Un buen profesor de algoritmos de minería

La tesis de licenciatura se asignó en el marco de la cooperación acordada en primavera entre el HdM y la empresa Uniserv de Pforzheim, proveedora especializada de soluciones para la gestión de datos de clientes.

El autor del artículo, Paul Titze, estudiante del Departamento de Información y Comunicación del programa de Informática Empresarial y Medios Digitales de la HdM, utilizó varios escenarios de prueba en los que se realizaron análisis de datos utilizando datos maestros de diferente calidad para comprobar la correlación entre los datos maestros de alta calidad y los resultados del análisis mediante aprendizaje automático supervisado.

Resultado: Especialmente en el aprendizaje supervisado, en el que los datos maestros constituyen la base para el aprendizaje del algoritmo, se pudieron conseguir predicciones significativamente mejores con una base de datos de alta calidad preparada mediante la gestión de datos maestros que con el aprendizaje automático con un conjunto de datos sin tratar.

"Con su trabajo, el Sr. Titze también ha demostrado empíricamente por primera vez que la calidad de los datos y la calidad de las previsiones de análisis predictivo están directamente relacionadas"

"Las empresas que hoy utilizan el análisis predictivo como base para la toma de decisiones empresariales estratégicas deben, por tanto, esforzarse al máximo por conseguir la máxima calidad posible en los datos en los que se basa el análisis."

Programa de estudios y prototipo

La concesión de la tesis de licenciatura es sólo una de las actividades conjuntas que se han acordado en el marco de una cooperación entre la Universidad de Medios de Comunicación y Uniserv.

Por ejemplo, el HdM ofrece desde el semestre de invierno 2016/2017 el nuevo programa de máster Data Science and Business Analytics. El programa de formación continua consta de cinco semestres y es a tiempo parcial.

"La necesidad de especialistas en datos es enorme. Las empresas internacionales, en particular, necesitan urgentemente saber cómo generar conocimiento a partir de grandes cantidades de datos.

Existen escenarios prácticos, por ejemplo, en la industria del automóvil, capaz de predecir el desgaste de un coche en función del estilo de conducción del conductor.

Pero los datos desempeñan un papel importante en el marketing en particular. El ejemplo más conocido es la empresa de venta por correo Amazon, que ofrece a sus clientes ofertas personalizadas basadas en su historial de búsqueda y compra".

Uniserv apoya la nueva oferta de formación en términos de contenido y financieros.

Perfil dorado

Para la formación, la Universidad de Medios de Comunicación utiliza la metodología de soluciones y procesos Ground Truth, desarrollada recientemente por Uniserv.

Ground Truth ayuda a las empresas a crear en última instancia el Perfil Dorado de cada cliente en un proceso de varias etapas que agrega sus datos de dirección, su comportamiento de compra, sus intereses y preferencias, pero también su comunicación e interacción con la empresa en un conjunto central de datos.

Los dos socios colaboradores desarrollaron un prototipo basado en la verdad sobre el terreno específico para el análisis predictivo.

Este prototipo pretendía ilustrar la importancia de la calidad de los datos como factor crítico de éxito para la calidad de las previsiones.

El profesor Lehmann explica la importancia de la verdad sobre el terreno como base del análisis predictivo:

"Ground Truth es un buen profesor didáctico de algoritmos de minería".