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Qlik Sense November 2018

The Qlik Sense story goes on – das letzte Release des Jahres überrascht wieder mit zahlreichen Neuerungen und coolen Features. Erstmals integriert Qlik Machine Learning Fähigkeiten in die Engine des Produkts. Man darf also auch gespannt sein, was uns 2019 in diesem Bereich erwarten wird. Nachfolgend ein Überflug über die Highlights des November Releases:

 


Dashboard Extension Bundle
Mit dem Dashboard Extension Bundle haben die ersten standardmäßig integrierten Extensions in Qlik Sense Einzug gehalten. Während der Installation des Updates kann das Feature optional mit installiert werden. Wer sich dafür entscheidet, findet unter den Custom Objects fünf neue Extensions, die ab sofort offiziell mit Qlik Sense ausgeliefert und voll supported werden.

  • Mit dem Date Range Picker können beliebige Zeitranges als Auswahlkriterium für Analysen definiert werden
  • Über die Navigation Buttons können Selektionen und Actions frei definiert und für die gesamte App hinterlegt werden
  • Mit Hilfe des Tab Containers können innerhalb eines Qlik Sense Objekts nun mehrere Reiter angelegt werden, um verschiedene Visualisierungen bzw. Analyseansichten für eine Auswahl komprimiert darstellen zu können
  • Ein Show & Hide Container, mit dem mehrere Visualisierungen in Abhängigkeit der aktuellen Auswahlkriterien in einem Objekt angezeigt werden können
  • Das Variable Input Object ermöglicht es, Werte für Selektionen mit Hilfe von Buttons, Drop-Down Menüs und Texteingabefeldern anzugeben

Insight Advisor
Zur weiteren Verbesserung des im Juni dieses Jahres eingeführten Insight Advisors ist die Cognitive Engine in Qlik Sense nun erstmals mit Machine Learning Fähigkeiten im Bereich Mustererkennung und für die Applikationen ausgestattet. Die Engine lernt von der Interaktion der Benutzer mit dem Produkt, um die Relevanz der vorgeschlagenen Insights kontinuierlich zu verbessern und dem Unternehmen anzupassen. Derzeit können Vorschläge für Insights dauerhaft ausgeblendet werden, die Verwendung von bestimmten Feldern festgelegt oder auch für folgende Vorschläge ausgeschlossen werden. Diese Funktion wird in den kommenden Releases kontinuierlich ausgebaut werden.

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Mensch trifft Maschine – Augmented Intelligence mit Qlik

Augmented IntelligenceDie IT-Welt hat sich wahrscheinlich noch nie so rasant verändert wie in den letzten Jahren. Mittlerweile gibt es für nahezu jeden Lebensbereich fast täglich modernere und neue Technologien. Insbesondere das Schlagwort „Künstliche Intelligenz“ (Artificial Intelligence) zieht dabei in letzter Zeit immer weitere Kreise und ist auch im Bereich der Datenanalyse angekommen. Einhergehend mit dem Trend von künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist dabei aktuell auch immer wieder das Buzzword „Augmented Intelligence“ zu hören, das auch BI-Anbieter schon heute in ihr Repertoire aufgenommen haben.

Auch bei der Augmented Intelligence handelt es sich um eine Form der künstlichen Intelligenz. Dennoch müssen die Begriffe Augmented und Artificial Intelligence klar voneinander abgegrenzt werden. Bereits dem Wortursprung nach bedeutet der Ausdruck Augmented Intelligence nämlich „erweiterte Intelligenz“. Ziel der Augmented Intelligence ist es, im Gegensatz zu künstlicher Intelligenz, demnach nicht, die Intelligenz des Menschen zu ersetzen, sondern ihn lediglich in seiner Intuition und Entscheidungsfindung zu unterstützen – die menschliche Intelligenz also zu erweitern.

Augmented Intelligence meistert Big Data

Auf den Business Intelligence Bereich angewendet bedeutet dies beispielsweise die automatisierte Verknüpfung und Analyse von Daten. Insbesondere in Zeiten von „Big Data“ besteht für viele Unternehmen immer wieder die Herausforderung, riesige und teils sehr komplexe Datenmassen auswerten können zu müssen. Computer können diese Datenmengen teilweise in Sekundenschnelle analysieren, darin Muster und Abhängigkeiten erkennen und dem Menschen so eine wertvolle Entscheidungsgrundlage bieten. Trotzdem bleibt die Entscheidungsfindung bei der Augmented Intelligence dem menschlichen Anwender überlassen. Dieser interpretiert die vom Computer angebotenen Resultate und Vorschläge und leitet entsprechende Handlungen ein.

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Dynamics NAV 2018 – News in der Warenwirtschaft

Microsoft Dynamics NAV 2018Seit vergangenen Dezember profitieren Nutzer von Microsoft Dynamics NAV wieder von verschiedenen Verbesserungen und neuen Features. Einige der Neuerungen in Version 2018 betreffen auch den Bereich der Warenwirtschaft.

So lassen sich in Dynamics NAV 2018 beispielsweise „Zu-/Abschläge“ nach Bruttogewicht und Volumen zuweisen. Die relevanten Informationen wie das Bruttogewicht und das Volumen werden dabei automatisch aus der Artikelkarte ermittelt, Einheiten werden bezogen auf diese umgerechnet. Auf diese Weise soll sichergestellt werden, dass stets die richtige Einheit ausgewählt ist und Verteilungen möglichst realistisch dargestellt werden (z.B. Frachtkosten).

Bruttogewicht und Volumen in Dynamics NAV 2018
Verteilung von „Zu-/Abschlägen“ nach Volumen und Bruttogewicht

In der Dynamics NAV Version 2018 wurden darüber hinaus die Möglichkeiten des OCR-Services erweitert. Ein interessantes neues Feature ist dabei die Synchronisation der Kreditoren mit dem OCR-Dienst für eine noch genauere Texterkennung von eingelesenen Belegen.

Synchronisation von Kreditoren mit dem OCR-Service
Erweiterung des OCR-Dienstes in Dynamics NAV 2018

Bereits seit Version 2017 ist der Einsatz von Machine Learning möglich, um beispielsweise Cashflow-Prognosen zu erstellen. Mit Dynamics NAV 2018 besteht hierüber nun auch die Möglichkeit, Artikel anhand eines Fotos zu klassifizieren. Die Klassifizierung erfolgt dabei auf Basis eines Machine Learning Algorithmus in der Cloud, der beispielsweise in der Lage ist, Attribute wie Kategorie oder Farbe zu identifizieren, welche den Artikeln zugewiesen wurden.

Bildanalyse in Dynamics NAV 2018
Artikelklassifizierung durch Bildanalyse in Dynamics NAV 2018

 

Blick in die Zukunft – Business Intelligence Trends für 2018

Business Intelligence Trends 2018Ein neues Jahr hat begonnen und auch die Business Intelligence Welt bleibt weiter in Bewegung – die Bedeutung von Daten nimmt dabei weiterhin rasant zu. Vor allem in Unternehmen steigt dadurch die Relevanz der eigenen Datenkompetenz („Data Literacy“) bei Geschäftsführern und Mitarbeitern Tag für Tag. Doch der Business Intelligence Bereich wird in den folgenden Monaten von weiteren Veränderungen geprägt sein. Den folgenden Trends gilt es daher im kommenden Jahr Beachtung zu schenken.

Mit der steigenden Relevanz von Big Data und Co. werden sich auch in Unternehmen die Notwendigkeit und der Wunsch verstärken, einen sicheren Umgang mit Daten und deren Analyse und Auswertung zu erlernen. Das Jahr 2018 wird somit ganz im Zeichen der Datenkompetenz stehen. Die neue Datenschutzgrundverordnung, die im Mai 2018 in Kraft tritt, wird Anwender von BI-Software dabei vor zusätzliche Herausforderungen stellen. Je besser und sicherer Mitarbeiter und Teams also das vorhandene Datenmaterial verarbeiten können, desto zielführender können auch die Geschäftsentscheidungen sein, die auf Grundlage der Analysen und Auswertungen getroffen werden.

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Geschäftsabläufe optimieren mit Machine Learning und Dynamics NAV 2017

Machine Learning mit Microsoft Dynamics NAVDer unaufhaltsame Fortschritt der digitalen Transformation verändert nicht nur die Lebens- und Arbeitsweise von Privatpersonen, sondern stellt auch Unternehmen regelmäßig vor große Herausforderungen. Ein effizientes Mittel, dem immer schneller werdenden Wandel gekonnt zu begegnen, sind moderne Technologien und Ansätze wie das Machine Learning.

Um am Puls der Zeit zu bleiben, sollten Führungskräfte sich rechtzeitig für die anhaltende Digitalisierung der Geschäftswelt rüsten. Diese bietet Unternehmen auch zahlreiche Vorteile, die nicht nur administrative Abläufe und somit den allgemeinen Geschäftsalltag erleichtern, sondern auch langfristig die Wettbewerbsfähigkeit sichern, wie z.B.:

  • Schaffung flexibler Arbeitsformen
  • Service-Optimierung durch Online-Betreuung
  • Standortübergreifendes Arbeiten
  • Verschlankung der Administration
  • Outsourcing von Verwaltungsprozessen

Um also die eigene Position im Wettbewerb zu festigen oder gar zu verbessern, Produktivität, Qualität und Umsätze zu steigern sowie durch einen effizienteren Ressourceneinsatz Kosten zu sparen, empfiehlt sich die Verwendung von Machine Learning. Hierbei handelt es sich um kein fertiges Softwareprodukt, sondern um einen individualisierbaren Lern- und Optimierungsprozess. Mittels Machine Learning werden Algorithmen mit dem Ziel entwickelt, historische Daten automatisch zu analysieren und Muster darin zu identifizieren. Die jeweiligen Ergebnisse können schließlich als Vorhersagen und damit als Grundlage für künftige Geschäftsentscheidungen oder zur Lösung von Problemen dienen.

Effizientes Machine Learning mit Microsoft Dynamics NAV

Zur Einführung von Machine Learning im eigenen Unternehmen lohnt sich der Einsatz von Microsoft Azure Machine Learning in Kombination mit der Datenquelle Microsoft Dynamics NAV 2017. Für Betriebe entstehen dadurch unter anderem folgende Vorteile:

  • Umsatzpotential besser einschätzen
    Effiziente Geschäftssteuerung mit Hilfe von “lernenden” Umsatzvorhersagen auf Basis historischer Daten.
  • Zeitnaher Überblick über Lager-Fehlmengen
    Zeitnaher Überblick über Lagerbestandsentwicklungen auf Basis laufender Lagerbuchungen und dynamischer Umsatzvorhersagen.
  • Entscheidungsoptimierung
    Realitätsnahe Vorhersagen als solide Entscheidungsgrundlagen mittels verschiedener Machine-Learning-Algorithmen und kontinuierlicher Ergebnisabgleiche.
  • Transparenz über Vorhersagequalität
    Beurteilung der berechneten Vorhersageergebnisse im Praxisalltag. Sukzessive Optimierung der Vorhersagequalität durch Ausschluss oder Gewichtung der erhaltenen Vorhersagen.

Machine Learning findet somit vor allem dort Einsatz, wo große Massen an Daten analysiert und zu geschäftlichen oder wissenschaftlich relevanten Mengen- und Wert-Kennzahlen verdichtet werden. Laut Experten wird Machine Learning in zwei bis fünf Jahren marktreif und flächendeckend geschäftsrelevant sein. Ein Einstieg lohnt sich daher bereits jetzt.

Einen Überblick über Microsoft Azure Machine Learning erhalten Sie in folgendem Video:

Microsoft Azure Machine Learning

 

Microsoft Dynamics NAV 2017 – Cortana Intelligence

Durch die Möglichkeit, die NAV-Umgebung mittels verschiedener Extensions zu erweitern, können Anwender Dynamics NAV 2017 nun auch mit Hilfe von Machine Learning Vorhersagen bei der Verkaufs- und Bestandsentwicklung ansehen.

Dynamics NAV kann damit mit einer Extension erweitert werden, die es ermöglicht, aus vergangenen Daten Erkenntnisse über potenzielle zukünftige Verkäufe und einen klaren Überblick über zu erwartende Bestände und die Umsatzentwicklung zu bekommen. Microsoft vermarktet diese Erweiterung unter dem Begriff „Cortana Intelligence“. Die Dynamics NAV Extensions haben dabei jedoch keine fachliche oder inhaltliche Verbindung zum „Cortana Intelligence“-Begriff bei Power BI.

Für die Vorhersagen nutzt das System historische Daten und hilft dem Anwender so, Unternehmensbestände besser zu verwalten. Dies unterstützt wiederum die Bestellung von Nachschub beim Lieferanten und sorgt damit für mehr Kundenfreundlichkeit, da beispielsweise gewährleistet werden kann, dass häufig gekaufte Waren durchgehend auf Lager sind.

Bestandsvorhersage mit Cortana Intelligence
Bestandsvorhersage mit Cortana Intelligence

Um stets optimale Vorhersagen zu erzielen, greift die Erweiterung auf einen trainierten Algorithmus innerhalb des Cloud-Dienstes Azure Machine Learning zurück, ermittelt anhand der Trainingsdaten ein entsprechendes Ergebnis und gibt dem Anwender schließlich diese Daten aus.

Das Leistungsspektrum der Extension „Umsatz- und Lagerbestandsplanung“ in Dynamics NAV 2017 umfasst auf Basis historischer Daten somit folgende Funktionsbereiche:

  • Vorhersage innerhalb des Cashflow Moduls
  • Vorhersage der Lagerbestandsentwicklung von Artikeln und direkte Anlage von Einkaufsbestellungen
  • Vorhersage von Umsatzentwicklungen

Neben der bestehenden Funktionalität bietet Dynamics NAV 2017 auch Entwicklern Zugriff auf den trainierten Algorithmus innerhalb von Azure Machine Learning. Dadurch können auf Basis weiterer historischer Daten ebenfalls Vorhersagen für die Zukunft abgerufen werden.

Microsoft Dynamics NAV 2017 – Extensions

Seit der Veröffentlichung von Dynamics NAV 2017 lässt sich die NAV-Umgebung umfassend mit Zusatzmodulen – sogenannten Extensions – erweitern. Auch Partner-Lösungen werden in Zukunft mehr und mehr als Extensions zur Verfügung gestellt.

Bereits in Dynamics NAV 2017 enthalten sind dabei die Extensions „PayPal Payments Standard“ und „Sales and Inventory Forecast“. Ersteres kann einen PayPal-Bezahllink in den Rechnungsbeleg einfügen und letzteres verwendet Cortana Intelligence zur zielgerichteten Analyse von Unternehmensdaten sowie zur anschließenden Erstellung aussagekräftiger Zukunftsprognosen – berechnet durch leistungsstarkes Machine Learning. In Dynamics 365 for Financials können weitere Module direkt über Microsoft AppSource installiert werden. Für Dynamics NAV haben Partner die Möglichkeit, die Lösungen als NAVX-Paket zur lokalen Installation zur Verfügung zu stellen.

Verwaltung von Extensions in Dynamics NAV 2017
Verwaltung von Extensions in Dynamics NAV 2017

Extensions beinhalten als zusätzliche Schicht alle Objektänderungen, neue Objekte und Rechte und können zusätzlich .NET-Add-Ins und Initialdaten für z.B. Einrichtungstabellen mitbringen. Diese Schicht kann ohne Neustart des Service Tier installiert und aktiviert werden. Das Service Tier ändert bei der Aktivierung alle relevanten SQL Tabellen und stellt die Erweiterungen dem Anwender dar.

Ziel ist es, den gesamten Update-Prozess zu vereinfachen. Das Basissystem kann aktualisiert werden und die Extension-Schicht wird automatisch vom Service Tier mit aktualisiert. Man kann somit immer auf dem aktuellen Stand bleiben ohne dabei auf Individualisierungen verzichten zu müssen, solange das Basissystem alle Referenzen für die zusätzliche Schicht beibehält.

Die Erweiterungen von Extensions sind in der Entwicklungsumgebung sowohl im Debugger als auch im Code Coverage verfügbar. Zudem besteht die Möglichkeit, Extensions „rückstandsfrei“ wieder zu entfernen. Alle zusätzlichen Felder und Tabellen-Daten werden dabei gelöscht.

Microsoft Dynamics NAV 2017 offiziell verfügbar

Wie bereits vor einigen Wochen angekündigt, hat Microsoft nun sein neuestes Release Dynamics NAV 2017 offiziell auf den Markt gebracht. Die neue Version des ERP-Systems soll laut Microsoft die Welten von NAV und Office 365 besser zusammenführen, die Plattform in verschiedenen Bereichen erweitern und durch diverse Apps und Extensions völlig neue Möglichkeiten schaffen.

Microsoft Dynamics NAV 2017 Features
Quelle: Microsoft

Mit der Veröffentlichung von Microsoft Dynamics NAV 2017 stehen Anwendern und Entwicklern ab sofort unter anderem folgende Neuerungen, Erweiterungen und Verbesserungen zur Verfügung:

  • Direkte Verbindung zu Office 365 zur einfacheren Navigation zwischen Dynamics NAV und Office-Programmen wie Outlook oder Excel sowie Power BI Integration
  • Zahlreiche funktionale Erweiterungen im Bereich Finanzbuchhaltung und E-Everything (z.B. Verbesserung der OCR-Services, Cash Flow, Financial Reports, schnellere Bezahlung von Rechnungen durch integrierte Anbindung von Payment Services wie PayPal sowie vereinfachte Erstellung von Kontenschemata)
  • Integration von Cortana Intelligence zur zielgerichteten Analyse und Nutzung von Unternehmensdaten sowie zur Erstellung aussagekräftiger Zukunftsprognosen und Entscheidungsfindung – berechnet durch leistungsstarkes Machine Learning
  • Erweiterung der User Experience, beispielsweise durch zahlreiche Web-, App- und Phone-Client-Verbesserungen sowie Smart Notifications, die User kontextbezogen durch relevante Prozesse führen und ein Assisted Setup Wizard, der unter anderem bei der Einrichtung und dem Import von Daten unterstützt
  • Verbesserte CRM-Integration durch eine Vereinfachung der Nutzung innerhalb Dynamics NAV sowie Erweiterung von CRM-Funktionalitäten
  • Vereinfachte Kategorisierung, Verwaltung und Filterung von Artikeln durch die Zuweisung von Artikelattributen sowie eine Anreicherung der Verkaufsdokumente
  • Viele neue Möglichkeiten für Nutzer durch hilfreiche Extensions, die über die bereits ausgerollte AppSource zur Verfügung gestellt werden (z.B. Quick Box und PayPal)
  • Zahlreiche weitere neue Features wie die Integration von Power Apps zur Erstellung und Veröffentlichung von kleinen Apps und Microsoft Flow zur Verknüpfung verschiedener cloudbasierter Daten und Dienste sowie viele Erweiterungen für Entwickler (z.B. zusätzliche Objekttypen)

Detaillierte Informationen zu den genannten Feature Highlights und vielen weiteren Neuerungen in Dynamics NAV 2017 erhalten Sie in Kürze in unserer neuen Dynamics NAV 2017 Blogreihe.

Auf Basis der Version Dynamics NAV 2017 wird auch das in die Microsoft Cloud Plattform integrierte Produkt Dynamics 365 gestartet, welches ab dem 1. November für den nordamerikanischen Markt freigegeben wird. Über dessen Inhalte und Abgrenzungen zu dem „traditionellen“ NAV informieren wir Sie ebenfalls in Kürze an dieser Stelle.