paretos

Die 5 Scoring-Kategorien, die Paretos im Portal anzeigt: „Data Completeness“, „Data Cleanliness“, „Data Diversity“, „Data Quantity“ und „Data Freshness“. Damit haben wir zu jeder Zeit den Überblick über die Effizienz und Effektivität der Datenqualität auch in Bezug auf Vorhersagen.

Die Effektivität ist vom Umfang und der Qualität der Daten abhängig, hier heißt es zum Teil Geduld aufbringen, bis die ersten Modelle bereitstehen und anwendbar sind. Immerhin kann vorab bereits mit den Modellen experimentiert und ein Gefühl für die Anwendung entwickelt werden.

Wir nutzen Paretos für die Vorhersage von Ereignissen in unserem eigenen Tool. Dadurch können wir unseren Nutzern datengetriebene Aktionen vorschlagen und negative zukünftige Ereignisse eventuell vermeiden.

Paretos geht mit einem sehr engagierten Team in das Projekt! Während des Projektes sind alle immer bestrebt schnelle und kreative Lösung für die Herausforderungen zu finden. Sehr dynamisches, zielorientiertes und umsetzungsorientiertes Lösungsdesign.

Die erarbeiteten Lösungen werden bei uns gerade in die bestehenden Prozesse und IT-Landschaften integriert. Darin liegt für den Endanwender und paretos eine wesentliche Aufgabe um nachhaltigen Erfolg des Projektes sicherzustellen.

Churn Prediction in einem kausal nicht ein-eindeutig zuordenbaren Umfeld. Dadurch kann unsere interne Planung & Steuerung nachhaltig verbessert werden.