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Learning solvers and be done

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Für das ungeübte Auge ist nicht sofort ersichtlich, ob der Einsatz eines Solvers ein einfacher Schritt ist oder unmöglich ist. Werfen wir einen Blick auf die Problemkomplexität, die Skalierbarkeit auf unsere Problemgröße.

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„Nutzen wir die Cloud, um es schneller zu lösen…“ Klingt einfach, aber erfüllt es wirklich die Erwartungen, wenn es um die Lösung von Optimierungsproblemen geht? Das kann es tatsächlich, aber es gibt einige Aspekte, über die man vorher nachdenken sollte, und wir zeigen, welche das sind.

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Optimierungsprojekte sind komplex und für unsere Kunden ist jedes Optimierungsprojekt eine Reise in unbekanntes Terrain. Deshalb unterteilen wir unsere Projekte in 3 Phasen: den Prototyp, das Minimum Viable Product und das voll produktive Produkt. Nachdem wir in Phase 1 einen Prototypen und in Phase 2 das Minimum Viable Product gebaut haben, kommt nun die Kür: alle zusätzlichen Wünsche und Anforderungen werden eingebaut.

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Es gibt einige Schlagworte, die sehr häufig verwendet werden, wenn es um analytics geht. Wir erklären, was es mit descriptive, diagnostic, prescriptive und predictive analytics auf sich hat.

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