Große Mengen komplexer Daten werden verknüpft, aggregiert und visualisiert, um tiefere Einblicke zu ermöglichen. Maschinelles Lernen analysiert diese Daten, erkennt Muster in großen Datenmengen und liefert wertvolle Erkenntnisse, die zur allgemeinen Situationsbeurteilung und Unterstützung konkreter Entscheidungsfindungen genutzt werden können. Beispiele umfassen Messdaten, die während des Einbaus von Asphaltfertigern erhoben werden, Marktdaten zum Bieterverhalten sowie Zustandsmessungen von Fahrbahnoberflächen. Diese Datenanalysen helfen dabei, Muster und Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Wie - Methoden und Verfahren
Die Analyse verknüpft offizielle öffentliche Datenquellen mit internen Daten, um ein tiefgehendes Verständnis von Marktbedingungen und internen Betriebsabläufen zu gewinnen. Diese kombinierte Analyse ermöglicht die Berücksichtigung externer und interner Leistungsindikatoren, was eine präzisere Prognose und Optimierung von Geschäftsstrategien ermöglicht.
Verwendet in
