Namhafte Kapitalgeber wie Earlybird Venture Capital und MySQL Co-Gründer Open Ocean Capital investieren in den deutschen Advanced Analytics Anbieter und der ehemalige Yahoo Chief Data Officer Usama Fayyad wird weiteres Vostandsmitglied
Das in Deutschland am häufigsten eingesetzte Echtzeit-Empfehlungssystem prudsys RDE ist in der Lage, via DataSync for Facebook in Kooperation mit der DigitalSync GmbH, die vom Nutzer freigegebenen Facebook- Informationen in die Empfehlungsberechnung einzubeziehen. Durch diese erweiterte Datenbasis erhöht sich die Relevanz von personalisierten Empfehlungen sowie das Up- und Cross-Selling Potenzial.
Auf der dmexco 2013 (18.-19.09.2013, Köln) stellt der Realtime Analytics Spezialist prudsys die neuen Features seiner Personalisierungslösung prudsys RDE vor, die analog zum Tante-Emma-Prinzip den Kunden beim Einkaufen individuelle und passende Produktempfehlungen generiert und somit dem Kunden ein einzigartiges Einkaufserlebnis bietet.
Creatrade Holding GmbH setzt auf die Echtzeitpersonalisierungslösung der prudsys AG. Nach kurzer und unkomplizierter Integration der prudsys RDE in die Shops von Schneider (.de, .at, .ch), Impressionen (.de, .at, .ch), Discovery (.de, .at, .ch), Conleys (.de, .at, .ch) sowie Gingar (.de) erhalten Kunden ab sofort beim Online-Einkauf Produkte empfohlen, die sie wirklich interessieren.
Dortmund, 29. Juli 2013 – Rapid-I, ein führender Anbieter von Open-Source-Lösungen für Predictive Analytics, Data Mining und Text Mining, und Sintec, ein führendes lateinamerikanisches Beratungsunternehmen, haben eine Partnerschaft zur Verbreitung der Lösungen im lateinamerikanischen Markt geschlossen. Im Rahmen der Zusammenarbeit vertreibt Sintec die Rapid-I-Lösungen inklusive RapidMiner und stellt lokalen Support sowie Service zur Verfügung.
Beim DATA-MINING-CUP 2013 – einem der führenden Data-Mining-Wettbewerb weltweit – setzten sich Studenten der Universität Dortmund und der University of Technology and Economics Budapest gegen 77 weitere Universitäten aus 24 Ländern durch und belegten dabei die beiden ersten Plätze. Insgesamt gingen 99 Teams an den Start, um ihr Data-Mining-Know how anhand zweier Aufgaben zum Thema Prognosen von Be