Interview: Blue Yonder liefert präzise Prognosen

Unsere Interviewpartnerin ist Dunja Riehemann, Director Marketing bei Blue Yonder.

com! professional: Was genau bietet Blue Yonder an?

Dunja Riehemann: Unternehmen sitzen auf Datenschätzen, Stichwort Big Data, die bisher nur zu einem Bruchteil genutzt werden. Die Daten eröffnen vielfältige Möglichkeiten, um Kernprozesse wie die Disposition zu optimieren. Wir liefern präzise Prognosen und unterstützen Unternehmen bei der Automatisierung von Entscheidungsprozessen.

com! professional: Was ein Kunde kauft, wissen Sie also bereits, bevor er einen Laden betritt?

Riehemann: Der Verkaufsprozess wird von vielen Faktoren beeinflusst, auch von schwer planbaren wie Wetter, Ferien oder Sonderaktionen. Unsere SaaS-Lösung Forward Demand erlaubt einen verlässlichen Blick auf den zukünftigen Warenbedarf.

com! professional: Auch Physiker nutzen Ihre Software: Der Teilchenbeschleuniger LHC des CERN erzeugt mehr als 40 Millionen Protonen-Explosionen pro Sekunde. Wie half Ihre Software, die „Beauty-Quarks“ zu finden, die nur für den millionsten Teil einer millionstel Sekunde existieren?

Riehemann: Der LHC produziert in einem Jahr so viele Rohdaten, dass man damit, sollte man sie ausdrucken, die gesamte Erdoberfläche mit sieben Schichten Büchern bedecken könnte. Innerhalb dieser Daten sind aber nur extrem wenige Vorkommnisse von Interesse. Die Herausforderung besteht also darin, die Nadel im Heuhaufen zu finden. Der NeuroBayes-Algorithmus konnte dank seiner selbstlernenden Eigenschaften nicht nur den Datenmassen standhalten, sondern gleichzeitig die Beauty-Quarks identifizieren.

com! professional: Sie bieten Ihre Dienste als Platform as a Service an. Welche technischen Lösungen verwenden Sie, um mit den Datenmengen umzugehen?

Riehemann: Vor der Anwendung der Algorithmen wird die Datengrundlage strukturiert aufbereitet und geglättet. Dabei trainiert sich unsere Plattform selbst, in dem sie neue Daten berücksichtigt und aus vergangenen Ereignissen „lernt“. Der Algorithmus erzeugt auf Basis von Statistik und Klassifika­tion eine „Wahrscheinlichkeitsdichte“ für Ereignisse.