Kategorie: Forschung & Analysen

Bis zu 18.370 Firmen könnten von einer erneuten Verschlechterung der politischen Beziehungen zwischen dem Westen und Iran betroffen sein.
Seit dem 8. Mai 2018 wird deutlich, dass der politische Konflikt zwischen den USA und dem Iran auch die Handelsbeziehungen deutscher Firmen mit dem Iran gefährden könnte. Eine aktuelle Auswertung der Datenbestände zu den größeren 600.000 Firmen in Deutschland zeigt, (mehr …)

Basierend auf einer aktuellen Datenerhebung aus unserem Firmenindex zum Stichtag 30.4.2018 haben erst 10.775 Firmen aus Deutschland ihre Datenschutzerklärung hinblicklich der neuen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) angepasst. Die Auswertung deutet darauf hin, dass gerade Kleinstunternehmen mit der Umsetzung der umfangreicheren Anforderungen zu kämpfen haben. Firmen mit Geschäftsmodellen, bei denen Daten und Datenaustausch eine kritische Rolle einnehmen, nutzen dagegen im Vergleich eher die Gelegenheit, (mehr …)

In dieser Blogreihe möchten wir Ihnen zeigen, wie unsere Data Scientists Zielkundenprofile für ausgewählte Produkte und Services ermitteln. Die nachfolgenden Einsichten wurden aus den Daten von Implisense gewonnen, ohne aufwändige interne Datenaufbereitungen beim Auftraggeber durchzuführen. Die Voraussetzungen für eine Analyse des Zielkundenprofils sind gering. Unsere Auftraggeber nennen typischerweise 10-30 Firmennamen von Beispielkunden in einer Excel-Datei, (mehr …)

Seit Juni 2016 läuft unser Forschungsprojekt zur Entwicklung einer Customer Prediction Platform (CPP). Dieses strategisch wichtige Projekt wird kofinanziert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und der Investitionsbank Berlin Brandenburg (IBB). Die CPP wird als Middleware zur massiv skalierenden Bewertung von Firmenkunden auf deren Kundenpotenzial entwickelt. Diese Bewertungen lassen sich über eine standardisierte Schnittstelle (API) in existierende Endanwendungen integrieren, (mehr …)

Abstract

Assigning industry labels to companies is a manual, costly, slow and error prone process conducted by data providers. In order to solve this problem we developed a fully automated machine learning based industry classification that assigns WZ-2008 labels to companies in no time. Our classifier solely relies on the company purposes, which we extracted from the German company register. (mehr …)