DATA SCIENCE & PREDICTIVE ANALYTICS IN DER ÖFFENTLICHEN VERWALTUNG

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1 DATA SCIENCE & PREDICTIVE ANALYTICS IN DER ÖFFENTLICHEN VERWALTUNG SCHÖNE NEUE WELT DER DATEN WIEN, 4.NOVEMBER 2014 Marcus Hudec

2 Inhalt 2 Begrifflichkeiten Data Science Big Data in der öffentlichen Verwaltung Gefahren und Grenzen Summary

3 Aktuelle Schlagworte 3

4 Das Digitale Universum 4 wächst kontinuierlich Jeden Tag werden weltweit Daten im Umfang von etwa 3 Exabyte (= 3 Mio Terrabyte oder 3 Milliarden Gigabyte) produziert All numbers in Exabytes Quelle: EMC Digital Universe Study 2012

5 Die Daten-Revolution 5 Verfügbarkeit von Daten wächst dramatisch Web Usage Worldwide information volume is growing at a minimum rate of 59% annually Gartner Mobile Smart Phones; Apps with Location based Services BIG DATA Social Media; Real Time Data Sensor Data; Machine to Machine Communication; Internet of Things

6 Datenwachstum 6 Quelle: CACM, Vol. 56, Dec p.66

7 4Vs von Big Data 7 Volume Velocity Variety Veracity Data at Rest Terabytes to Exabytes of existing data ready to process Data in Motion Streaming data, milliseconds to seconds to respond Data in Many Forms Structured, unstructured, text, multimedia Data in Doubt Uncertainty due to data inconsistency & incompleteness, ambiguities, latency, deception, model approximations Marcus Hudec BRZ, November 2014

8 Das 4.Paradigma 8 Jim Gray

9 Research Paradigma 9 der Internet Generation

10 Neue Ära der 10 Entscheidungsfindung We never, ever in the history of mankind have had access to so much information so quickly and so easily. Vinton G. Cerf Vater des Internets Marcus Hudec BRZ, November 2014

11 Zentrale Herausforderung 11 We are drowning in information and starved for knowledge John Naisbitt Aus den heute verfügbaren, gewaltigen, komplexen Daten-mengen Informationen zu extrahieren, die sinnvoll nutzbar ist. Marcus Hudec BRZ, November 2014

12 Predictive Analytics ist 12 die zentrale Technologie zur Extraktion von Mustern, Strukturen und Zusammenhänge aus den Daten um Vorhersagemodelle zu entwickeln. der Prozess des Entdeckens bedeutsamer neuer Zusammenhänge, Muster und Trends durch die Analyse großer Datensätze mittels Mustererkennung sowie statistischer und mathematischer Verfahren. Erick Brethenoux, Gartner Group Marcus Hudec BRZ, November 2014

13 Advanced Analytics 13 Drei Stufen des Advanced Analytics Deskriptive Analytik Vorhersagende Analytik Optimierende Analytik Marcus Hudec BRZ, November 2014

14 Mehrwert 14

15 Actionable Insight 15 What makes an insight actionable? Predictive Power i.e. the return distribution associated with an action can be reliably estimated from past data and therefore acted upon with a high degree of confidence. Vasant Dhar, CACM 2013

16 Der Prozess 16

17 Big Data Landschaft 17

18 Schlüssel- Technologien 18 Big Data Architecture: Skalierbare Infrastrukturen (Storage, Netzwerke) Parallele Workflows (z.b. Apache Hadoop) No-SQL-Datenbanken (z.b. Google Big Table) Real Time Datenströme (z.b. MOA Massive Online Analysis) Knowledge Representation: Semantics, Metadaten-Technologien XML und RDF (Ressource Description Framework) Marcus Hudec BRZ, November 2014

19 Big Data Technologien 19 Technologien und Techniken um produktiv auch mit extrem großen Datenmengen umgehen zu können Um die Verfügbarkeit großer Datenmengen nutzen zu können, braucht es Mitarbeiter die über das notwendige Wissen verfügen, um mittels Methoden der fortgeschrittenen Analytik verwertbare Erkenntnisse aus den Daten gewinnen zu können. Personen, die über ein solches Wissen und Skills verfügen bezeichnet man heute als: Data Scientists

20 Was ist Data Science? 20 Data Science ist hochgradig interdisziplinär. Es vereint Methoden der Informatik, Modellierungstechniken, Statistik und Datenanalyse und mathematische Methoden zur Optimierung und ist dabei immer anwendungsorientiert. Data Science orientiert sich an realen Fragestellungen aus den verschiedensten Anwendungsgebieten wie Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Medizin, Astronomie, Technik, Kernaufgabe ist die Entwicklung und Anwendung automatisationsgestützter Verfahren zum Management und zur Analyse großer Datenmengen sowie der Extraktion von verwertbaren Wissen aus diesen Daten.

21 Interdisziplinarität 21

22 22 Marcus Hudec BRZ, November 2014

23 Qualifikationsprofil 23 4,5 Data Scientist Profile 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Data Viz Machine Learning Mathematics Statisics Computer Science Communication Domain Expertise R. Schutt & C. O Neil: Doing Data Science. 2014, O Reilly Media, Inc. Marcus Hudec BRZ, November 2014

24 R. Schutt & C. O Neil: Doing Data Science. 2014, O Reilly Media, Inc. Bildung von Teams 24 No one person can be the perfect data scientist, so we need teams. Data Viz Machine Learning Mathematics Statisics Computer Science Communication Domain Expertise Marcus Hudec BRZ, November 2014

25 Fachlicher Manager IT Manager Organisatorischer Rahmen 25 Auftraggeber / Business Sponsor Fachexperte Data-Mining Experte Datenexperte Marcus Hudec BRZ, November 2014

26 26 Big Data als Herausforderung in der öffentlichen Verwaltung

27 Predictive Analytics 27

28 Survey-Artikel 28 Quelle: G. Kim, S. Trimi, & J. Chung. Big-Data Applications in the Government Sector. CACM Vol 57, March 2014

29 Conclusions 29 All big-data projects in leading countries governments share similar goals (such as easy and equal access to public services, better citizen participation in public affairs, and transparency). Most governments operating or planning big-data projects need to take a step-by-step approach for setting the right goals and realistic expectations. Success depends on their ability to integrate and analyze information (through new technologies like Hadoop), develop supporting systems, and support decision making through analytics. The main concerns with big-data applications converge on security, speed, interoperability, analytics capabilities, and lack of competent professionals. Quelle: G. Kim, S. Trimi, & J. Chung. Big-Data Applications in the Government Sector. CACM Vol 57, March 2014

30 30

31 Big Data Strategy 31 The Big Data Strategy is designed to highlight key opportunities and challenges that big data will bring to government agencies. The strategy will aim to assist agencies to take advantage of these opportunities and realize the potential benefits of these new technologies. This strategy will also consider a coordinated approach, across government, for the adoption of big data analytics technologies. The strategy will deliver on elements of the ICT Strategy. Big data allows for more focused and evidence-based policy design and service implementation that in turn allows citizens to interact with the government in a personalized and seamless way.

32 Big Data Strategy 32 Opportunities Challenges Data Management Personalization of Services Support Decision Making by Predictive Analytics Increase Productivity & Efficiency Privacy, Security, and Trust Data Sharing Technology and Analytical Systems Skills

33 Anwendungsgebiete 33 Risk Management Personalized Services Fraud detection Predictive Maintenance Social Media Analytics

34 34

35 Predictive Maintenance 35 Datengestützte Erneuerung von Infrastruktureinrichtungen

36 Mobile Sensor Data 36 Source: Mining mobile sensor data for transportation modeling P. Widhalm; AIT 2014

37 Social Media Analytics 37

38 38 The Big Data Hype: 4 Oversimplifications 1. Big data analysis always produces accurate results 2. Every single data point can be captured, making old statistical sampling techniques obsolete (N = all) 3. It is passé to fret about what causes what, because statistical correlation tells us what we need to know 4. The End of Theory with enough data, the numbers speak for themselves so scientific or statistical models aren t needed anymore

39 Quantität kann Qualität nicht ersetzen 39 Big Data Myth: We Have So Much Data, We Don't Need to Worry About Every Little Data Flaw Big Data is exciting, but quality matters more than quantity. Danah Boyd, Microsoft Research

40 End of Theory 40

41 Google Flutrends 41

42 Correlation vs. Causality 42

43 Simpson s Paradox 43

44 Korrelation vs. Kausalität 44 Quelle: Eric Siegel. Predictive Analytics: Delivering on the Promise of Big Data. IBM Government Analytics Forum, May2014

45 Scheinkorrelation 45

46 Correlation vs. Causality 46

47 Summary 47 Big Data hat das Potential, die Art und Weise, wie wir denken, leben und wirtschaften, zu verändern Big Opportunity versus Big Brother Entscheidungen auf Basis von Intuition und Erfahrung versus einer daten- bzw. analysebasierten Entscheidungslogik Ziel ist nicht größere Datenmengen zu sammeln und zu managen. Ziel muss sein zeitnahe, reliable Handlungs-empfehlungen zu erhalten, die zur Verbesserung von Geschäftsprozessen beitragen Die Fähigkeit komplexe analytische Methoden auf große Datenmengen anwenden zu können und daraus fachlich wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, entwickelt sich zu einer essentiellen Kompetenz Big Hype versus Big Disappointment

48 Kritische Erfolgsfaktoren 48 Qualität der Daten Reliabilität, Vollständigkeit Qualität der Data Mining Prozesse Erfolgreiche interdisziplinäre Kooperation in einem Team von Experten Transparenz, Dokumentation Qualität der erzielten Ergebnisse Prognosegüte, Genauigkeit Qualität der Umsetzung Laufendes Monitoring Permanentes Lernen durch Implementation eines Closed Loop Modells Aktive Integration der Nutzer (z.b. Interaktive Visualisierung und Reporting) Marcus Hudec BRZ, November 2014

49 DATA SCIENCE & PREDICTIVE ANALYTICS IN DER ÖFFENTLICHEN VERWALTUNG SCHÖNE NEUE WELT DER DATEN WIEN, 4.NOVEMBER 2014 Marcus Hudec

50 Big Data: 50 Informatische Methoden Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen (Matching, Record Linkage, Data Cleansing) Marcus Hudec BRZ, November 2014

51 Anwendungsbeispiel 51 Marcus Hudec BRZ, November 2014

52 Statistische Methoden 52 Predictive Model wird aus dem bekannten Verhalten vieler Individuen gewonnen und kann auf Individuen, deren Verhalten nicht bekannt ist angewendet werden.

53 Lift-Kurve 53

54 Zahlen zum Beispiel Kunden Käufer zum konkreten Anbot Direct Mail an die 10% (10.000) mit dem höchsten Affinitivitäts-Score erreicht bereits 40% der Zielpopulation (400 Käufer) Direct Mail an die 40% (40.000) mit dem höchsten Affinitivitäts-Score erreicht bereits 80% der Zielpopulation (800 Käufer)

55 55 98% der Einzel-Prognosen sind falsch nur 800 von korrekt 96% der Einzel-Prognosen sind falsch nur 400 von korrekt Marcus Hudec BRZ, November 2014

56 Erfolg von Predictive Analytics 56 Wahrscheinlichkeitsaussagen helfen in der statistischen Masse (Erwartungswert) aber sind für Einzelfallprognosen von limitierten Nutzen. Marcus Hudec BRZ, November 2014

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