BIG DATA - entmystifiziert. Mag. Claudia Willner, UB Big Data Expertin

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1 BIG DATA - entmystifiziert Mag. Claudia Willner, UB Big Data Expertin

2 Claudia Willner, persönlich Unternehmensberaterin seit 03/2013 bzw. IT-Beraterin seit 11/2012 Betriebswirtin, WU Teamleiterin Webanalyse & Customer Intelligence bwin Projektmanagerin e-commerce Siemens Österreich Mediaplanerin & - Forscherin Startup ActiveAgent jetzt Goldbach Media = 1. österr. Internet-Werbenetzwerk Coaching Ausbildung bei Kick-off 2011 Speaker bei ESOMAR Conference London (= internat. Marktforscher Org.) Neteffects 1999 => Online Mafo mit Bank Austria Vortragende bei diversen Fachhochschulen & Kongressanbietern Mitautorin WEKA Verlag 1999 & 2000, Hrsg. Th. Nagy

3 BIG DATA - entmystifiziert Ein Hype => aber warum? Ein Hype und ein paar Missverständnisse Der mögliche Nutzen Was bisher geschah

4 Entstehung des BIG DATA HYPE Immer mehr Daten verfügbar Internet-Nutzungsspuren (=> Weblogs, Webanalyse.) Supermarkt-Kassenzetteldaten (z. B. alte Anwendung des internationalen Marktforschers Nielsen) Chips zur Zeitmessung, Streckenmessung, Navigationssysteme Smartphone Apps, die Aktivitäten messen und dokumentieren Medizinische Untersuchungen, die elektronische Daten produzieren (Fieberkurven, Blutdruck, Insulinwerte) Immer mehr / kostengünstigere Datenspeicher verfügbar Immer bessere Rechneranlagen verfügbar Natürlich bessere Datenverarbeitungssoftware Statistik Software => nicht mehr soviel (statistisches & Datenbank) Know-How notwendig Business Intelligence Software Realtime Verarbeitung & Anwendung möglich

5 BIG DATA Missverständnisse Alles da und trotzdem kein erfolgswirksamer Output? Missverständnisse zwischen Marketing und IT bzw. Datenbank/Datawarehouse-Verantwortlichen Wir haben ja alle Daten! Also bringt es nichts? Oder welche Daten wofür? Unternehmenssteuerung Buchhaltung/Kostenrechnung CRM (Kunden-Bindungs-Management) Prozessanalysen (Abläufe wie z. B. Kundenberatung, Wareneingang, Rechnungslauf.)

6 I. Daten und Daten sind (mind.) 3erlei Buchhaltung, Kostenrechnung, Unternehmenssteuerung Daten werden zeitlich verdichtet z. B. Kennzahlen wie Monatlicher Umsatz / pro Verkaufsgebiet Höhepunkt der Verdichtung => Bilanz Bestimmt im wesentlichen den derzeitigen Umgang mit Daten in vielen Unternehmen ETL Prozesse = Extract Transform Load Daten laden, speichern, verdichten Business Intelligence div. Tools wie Microstrategy..etc.

7 II. Daten und Daten sind (mind.) 3erlei Kundenbindung ( Customer Journey ) und Prozessanalysen Rohdaten ohne zeitliche Verdichtung mit statistischen Methoden bearbeiten Statistische Methoden verdichten ebenfalls bei den Eigenschaften/Attributen bzw. liefern Anhaltspunkte für die Relevanz von Daten Lassen MUSTER erkennen DATAMINING

8 III. Daten und Daten sind (mind.) 3erlei Unstrukturierte Daten aus diversen Quellen Facebook, Twitter, Apps (z. B. Läuferdaten, Runtastic), Navi s, etc. Auswertung mit BIG DATA Methoden bzw. Tools Kann man aber auch mit normaler Statistik-SW machen, Datenaufbereitung dann meist recht aufwendig Z. B. Hadoop = BigData Software Früher theoretisch auch Logfiles werden mittlerweile mit Software strukturiert eingefangen Google Analytics, Webtrekk, SiteCatalist, Coremetrics

9 Beispiel: Telco Erkennen, ob ein Kunde abwandern will Durch Eigenschaften? Alter Geschlecht Wie lang Kunde Was kauft der Kunde Tagestelefonzeit 12 min Besuch Website: 6 Seiten Vertragsbedingungen. Webanalyse Z. B. Kennzahl Seiten pro Kunde CRM Daten, Buchhaltung Durch Verhalten? 1. Telefonat 1, 7 min 2. Telefonat 2, 3 min 3. Telefonat 3, 2 min 4. Besuch Website => Vertragsdaten 5. Besuch Website => Wechselkonditionen 6. Besuch Website => Ansicht letzte 3 Rechnungen 7. Rest-Vertragslaufzeit > 6 Monate Webanalyse Verbindungsdaten

10 Beispiel: (online) Casino Ist ein Kunden potentiell spielsüchtig? Durch Eigenschaften? Alter Geschlecht Durchschnittlicher Einsatz/Spiel Besucherkategorie häufig selten einmal CRM Systeme Beschwerdemanagement- Aufzeichnungen Durch Verhalten? 1. Spiel 2. Beschwerde beim Kundendienst 3. Spiel 4. Beschwerde 5. Spiel 6. Beschwerde.. Webanalyse Kundendienstprotokolle

11 Beispiel U. S. Paketzusteller Analyse alle Fahrerprotokolle & Unfallstatistiken der Zusteller > Unstrukturierte Daten (vermutlich, daher BIG DATA) 3 x rechts Abbiegen statt 1 x links Abbiegen wenn Verkehr und Ziel erlauben reduziert Unfallhäufigkeit spart dem Unternehmen 10 Mio $ an Unfall-Folgekosten

12 Beispiel Sportwetten Analyse des Spielverhalten z. B. alle Neukunden Monates November 2010 Beobachtung über das folgende erste Jahr des Kundenlebens November 2010 Oktober 2011 Langfristige Kunden (1 Jahr aktiv) kann man am Verhalten innerhalb der ersten 14 Tage des Kundenlebens erkennen Keine Promotionkosten mehr für die Abspringer Vorhandene strukturierte, aber nicht verdichtete Kundendaten DATAMINING (SPSS, Clementine, SAS, etc.)

13 Was manche zu wissen glauben. Aus ibusiness - - Newsletter von Joachim Graf: "Männlich, 53 Jahre, gutverdienend, im Lebensmittelshop": Ich bekomme immer teure Weine angeboten. Hochpreisige Zigarren. Exklusiven Whiskey. Ich bin aber JG und hasse Whiskey, bin aktiver Nichtraucher und habe seit einem Jahrzehnt keinen Wein getrunken, geschweige denn einen gekauft... Ich bin aber immer auf der Suche nach lokalen Biersorten. Der Lebensmittelhändler meines Vertrauens weiß das natürlich. Denn er hat meine kleinen Daten und betreibt gezielt 1:1-Marketing. Oder der Händler versteht, dass er Verhaltensdaten braucht, und keine Demographie.

14 Fragwürdig: Algorithmus zur Ermittlung der Kreditwürdigkeit anhand von Social Media Scores Kleinkredite in eher 2./3. Weltländern bzw. auch Australien bis zu 8000 Daten werden für einen Kredit Realtime ausgewertet. Geld innerhalb von Minuten am Konto, durchschnittlich ca. 150 z. B. auch Messung des Verhaltes des Mauszeigers Zittern => Alkoholismus (?) viele Korrekturen in Eingabefeldern => Unsicherheit/Lügen (?) Konventioneller Kredit bei der Bank Lohnzettel, Kontobewegungen, Familienstand, Dauer des Beschäftigungsverhältnisses, ev. Wohnort & Wohnsituation

15 Kritik zu Big Data Natürlich der Datenschutz! Datenschutzbeauftragte & ev. Rechtsberater mit einbeziehen & kooperieren! Auswüchse. In einigen Staaten in den USA werden z. B. Facebook/Twitter u. ä. Blogs analysiert, um Verbrechen zu vermeiden. Mit europäischem Datenschutzrecht natürlich KEINESFALLS vereinbar!

16 Big Data Jobs bzw. Aufgaben Data Scientist Vulgo Statistiker oder Data-Miner Expertise in Statistik Unterscheidung zwischen statistisch/mathemat. Zusammenhang und Zufall, bzw. Ursache und Wirkung Datenqualität Analysequalität Business Analyst Expertise in Wirtschaftlichkeitsanalysen Geschäftsmodellverständnis Welche Bereiche sollen analysiert werden in dem Sinn: was könnte dabei gewonnen werden im Sinne von unternehmerischem Gewinn Datenbank bzw. Datawarehouse Spezialisten Expertise in Datenspeicherung Datenverwaltung Datenaufbereitung Datenbereitstellung Automatisierung dieser Prozesse

17 Organisation im Unternehmen Center of Excellence Ein von anderen Abteilungen unabhängiger Bereich, der für alle datenrelevanten Prozesse im Unternehmen Richtlinien vorgibt und koordiniert. Innerhalb jeder Abteilung die mit Daten zu tun hat Alle unabhängig von einander. Zentrale Unternehmensfunktion komplette Verantwortung für die Daten des Gesamtunternehmens und deren Verwendung.

18 und der tatsächliche Gewinn, z. B. Unternehmensberatung Befragung von 400 Großunternehmen weltweit, wie z. B. Samsung Jene Unternehmen, die ihre Geschäftsmodelle und prozesse mit qualifizierten Big Databasierten Entscheidungen steuern, bewegen sich unter den TOP 25 % der Unternehmen ihrer Branchen mit der besten finanziellen Performance Können fundierte Geschäftsentscheidungen 5 x schneller treffen, als der Mitbewerb Führen ihre Entscheidungen 3 x häufiger nach Plan aus (weniger Abweichungen) Nutzen ihre Daten doppelt so häufig für die Entscheidungsbildung als ihr Mitbewerb

19 Ihr aktueller, persönlicher Gewinn an Big Data? Rechtschreibprüfung Internet-Suchmaschinen (nicht nur Google) Modell zur Verifikation von gefälschten Zahlen Benfordsches Gesetz Verifikation von Wahlen (OSZE ) Finanzämter bei Fälschung von Formulareingaben, Daten Finanzämter Italien: Algorithmus vergleicht Lebenssituation mit Einkommensteuerdaten wenn s nicht ganz zusammenpasst => Finanzprüfung

20 Buchtipps Das Ende des Zufalls: Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht Rudi Klausnitzer Ecowin Verlag Big Data: Die Revolution, die unser Leben verändern wird Viktor Mayer-Schönburger, et. al. Redline Verlag Die stille Revolution: Wie Algorithmen Wissen, Arbeit, Öffentlichkeit und Politik verändern, ohne dabei viel Lärm zu machen Mercedes Bunz Suhrkamp Verlag

BIG DATA - entmystifiziert. Mag. Claudia Willner Unternehmensberaterin & Big Data Expertin www.visual-analysis.at office@visual-analysis.

BIG DATA - entmystifiziert. Mag. Claudia Willner Unternehmensberaterin & Big Data Expertin www.visual-analysis.at office@visual-analysis. BIG DATA - entmystifiziert Mag. Unternehmensberaterin & Big Data Expertin office@visual-analysis.at Seit 2011 Unternehmensberaterin/Betriebswirtin - WU, Schwerpunkt Webanalyse & CRM Seit 1998 Mitarbeiterin

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