Følg projektet

BI-transformation hos Mitsubitshi: Vi spildte tid og penge på at få fat på egne data

12. mar 03:31

Mitsubishi Electric Europe består af 9 forretningsenheder på tværs af 14 filialer. At samle dem alle i et fælles datasystem, er lidt ligesom at prøve at genne katte sammen. Det fortæller Iain Blazey, der er General Manager of IT Operations and Services hos Mitsubishi Electric Europe, på Gartners Data & Analytics Summit, der fandt sted i London i sidste uge. Blazey kom oprindeligt til Mitsubishi som satellit-ingeniør, men endte ad omveje med at være spydspids på en større transformation af selskabets business intelligence. »Vi forsøgte i 1998 at samle alle forretninger i SAP.

Forskere vil samle data på alt fra SoMe til blodprøver: Integrationen er et kæmpe problem

24. jan 02:19

Ved at sætte dansk registerdata sammen med data fra sociale medier, sensordata og løbeapps vil danske forskere kortlægge, hvordan vores sundhed bliver påvirket af miljøet. I sidste måned åbnede Aarhus Universitet centeret BERTHA – Big Data Centre for Enviroment and Health – og foran sig har forskerholdet nu en data-udfordring af dimensioner, fortæller professor Clive Sabel, der skal lede centret. »Mange af de ting, som dræber os nu, er sygdomme, man får som gammel, som fx hjertesygdomme og Alzheimers. Vi har ideer om, hvad der forårsager de sygdomme, men vi kun få beviser.

ML sorterer regninger hos TDC: »Vi ser det som et menneske-maskine-samarbejde«

11. okt 02:17

TDC’s data science-afdeling har bygget en ML-løsning, der kan vurdere, om en regning til TDC dækker over konsulenttimer, hardware eller noget tredje. Løsningen kan afhjælpe en stor manuel opgave med at kvalitetssikre, at regninger til TDC bliver kategoriseret korrekt, fortæller Jonas Munk, der er chef for TDC’s data science-afdeling. »Når jeg har købt en arbejdstelefon, eller vi køber konsulenttimer, så kommer den invoice til TDC, og så er det meget vigtigt, at man posterer de ting rigtigt. Det er et ret stort arbejde,« forklarer han.

DeepMind-forskere tackler black box-problem i algoritme til øjenlæger

18. sep 01:53

Googles DeepMind-afdeling for sundhed har skabt en model, der kan aflæse øjen-skanninger og spotte akutte sager med samme præcision som en trænet specialist. Systemet vil i fremtiden gøre det muligt at redde synet for flere patienter, mener man på det specialiserede Moorfields Eye Hospital i England, der har samarbejdet med DeepMind-forskerne om projektet. Med løsningerne mener AI-specialisterne at have lavet et værktøj, som kan overkomme en af de store udfordringer ved brug af deep learning i sundhedssektoren – nemlig at algoritmen bliver en sort boks, som lægerne ikke kan se ind i. Dataan