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DATA-MINING-CUP 2019: Studenten aus Iowa gewinnen im Jubiläumsjahr

DATA-MINING-CUP 2019: Studenten aus Iowa gewinnen im Jubiläumsjahr Posted on 4. Juli 2019

Im Rahmen ihres retail intelligence summit am 3. Juli 2019 in Berlin prämierte die prudsys AG die Gewinner des diesjährigen DATA-MINING-CUP (kurz DMC). Ein Studententeam der Iowa State University schaffte es ganz nach oben aufs Siegertreppchen. Über Platz 2 freut sich ein Einzelkämpfer aus Genf. Mit Frauenpower sicherten sich Studentinnen aus Washington den dritten Platz.

Einen Tag nach der Preisverleihung des diesjährigen DATA-MINING-CUP geht es für die DMC-Siegertrophäe auf eine lange Reise. Gemeinsam mit dem symbolischen Scheck in Höhe von 2.000 Euro reisen die stolzen Preisträger zurück nach Ames im US-amerikanischen Bundesstaat Iowa. Mit einem deutlichen Punktevorsprung setzten sich die Studenten beim 20. DATA-MINING-CUP zum Thema „Fraud Detection“ gegen 148 Teams aus 28 Ländern durch. Zu den besten Teams gehörten neben der Schweizer Université de Genève (Platz 2) und der George Washington University (Platz 3) folgende Bildungseinrichtungen: Hochschule Anhalt (Platz 4 und 7), Technische Universität Chemnitz (Platz 5), Hochschule Karlsruhe (Platz 6), Iowa State University (Platz 8), Perm National Research Polytechnic University (Platz 9) und Universität Mannheim (Platz 10).

Seit dem Jahr 2000 ruft die prudsys AG jährlich Studenten aus aller Welt dazu auf, ihr Wissen aus dem Hörsaal an einer praxisorientierten Data-Mining-Aufgabe zu testen. In der 20. Ausgabe hatten die Teilnehmer maximal sechs Wochen Zeit, ein mathematisches Modell zu entwickeln, welches möglichst zielsicher Betrugsfälle an Selbstbedienungskassen im Lebensmitteleinzelhandel aufdeckt, ohne unschuldige Kunden durch unnötige Nachkontrollen zu vergraulen.

Die zehn besten Teams waren eingeladen, ihre Lösungen am 3. Juli zum retail intelligence summit in Berlin zu präsentieren. Unter dem Motto „Smart Decisions for Smart Retail“ ging es auf der eintägigen Fachkonferenz darum, wie Händler Künstliche Intelligenz für ihren Erfolg einsetzen. Die rund 150 Teilnehmer aus stationärem und Online-Handel profitierten dabei von spannenden Insights und echten Anwendungsfällen rund um Personalisierung und intelligenter Preisoptimierung. Im Rahmen der Abendveranstaltung fand traditionell die Siegerehrung des DATA-MINING-CUP statt. Die drei Gewinner-Teams können sich neben den DMC-Trophäen über Preisgelder von 500 bis 2.000 Euro freuen.

Über die prudsys AG

Die prudsys AG ist der führende Anbieter agiler KI-Technologien für den Omnichannel-Handel. Die prudsys Realtime Decisioning Engine (kurz: prudsys RDE) automatisiert Personalisierungs- und Pricing-Prozesse über die gesamte Wertschöpfungskette. Dadurch bieten Händler ihren Kunden an jedem Verkaufskanal ein Einkaufserlebnis von höchster persönlicher Relevanz. Gleichzeitig maximieren sie die Kundenbindung und ihren Ertrag.

Die prudsys AG ist seit 1998 am Markt. Als Pionier auf den Gebieten der Echtzeit-Personalisierung und des automatisierten Pricings gestaltet das Chemnitzer Unternehmen die Entwicklung des Omnichannel-Handels von Anfang an aktiv mit. Zu den Kunden der prudsys AG zählen Unternehmen wie babywalz, bonprix, C&A, Coop, Douglas, Klingel, Obi, Sanicare, Thalia oder Würth.

Die prudsys AG gilt als best-of-breed Anbieter. Die eigene Forschungsabteilung arbeitet stetig an der Weiterentwicklung selbstlernender Algorithmen und der Erprobung innovativer Verfahren für den Handel. Das Unternehmen besitzt zahlreiche Patente und legt großen Wert auf die Zusammenarbeit mit renommierten wissenschaftlichen Institutionen.

Seit dem Jahr 2000 richtet die prudsys AG den DATA-MINING-CUP aus. An dem international renommierten Wettbewerb für intelligente Datenanalyse und -prognose beteiligen sich alljährlich über hundert Universitäten und tausende Studenten. Somit gelingt der prudsys AG der Brückenschlag zwischen Theorie und Praxis.

Die prudsys AG ist ein Unternehmen der GK Software Gruppe. Die GK Software SE ist ein führender Entwickler und Anbieter von Standard-Software für den Einzelhandel.

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