Novalytica wird Aktionärin von Uhoo AG
Nach der erfolgreichen Zusammenarbeit der letzten Jahre ist Novalytica als Aktionärin nun noch enger mit Uhoo verbunden und freut sich, das Unternehmen bei der Weiterentwicklung vertieft zu unterstützen.
Profitieren Sie von unserer Expertise in der automatisierten Datenerfassung und Klassifizierung auch für komplexe, unstrukturierte Datenquellen.
Mit modernsten Tools und intelligenten Algorithmen analysieren unsere Data Scientists grosse Datenmengen und optimieren Prozesse.
Verwenden Sie BI-Tools um unter-schiedlichste Datenquellen gewinnbringend einzusetzen.
Unsere Experten zeigen Ihnen auf, wie Sie aus Daten echten Mehrwert generieren können - die Herausforderung jeder Organisation.
Wir analysieren spezifische Fragestellungen datengetrieben und mit modernen statistischen Methoden.
Erlangen Sie neue Kompetenzen im Bereich der Datenanalyse in unseren inhouse Workshops oder Kursen.
Als Datenspezialistin erhebt Novalytica eine Vielzahl an Daten aus unterschiedlichen Quellen, strukturiert und bereinigt diese, bereitet sie auf und verknüpft sie anschliessend untereinander. So kann jeder Adresse eine grosse Vielfalt an Details zugeordnet werden. Mit intelligenten Algorithmen können diese Adressen zusätzlich angereichert werden und sind so ein wertvolles Instrument, um die Zielgruppe zu erreichen.
Im Rahmen der Entwicklung für Uhoo haben wir ein virtuelles Netz über die gesamte Schweiz gelegt. So können wir dir auf eine Hektare genau sagen, welche Personen wo arbeiten, wo sie wohnen und wie teuer ihr Haus ist – natürlich anonymisiert.
Wir sehen, was in jeder Gemeinde gewählt wird, wie viele Schulen oder Gewässer sich in einem Quartier befinden oder wie gross die Entfernung zur nächsten ÖV-Stelle ist. Durch die Aggregation und Analyse von Millionen von Schweizer Daten, wissen wir fast alles, was es zu wissen gibt. Dieses Wissen und die exklusiven Daten stellen wir Ihnen zur Verfügung.
Nach der erfolgreichen Zusammenarbeit der letzten Jahre ist Novalytica als Aktionärin nun noch enger mit Uhoo verbunden und freut sich, das Unternehmen bei der Weiterentwicklung vertieft zu unterstützen.
Daten sind in grossen Mengen verfügbar und viele davon sind öffentlich zugänglich. Einige Datenquellen sind jedoch nur unstrukturiert vorhanden. Die Erhebung und Prozessierung solcher Daten ist zeitaufwendig und komplex. Gleichzeitig sind es oft gerade unstrukturierte Daten, die neue Erkenntnisse generieren und einen Wettbewerbsvorteil schaffen können.
Bei tabellarischen Daten ist der Vorteil von Deep Learning gegenüber herkömmlichen Machine Learning Methoden unklar. Grinsztajn et al (2022) untersuchen, weshalb Decision Trees eine bessere Performance als Deep Learning-Verfahren auf Tabellendaten erreichen.
