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2 Genauere Prognosen mit Predictive Analytics mit Data Mining neue Geschäftspotentiale erschließen Detlef E. Schröder Leitender Systemberater

3 Erste Verwendung von Vorhersagen? 3

4 Der Mann, der die Bank vom Casino in Monte Carlo knackte Beschäftigte 6 Personen, die die Daten sammelten Sammelte 60T Gewinn ein Joseph Jaggers (1873) 4

5 We don t have better algorithms. We just have more data Peter Norvig Director of Research Google 5

6 Wonach suchen (googeln) die Anwender Grippe Symptome ausbreitende Informationen Vorhersage 6

7 Besser als die Experten? * Regenmenge im Winter (mm) * Durchschnittliche Temparatur im Frühjahr (Celsius) * Regenmenge im Herbst (mm) Qualität eines Bordeaux Weinjahrganges...lächerlich und absurd... Robert Parker Jr. 7

8 Fahnungserfolg durch massenhaftes Sammeln von Daten Abscannen von allen KFZ-Kennzeichen an 7 Autobahnabschnitten über mehrere Monate hinweg Hinzuziehen von Verbindungsdaten der Mobilfunkmasten 8

9 Bundestagswahl 2013 Prognosemodelle den von den derzeitigen Regierungsparteien bei den vorherigen Wahlen erzielten Stimmenanteil, den Anteil der Personen, die sich mit einer der Regierungsparteien identifizieren, die Differenz zwischen der Wachstumsrate Deutschlands und der Benchmark die Anzahl (bzw. der Logarithmus der Anzahl) der Legislaturperioden, die eine Regierung im Amt war für CDU/CSU und FDP [ Kayser und Leininger ]. Der Stimmenanteil der SPD bei Bundestagswahlen richtet sich nach dem Index der deutschen Rohstahlproduktion in den alten Ländern gemessen in Mio. Tonnen für SPD [ Mierscheid Gesetz ] Meinungsumfragen zur Wahl und zu Wahlthemen 27 SPD, 8.5 Linke, 9 Gründe, 40 CDU [ Forschungsgruppe Wahlen ] 9

10 Organisationen profitieren von Analysen Every $1 spent on analytics gets back $ Source: Nucleus Research

11 Was ist die Alternative? Nur 30% nutzen Prognosemodelle Highest Paid Person s Opinion 11

12 TOP PERFORMING ORGANIZATIONS USE ANALYTICS 5 TIMES MORE THAN LOW PERFORMERS 12 Innovating on the Cheap, HBR, June 2011; Analytics: The New Path to Value, MIT Sloan Management Review, Fall In Search of Insight and Foresight, Oracle and the Economist Intelligence Unit.

13 Herausforderungen für Ihre Organisation Daten sammlen Modelle erstellen... anwenden um... Entscheidungen zu treffen Erfolgreich sein 13

14 5 Beispiele Company Turkcell Holland America British Network Provider European Bank UPMC Use Case Fraud Detection Upselling on website Optimizing Inventory Location-based Services Personalized Medicine 14

15 Prevent Calling Card Fraud Turkcell Oracle Advanced Analytics Potential loss: millions of dollars 100 TB compressed data 10 billion records/day Data volumes double annually Shortened turnaround by 4 hours 15

16 Optimize the Guest Experience Holland America Oracle Real-Time Decisions 14% revenue uplift for shore excursions and on-board indulgences We now have data on what imagery, messaging, products and services are most important for our guests and a self-learning capability that optimizes over time. Therron Hofsetz, IT Director Solution components: Oracle Siebel CRM, Oracle Business Intelligence, Oracle Real- Time Decisions, and Oracle WebCenter Sites 16

17 Optimize Telco Infrastructure Investments British Telco Network Provider Oracle Crystal Ball Forecast inventory needs 300,000 data series daily Model network usage, cyclical and seasonal factors, Reduce analyst headcount by through automation Reduce inventory costs 17

18 Deliver Location-Based Advertising European Bank Complete Solution Customer profile enrichment with Big Data Capture movement of ATM users (geo-fencing), as well as patterns in their usage with event processor Generate coupons to mobile device with decision engine 18

19 Develop Personalized Medicine University of Pittsburgh Medical Center Complete Solution Over 200 data sources Treatment effectiveness Cost variations Disease prevention...advanced information management and analytics platforms will fuel the next giant leap forward for healthcare Dr Stephen Shapiro Chief Medical and Scientific Officer 19

20 Sequence for Determining Necessary Data. Wrong: Catalog everything you have, and decide what data is important. Right: Work backward from the solution, define the problem explicitly, and map out the data needed to populate the investigation and models. James Taylor with Neil Raden Authors Smart (Enough) Systems 20

21 Oracle Advanced Analytics Die In Datenbank Lösung Alleinstellungsmerkmale SQL und R zusammen Data mining Statistische Funktionen Skalierbar, parallel, sicher Alles auf Oracle Exadata möglich Text Mining Statistics Data Mining Vorteile Analyse sehr großer Datenmengen Schnellere Ergbnisse und Modelle Anwendung für Analysten und Dataminer 21

22 Statistische & Analytische Fkt. (kostenfrei) Statistics Ranking functions rank, dense_rank, cume_dist, percent_rank, ntile Window Aggregate functions (moving and cumulative) Avg, sum, min, max, count, variance, stddev, first_value, last_value LAG/LEAD functions Direct inter-row reference using offsets Reporting Aggregate functions Sum, avg, min, max, variance, stddev, count, ratio_to_report Statistical Aggregates Correlation, linear regression family, covariance Linear regression Fitting of an ordinary-least-squares regression line to a set of number pairs. Frequently combined with the COVAR_POP, COVAR_SAMP, and CORR functions Note: Statistics and SQL Analytics are included in Oracle Database Standard Edition Descriptive Statistics DBMS_STAT_FUNCS: summarizes numerical columns of a table and returns count, min, max, range, mean, median, stats_mode, variance, standard deviation, quantile values, +/- n sigma values, top/bottom 5 values Correlations Pearson s correlation coefficients, Spearman's and Kendall's (both nonparametric). Cross Tabs Enhanced with % statistics: chi squared, phi coefficient, Cramer's V, contingency coefficient, Cohen's kappa Hypothesis Testing Student t-test, F-test, Binomial test, Wilcoxon Signed Ranks test, Chi-square, Mann Whitney test, Kolmogorov- Smirnov test, One-way ANOVA Distribution Fitting Kolmogorov-Smirnov Test, Anderson-Darling Test, Chi- Squared Test, Normal, Uniform, Weibull, Exponential 22

23 SQL Developer & Oracle Data Miner GUI für Daten Analysten SQL Developer Extension (OTN download) Daten untersuchen Neue Zusammenhänge entdecken Aufbauen und Anwenden von Modellen Vorhersagen modellieren Aufbau und Verteilen von Workflows und SQL Code 23

24 Oracle Communications Industry Data Model Beispiel für Bessere Informationen in einem OBIEE Dashboard ODM Vorhersagen & Wahrscheinlichkeiten sind verfügbar aus der Datenbank heraus 24

25 Real-time Klassifizierung für Kundendaten On-the-fly, auf einzelne Datensätze angewendet (z.b. vom Call Center) Select prediction_probability(klassen_modell_2, 'Yes' USING 7800 as bank_funds, 125 as checking_amount, 20 as credit_balance, 55 as age, 'Married' as marital_status, 250 as MONEY_MONTLY_OVERDRAWN, 1 as house_ownership) from dual; ECM Call Center Social Media Branch BI Web Get Advice Mobile CRM 25

26 In-Datenbank R erweitert das analytische Spektrum R 26

27 Einbindung von R-Grafiken in OBIEE Mit Parametern Oracle All Rights Reserved

28 Ergebnisse Wettbewerbsvorteile durch Prognosen und Modelle Umfassende Oracle Lösung In-Datenbank Analysen steigern die Akzeptanz 28

29 29

30 30

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