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Data Science bei OTTO

In: Künstliche Intelligenz

Author

Listed:
  • Timo Christophersen

    (OTTO GmbH & Co KG)

  • Juri Pärn

    (OTTO GmbH & Co KG)

Abstract

Zusammenfassung Prognosen, die auf Verfahren des maschinellen Lernens basieren, haben im deutschen Versandhandel Tradition. Quasi zeitgleich mit dem Einzug der Desktop Computer in die Büros in den frühen 90er-Jahren fingen Distanzhändler wie OTTO an, die Möglichkeiten der entstandenen Rechenkapazität für die Optimierung des eigenen Geschäfts und der Schaffung von Mehrwerten für ihre Kunden zu nutzen. Vor allem im Marketing wurde damals mit Hilfe der aufkommenden Berufsdisziplin des Data Mining neue Wege beschritten. Einige der in dieser Zeit geprägten Ansätze finden heute noch in ähnlicher Form Anwendung. Die Entwicklung von Big Data Technologien nach 2010 hat die Möglichkeiten, Daten mittels künstlicher Intelligenz zu verarbeiten, allerdings drastisch verbessert. Quasi in allen Unternehmensbereichen, in den Daten eine wichtige Planungs- und Steuerungsgrundlage darstellen, werden heute auch Data-Science-Services eingesetzt. Und die Möglichkeiten sind längst noch nicht ausgeschöpft. Wir erwarten, dass Unternehmensprozesse in den nächsten Jahren noch in viel stärkerem Maße als heute mit Hilfe der Algorithmen automatisiert werden können.

Suggested Citation

  • Timo Christophersen & Juri Pärn, 2021. "Data Science bei OTTO," Springer Books, in: Peter Buxmann & Holger Schmidt (ed.), Künstliche Intelligenz, edition 2, chapter 6, pages 101-115, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-662-61794-6_6
    DOI: 10.1007/978-3-662-61794-6_6
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