DM Consortiums.

Die Aufgabe besteht nicht mehr darin, vermutete Zusammenhänge
durch diverse Statistiken bestätigen zu lassen, sondern neue
Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Qualität zu prüfen.

Die Qualität einer Aussage (z. B. zum Thema Kosmetik: Frauen über
40 kaufen eher Hautcreme, Frauen zwischen 20-30 eher einen Lippenstift) ist nur so gut wie die Daten selbst. Ob man tatsächlich die Daten der wichtigsten Einflussfaktoren zur Verfügung hat, weiß man nicht, aber die Qualität der Aussage lässt sich mit Prüfmethoden ermitteln.
Sie entscheiden, in welcher Form Sie Ihre Lösung erhalten:

Analyse, Machbarkeit, Lösungsvorschlag für Datenerhebung: Prüfen, ob die Voraussetzungen für Data Mining vorhanden sind, ist Bestandteil jeder Lösung. Falls aus den vorhandenen Daten keine ausreichende Vorhersage-Qualität abgeleitet werden kann, erhalten Sie Vorschläge für die Datenerhebung.

Single Solution: z.B. eine Kundenliste für eine Kampagne.

Lösungsvorgehen für IT
: ausführliche Dokumentation der Single Solution, damit Ihre IT-Abteilung künftige Lösungen selbst finden kann. Das spart Kosten und sichert Ihnen dauerhaften Nutzen.

Entwicklung einer Data Mining-Applikation für eine Fachabteilung. Beispiel Web-Applikation für den Verkauf: der Verkäufer gibt die Bestelldaten ein, als Ausgabe wird ein Artikel angezeigt, den der Käufer mit hoher Wahrscheinlichkeit auch kaufen wird (Cross-Selling).

Integration der Data Mining -Lösung in bestehende Applikationen: wie vorher, aber die Eingabe der Bestelldaten entfällt aufgrund der Modell-Integration.
Qualitätssicherung
  • Ermitteln der Einflussfaktoren auf die Paraffin-Qualität.
  • Zusammenführen verfügbarer Daten.
  • Generierung von Vorhersage-Modellen, das Beste auswählen.
  • Ermitteln der Einstellparameter für die Produktion.
Mischungsoptimierung
  • Analyse der Zigarettenzusammensetzung / Tabaksorten.
  • Festlegung der Hauptregeln für Mischung.
  • Ermitteln die Anzahl der Zufallsmischungen für QA.
  • Erstellung eines Proof of Concept für das Verfahren.
  • Modellbildung und Kostenoptimierung Anhand der Tagespreise.
  • Demonstrieren des Verfahrens mit Beispieldaten.
Weitere Projekte (Projektbeschreibungen per E-Mail anfordern)

Cross-Selling, Kostenreduzierung bei der Motorentwicklung, Fehlerfrüherkennung in Windkraftwerken, CRM - Kundenabwanderung, Pro-aktives Applikationsmanagement, Lagerbestandsverwaltung.
"Dank seinen fundierten Kenntnissen und Erfahrungen in Problemlösungen mit der Data Mining Technologie wurde das Konzept in kurzer Zeit erstellt. Durch das Projekt haben wir einige Zusammenhänge entdeckt, die vorher unbekannt waren."

"Die Aufgaben erfüllte Herr Mihalka mit hoher Einsatzbereitschaft
und Belastbarkeit, gepaart mit ebenso hoher fachlicher Kompetenz."

"Die Aufgabenstellung wurde von Herrn Mihalka mit großer Sachkompetenz und mit einer gut strukturierten Vorgehensweise
zur vollen Zufriedenheit erledigt."

"Die Qualität seiner Arbeitsergebnisse lag, auch bei schwierigen
Arbeiten, bei Problemhäufungen und bei Termindruck, weit über
den Anforderungen."

"Er hat jeden kompetent beraten, vom Management über die Projektleiter bis zu den Entwicklern."

"Sowohl seine technische Kompetenz als auch das produktive Arbeitsklima mit Herrn Mihalka machte die Zusammenarbeit ebenso effizient wie angenehm. "

Referenzen per E-Mail anfordern

Laszlo Mihalka
Diplom-Math. / Informatiker Univ.


Postfach 510207
90216 Nürnberg

Telefon: +49 911 980 9991
Mobil: +49 160 905 77777

E-Mail: mihalka@dataminings.com
Web: www.dataminings.com

Projektbeschreibungen per E-Mail anfordern
Referenzen per E-Mail anfordern
Impressum: Data Minings Mihalka
Zweck dieses Webprojektes: Darstellung eines Freiberufler-Profils
Gemäß § 28 BDSG widerspreche ich jeder kommerziellen Verwendung und Weitergabe meiner Daten.
Verantwortungsbereich: Das Impressum gilt nur für die Internetpräsenz unter der Adresse: www.dataminings.com

Alle auf diesem Internetangebot gezeigten Texte, Grafiken und Lichtbilder unterliegen dem Urheberrecht (Copyright). Eine Vervielfältigung oder Verwendung deren in anderen elektronischen oder gedruckten Publikationen und deren Veröffentlichung (auch im Internet) ist nur nach vorheriger Genehmigung gestattet.

Urheberrechte:

Text: Laszlo Mihalka
Grafiken
: Laszlo Mihalka
Lichtbilder: 7times77
Firmenlogos: die entsprechenden Firmen

Verantwortliche Ansprechperson: Laszlo Mihalka
Anschrift: Zechenwihlstr. 24, 79730 Murg
E-Mail: mihalka@dataminings.com
Telefon: +49 7763 803 7078, +49 160 905 77777
USt-IdNr.: DE175912326

Abgrenzung:
Die Web-Präsenz ist Teil des WWW und dementsprechend mit fremden, sich jederzeit wandeln könnenden Web-Sites verknüpft, die folglich auch nicht diesem Verantwortungsbereich unterliegen und für die nachfolgende Informationen nicht gelten. Dass die Links weder gegen Sitten noch Gesetze verstoßen, wurde genau einmal geprüft: bevor sie hier aufgenommen wurden. Solche Links, die zu fremden Webprojekten führen, erkennen Sie daran: Schriftsymbol / Grafik-URL und geht ein neues Browserfenster auf

Datenschutz:
Personenbezogene Daten werden nur mit Ihrem Wissen und Ihrer Einwilligung erhoben. Auf Antrag erhalten Sie unentgeltlich Auskunft zu den über Sie gespeicherten personenbezogenen Daten. Wenden Sie sich dazu bitte an Laszlo Mihalka: mihalka@dataminings.com

Keine Haftung:
Die Inhalte dieses Webprojektes wurden sorgfältig geprüft und nach bestem Wissen erstellt. Aber für die hier dargebotenen Informationen wird kein Anspruch auf Vollständigkeit, Aktualität, Qualität und Richtigkeit erhoben. Es kann keine Verantwortung für Schäden übernommen werden, die durch das Vertrauen auf die Inhalte dieser Website oder deren Gebrauch entstehen.

Schutzrechtsverletzung:
Falls Sie vermuten, dass von dieser Website aus eines Ihrer Schutzrechte verletzt wird, teilen Sie das bitte umgehend per elektronischer Post mit, damit zügig Abhilfe geschafft werden kann. Bitte nehmen Sie zur Kenntnis: Die zeitaufwändigere Einschaltung eines Anwaltes zur für den Dienstanbieter kostenpflichtigen Abmahnung entspricht nicht dessen wirklichen oder mutmaßlichen Willen.

*Hinweis: CRISP-DM: CRoss-Industry Standard Process for Data Mining. Ein industrieneutrales Standardverfahren für Data Mining, dessen Allenbesitzer die Partner von CRISP-DM Consortium sind.