Der Autor: Philipp Ringgenberg ist Senior Director Business Consulting & Innovation, Orange Business Services  (Bild: Orange Business Services)
Kommentar von Philipp Ringgenberg, Orange Business Services

So verhelfen Digitalisierung und Data Analytics zu mehr Nachhaltigkeit

Eine aktuelle Studie von McKinsey zeigt: Die Corona-Pandemie leistet dem Thema Nachhaltigkeit Vorschub. So achten laut Umfrage drei Viertel der deutschen Verbraucher beim Einkaufen auf faire und nachhaltige Produkte und jeder zweite Befragte wählt neue Produkte bewusst aus, um den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren. Nachhaltigkeit ist damit ein Thema, das alle Unternehmensbereiche betrifft – von der Ideenentwicklung bis hin zu den globalen Lieferketten. Welche Rolle spielen Digitalisierung und Data Analytics bei der Entwicklung von Produkt- und Serviceinnovationen, die auf Nachhaltigkeit abzielen?

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Definition

Was ist Latent Dirichlet Allocation (LDA)?

Latent Dirichlet Allocation (LDA) ist ein für die Themenmodellierung eingesetztes generatives, statistisches Wahrscheinlichkeitsmodell. Es ist in der Lage, latente Themen eines Dokuments zu identifizieren und Wörter diesen Themen zuzuordnen. LDA wird häufig im Umfeld der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP) verwendet, ist aber auch in der Bildverarbeitung und anderen Anwendungen, wie in der Bioinformatik, einsetzbar.

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Die Autorin: Louisa Burakowski ist Business Engineer im Data & Analytics Team bei Adesso (Bild: Adesso)
Kommentar von Louisa Burakowski, Adesso

Datennutzung ist eine Frage der Unternehmenskultur

Unternehmen wollen datengetrieben arbeiten und sammeln daher sämtliche zur Verfügung stehenden Daten. Denn immer wenn Unternehmen heute Antworten zu Fragestellungen in Bezug auf Prozesse, Produkte und Strategien benötigen, spielen die richtigen Daten eine entscheidende Rolle – und tragen entscheidend zum Unternehmenserfolg bei. Sammeln allein reicht aber nicht, wichtiger ist die richtige Nutzung dieser Daten – und hier kommt es zwangsläufig zu Konflikten.

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