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News - Central - News Center & News Guide !
FICO eröffnet neuen Standort auf dem MODAL-Forschungscampus in Berlin
Geschrieben am Montag, dem 06. Juli 2015 von News-Central.de
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Freie-PM.de: In Kooperation mit dem Zuse-Institut Berlin (ZIB) forschen FICO-Experten an "Next Generation Analytics" für die FICO Xpress Optimization Suite
München, 27. November 2014 - FICO, führender Anbieter von Softwarelösungen für Entscheidungsmanagement und Analytik, eröffnet einen Standort in Berlin - und startet dort mit zwei neuen Mitarbeitern im Produktbereich der FICO Xpress Optimization Suite. Mit Timo Berthold und Stefan Heinz verstärken zwei hochqualifizierte Mathematiker die Forschungsabteilung von FICO in Deutschland. Beide haben sich auf das Gebiet ganzzahlige lineare Optimierung spezialisiert. Gemeinsam mit dem Zuse-Institut Berlin (ZIB), in dessen Räumen das Team auch ansässig ist, forschen sie an der nächsten Generation von Optimierungssoftware und Big Data Analytics.
Das Zuse-Institut Berlin zählt zu den weltweit führenden Forschungseinrichtungen für anwendungsorientierte Mathematik und Informatik. Es hat sich zur Aufgabe gemacht, hochkomplexe Fragestellungen in Wissenschaft, Technik, Umwelt oder Gesellschaft zu beantworten. Ein Schwerpunkt der gemeinsamen Forschungsarbeit ist die Entwicklung und Implementierung neuartiger Algorithmen für mathematische Programmierungssoftware, mit der sich lineare und nicht-lineare Optimierungsprobleme modellieren und lösen lassen. Gemeinsam mit den Wissenschaftlern des ZIB erforschen die FICO-Experten intensiv die Probleme dünn besetzter Netzwerkstrukturen. Dazu zählen beispielsweise Verkehrsnetzwerke - wie etwa Schienen- oder Straßennetze - sowie sämtliche Versorgungsnetzwerke für Strom, Gas und Wasser sowie kabelbasierte Telekommunikationsnetze. Diese bilden gleichsam das Rückgrat unserer heutigen Gesellschaft.
Ein weiterer Schwerpunkt ist der massive Parallelbetrieb von Optimierungssoftware, um eine optimale Lösung für ein gegebenes Problem zu berechnen - und dies auch nachweisen zu können. Solche Prozesse können Tage oder Wochen dauern. Deswegen ist die Forschung zu der Frage, wie man Algorithmen sinnvoll und korrekt auf mehrere unabhängige Computer verteilen und diese Berechnungen enorm beschleunigen kann, ebenso wichtig. "In dieser Konstellation findet unser Forscher-Team perfekte Rahmenbedingungen, um die Erfahrung von FICO aus drei Jahrzehnten an vorderster Stelle im Bereich Optimierung durch die tägliche "Tür-an-Tür"-Zusammenarbeit mit einigen der besten Forscher der Welt entscheidend zu erweitern", sagt Oliver Bastert, Senior Director Product Management Optimization bei FICO. "Durch die FICO Analytic Cloud machen wir aktuelle Forschung unverzüglich für unsere Kunden nutzbar."
Die Kooperation von FICO und dem Zuse-Institut ist Teil des MODAL-Projekts (Mathematical Optimization and Data Analysis Laboratory) des Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es soll Experten aus Wirtschaft und Forschung zusammenbringen, um die datengetriebene Modellierung, Simulation und Optimierung komplexer Prozesse voranzutreiben. FICO ist ein Branchenführer im Bereich Advanced Analytics mit mehr als 100 Patenten und einer langen Tradition in Forschungspartnerschaften.
Mit der FICO Xpress Optimization Suite können Anwendungen entwickelt und optimiert werden, die selbst komplexe Big-Data-Probleme effizient lösen und die optimale Geschäftsentscheidung erlauben. Die Xpress Optimization Suite ist Teil der Decision Management Platform und sowohl als Vor-Ort-Installation als auch über die Analytic Cloud erhältlich.
Über FICO:
FICO (NYSE: FICO) ist ein führender Anbieter von Predictive Analytics und Softwarelösungen für Entscheidungsmanagement. Mit der Analytik von FICO treffen Unternehmen präzise, konsistente und flexible Entscheidungen in jeder noch so komplexen Situation. Das Unternehmen wurde 1956 gegründet und ist heute mit rund 2.300 Mitarbeitern in 12 Ländern vertreten. Das Büro in Deutschland wurde im April 2010 eröffnet. FICO nutzt Big Data und ausgereifte mathematische Algorithmen zur Erstellung hochwertiger Prognosen zum Kundenverhalten. Diese haben sich beispielsweise im Risikomanagement der Finanzindustrie fest etabliert. In 80 Ländern vertrauen Kunden aus verschiedenen Branchen auf FICO wenn es darum geht, bessere Entscheidungen zu treffen, um die Rentabilität und die Kundenbindung zu steigern, Betrugsfälle und Kreditverluste zu verringern, regulatorische Vorgaben zu erfüllen, die Produktionsplanung und die Logistik zu optimieren und schnell Marktanteile aufzubauen. Die Lösungen integrieren Open-Source-Standards und sind sowohl als Installation vor Ort als auch in der Cloud verfügbar. Dadurch bietet FICO den Kunden nicht nur maximale Flexibilität und eine schnelle Bereitstellung, sondern auch die Möglichkeit, die Kostenstruktur zu optimieren. Weitere Informationen sind erhältlich unter: www.fico.com
FICO
Olga Peters
Maximilianstraße 35a
80539 München
(089) 24 218 417
http://www.fico.com
Pressekontakt:
Maisberger GmbH
Holger Neumann
Claudius-Keller-Straße 3c
80539 München
emeainfo@fico.com
(089) 41 95 99-26
http://www.maisberger.com
(Weitere interessante Software News & Software Infos & Software Tipps gibt es hier.)
Zitiert aus der Veröffentlichung des Autors >> PR-Gateway << auf http://www.freie-pressemitteilungen.de. Haftungsausschluss: Freie-PresseMitteilungen.de / dieses News-Portal distanzieren sich von dem Inhalt der News / Pressemitteilung und machen sich den Inhalt nicht zu eigen!
In Kooperation mit dem Zuse-Institut Berlin (ZIB) forschen FICO-Experten an "Next Generation Analytics" für die FICO Xpress Optimization Suite
München, 27. November 2014 - FICO, führender Anbieter von Softwarelösungen für Entscheidungsmanagement und Analytik, eröffnet einen Standort in Berlin - und startet dort mit zwei neuen Mitarbeitern im Produktbereich der FICO Xpress Optimization Suite. Mit Timo Berthold und Stefan Heinz verstärken zwei hochqualifizierte Mathematiker die Forschungsabteilung von FICO in Deutschland. Beide haben sich auf das Gebiet ganzzahlige lineare Optimierung spezialisiert. Gemeinsam mit dem Zuse-Institut Berlin (ZIB), in dessen Räumen das Team auch ansässig ist, forschen sie an der nächsten Generation von Optimierungssoftware und Big Data Analytics.
Das Zuse-Institut Berlin zählt zu den weltweit führenden Forschungseinrichtungen für anwendungsorientierte Mathematik und Informatik. Es hat sich zur Aufgabe gemacht, hochkomplexe Fragestellungen in Wissenschaft, Technik, Umwelt oder Gesellschaft zu beantworten. Ein Schwerpunkt der gemeinsamen Forschungsarbeit ist die Entwicklung und Implementierung neuartiger Algorithmen für mathematische Programmierungssoftware, mit der sich lineare und nicht-lineare Optimierungsprobleme modellieren und lösen lassen. Gemeinsam mit den Wissenschaftlern des ZIB erforschen die FICO-Experten intensiv die Probleme dünn besetzter Netzwerkstrukturen. Dazu zählen beispielsweise Verkehrsnetzwerke - wie etwa Schienen- oder Straßennetze - sowie sämtliche Versorgungsnetzwerke für Strom, Gas und Wasser sowie kabelbasierte Telekommunikationsnetze. Diese bilden gleichsam das Rückgrat unserer heutigen Gesellschaft.
Ein weiterer Schwerpunkt ist der massive Parallelbetrieb von Optimierungssoftware, um eine optimale Lösung für ein gegebenes Problem zu berechnen - und dies auch nachweisen zu können. Solche Prozesse können Tage oder Wochen dauern. Deswegen ist die Forschung zu der Frage, wie man Algorithmen sinnvoll und korrekt auf mehrere unabhängige Computer verteilen und diese Berechnungen enorm beschleunigen kann, ebenso wichtig. "In dieser Konstellation findet unser Forscher-Team perfekte Rahmenbedingungen, um die Erfahrung von FICO aus drei Jahrzehnten an vorderster Stelle im Bereich Optimierung durch die tägliche "Tür-an-Tür"-Zusammenarbeit mit einigen der besten Forscher der Welt entscheidend zu erweitern", sagt Oliver Bastert, Senior Director Product Management Optimization bei FICO. "Durch die FICO Analytic Cloud machen wir aktuelle Forschung unverzüglich für unsere Kunden nutzbar."
Die Kooperation von FICO und dem Zuse-Institut ist Teil des MODAL-Projekts (Mathematical Optimization and Data Analysis Laboratory) des Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es soll Experten aus Wirtschaft und Forschung zusammenbringen, um die datengetriebene Modellierung, Simulation und Optimierung komplexer Prozesse voranzutreiben. FICO ist ein Branchenführer im Bereich Advanced Analytics mit mehr als 100 Patenten und einer langen Tradition in Forschungspartnerschaften.
Mit der FICO Xpress Optimization Suite können Anwendungen entwickelt und optimiert werden, die selbst komplexe Big-Data-Probleme effizient lösen und die optimale Geschäftsentscheidung erlauben. Die Xpress Optimization Suite ist Teil der Decision Management Platform und sowohl als Vor-Ort-Installation als auch über die Analytic Cloud erhältlich.
Über FICO:
FICO (NYSE: FICO) ist ein führender Anbieter von Predictive Analytics und Softwarelösungen für Entscheidungsmanagement. Mit der Analytik von FICO treffen Unternehmen präzise, konsistente und flexible Entscheidungen in jeder noch so komplexen Situation. Das Unternehmen wurde 1956 gegründet und ist heute mit rund 2.300 Mitarbeitern in 12 Ländern vertreten. Das Büro in Deutschland wurde im April 2010 eröffnet. FICO nutzt Big Data und ausgereifte mathematische Algorithmen zur Erstellung hochwertiger Prognosen zum Kundenverhalten. Diese haben sich beispielsweise im Risikomanagement der Finanzindustrie fest etabliert. In 80 Ländern vertrauen Kunden aus verschiedenen Branchen auf FICO wenn es darum geht, bessere Entscheidungen zu treffen, um die Rentabilität und die Kundenbindung zu steigern, Betrugsfälle und Kreditverluste zu verringern, regulatorische Vorgaben zu erfüllen, die Produktionsplanung und die Logistik zu optimieren und schnell Marktanteile aufzubauen. Die Lösungen integrieren Open-Source-Standards und sind sowohl als Installation vor Ort als auch in der Cloud verfügbar. Dadurch bietet FICO den Kunden nicht nur maximale Flexibilität und eine schnelle Bereitstellung, sondern auch die Möglichkeit, die Kostenstruktur zu optimieren. Weitere Informationen sind erhältlich unter: www.fico.com
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