Predictive Analytics Prediction is very difficult, especially if it s about the future. (Bohr, Niels)

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1 Predictive Analytics München, 25. Juni 2014 Markus Enderlein, Stefan Jäschke, Gert Jan Feick TDWI Konferenz 2014 Prediction is very difficult, especially if it s about the future. (Bohr, Niels)

2 Agenda Predictive Analytics im Alltag Einsatzgebiete im Unternehmen Funktionsweise Predictive Analytics Überblick Hersteller Predictive Analytics im Einsatz Dos and don ts PREDICTIVE ANALYTICS IM ALLTAG

3 Predictive Analytics im Alltag Reise buchen Reise buchen Predictive Analytics im Alltag Kreditkartenbetrug

4 Business Intelligence entwickelt sich weiter WIE KÖNNEN WIR STEUERN? WAS WIRD PASSIEREN? Prescriptive Analytics Mehrwert WAS IST PASSIERT? Descriptive Analytics WARUM IST ES PASSIERT? Diagnostic Analytics Predictive Analytics Schwierigkeit Quelle: Gartner Was ist Predictive Analytics Predictive Analytics Statistik Data Mining Predictive Analytics vereinigt mehrere Methoden, um zukünftige Ereignisse vorhersagen und steuern zu können. verbindet: Machine Learning Datenbankmanagement

5 Gründe für Entwicklung Predictive Analytics Quelle: TDWI, Fern Halper EINSATZGEBIETE IM UNTERNEHMEN

6 9 Building Blocks Beispiel: Sportler Scoring Früher? Heute! Mit Hilfe von Predictive Analytics können folgende Fragestellungen beantwortet werden: Welche Sportler sollen gefördert werden (= bei wem sind die Erfolgsaussichten am größten)? Wie hoch soll die Förderung sein? Kann man voraussagen, welche Sportler wahrscheinlich frühzeitig ihre Karriere beenden werden? Welche Faktoren beeinflussen sportlichen Erfolg? Welche Personen sind potentielle Spender oder Sponsoren?

7 Beispiel: Customer Lifetime Value Wertvolle Kunden? Kundenbindung! Früher Heute Mit Hilfe von Predictive Analytics können folgende Fragestellungen beantwortet werden: Welche Kunden stehen kurz davor ein Wechsel der Bank durchzuführen? Welche Marketingmaßnahmen (Produkte) sprechen den Kunden am meisten an? Früherkennung eines Wechsels Abzug von Geldern, Veräußerung vieler/aller Wertpapiere etc. Entscheidung für/gegen personalisierte Marketingaktionen FUNKTIONSWEISE PREDICTIVE ANALYTICS

8 Predictive Analytics Prozess Schritt 1 Modellbildung Schritt 2 Prognose Modellbildung Daten Prognosemodell Prognose Predictive Analytics Prozess Schritt 1 Modellbildung Schritt 2 Prognose Modellbildung Daten Prognosemodell Prognose

9 Methoden im Bereich Predictive Analytics KLASSIFIKATION Ursache-Wirkungsanalyse Was sind bisher unbekannte Einflussfaktoren und wie groß sind diese? ASSOZIATION Erkennen von Mustern in sequentiellen bzw. zeitorientierten Daten Welche Merkmalskombinationen treten häufig miteinander auf? SEGMENTIERUNG Bildung von homogenen Gruppen, die untereinander heterogen sind Gibt es Fälle mit inkonsistentem Verhalten der Segmentzuordnung? REGRESSION ZEITREIHENANALYSE Statistischer Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Attributen Prognose von fehlenden/zukünftigen Attributwerten TEXT MINING Verarbeitung von unstrukturierten Daten Welche Beiträge finden sich zu einer bestimmten Fragestellung? Typische Fragestellungen Churn-Analyse: Welcher Kunde hat Kündigungspotential? Fraud-Detection: (automatisierte) Erkennung von ungewöhnlichem Kaufverhalten Warenkorbanalyse: Welche Produkte werden zusammen gekauft? Webseitenoptimierung: Welche Seitennavigation nimmt mein Kunde auf dem Weg zur gewünschten Aktion (z.b. Kauf eines Produktes) Kundentargeting: Ableiten von individuellen Kaufempfehlungen für Kundengruppen Social Network Analyse: Erkennen von Communities Absatzprognose: Wie viele l Bier werde wir im Sommer 2014 verkaufen? Schadensprognose: Welche Schadenshöhe wird der Versicherungsnehmer in Zukunft voraussichtlich geltend machen? Textlinkanalyse: häufige Begriffe im Zusammenhang mit meinem Produkt Sentiment-Analyse: Gibt es mehr positive oder mehr negative Meinungen zu meinem Produkt im Web?

10 CRISP-DM Cross Industry Standard Process for Data Mining Business Analysten / Fachabteilung Daten Business Manager Einsatz der Ergebnisse Modellbildung Modellbewertung Geschäftsverständnis Datenverständnis Datenaufbereitung Data Miner /Statistiker SEMMA Sample Explore, Modify, Model & Access Sample Sampling Ja/Nein Explore Data visualization Clustering Associations Datenverständnis Modify Variable selection Creation Data transformation Datenaufbereitung Model Neural networks Tree based models Logistic models Other Modellbildung Assess Model assesment Modellbewertung

11 Erforderliche Fähigkeiten BUSINESS ANALYSTEN / FACHABTEILUNG Formulierung Fragestellung Sammlung der relevanten Daten Verständnis der Daten DATA MINER / STATISTIKER Analytische Methoden Mathematische Kenntnisse IT-Kenntnisse Fachliches Verständnis BUSINESS MANAGER Verständnis der Daten Ableitung von Handlungsempfehlungen aus den Ergebnissen Berücksichtigung der Unternehmensstrategie Organisation Wer in Ihrem Unternehmen benutzt tatsächlich Predictive Analytics um Modelle zu erstellen?* Statistician/data scientist 76% Business analyst 63% IT developers 29% External partners 25% Other business user 11% Casual users 1% *Basierend auf 126 befragten Personen

12 Organisation Was denken Sie, wer in naher Zukunft Predictive Analytic Tools in ihrem Unternehmen benutzen wird?* Business analyst 86% Statistician/data scientist 79% Other business user 42% IT developers 37% External partners 30% Casual users 17% Customers 16% *Basierend auf 126 befragten Personen Organisation Bis zu welchem Grad glauben Sie, dass die folgenden Fähigkeiten wichtig sind um mit Predictive Analytics zu arbeiten?* (Not at all, to a little extend, to some extend, to a moderate extend, to a large extend.) Knowledge of the business 74% Knowledge and understanding of the source data and how to properly prepare and integrate it for model Critical thinking 67% 67% Training in predictive analytics 41% Degree in statistics, math, or other quantitative discipline *Basierend auf 330 befragten Personen Communication skills Training on the software 29% 34% 39%

13 Höhere Automatisierung auch im Steuerungs- und Entscheidungsprozess Analytics Beteiligung Entscheider DESCRIPTIVE Was ist passiert? Daten DIAGNOSTIC Warum ist es passiert? PREDICTIVE Was wird passieren? Entscheidung Aktion PRESCRIPTIVE Wie können wir steuern? Entscheidungshilfe Entscheidungsautomatisierung Quelle: Gartner ÜBERBLICK HERSTELLER

14 Analysten-Überblick Quelle: Gartner Magic Quadrant for Advanced Analytics Plattforms Forrester Studie Q Häufig eingesetzte Werkzeuge Kommerzielle Tools Open Source IBM SPSS Modeler SAP InfiniteInsight (ehemals KXEN) KNIME Rapid Miner SAP Predictive Analysis mit R Integration SAS Enterprise Miner

15 Häufig eingesetzte Werkzeuge Kommerzielle Tools Open Source IBM SPSS Modeler SAP InfiniteInsight (ehemals KXEN) KNIME Rapid Miner SAP Predictive Analysis mit R Integration SAS Enterprise Miner IBM SPSS Modeler Architektur: Client-/Server- Modell Datenzugriff Datenbanken Flat Files (txt, csv) Excel SPSS Statistics Files SAS File BO Universen Datenaufbereitung Exploration Selektion Transformation Aggregation Merge/ Append Anonymisierung Restrukturieren Sampling

16 IBM SPSS Modeler IBM SPSS Modeler Modellierung: Klassifikation Assoziation Segmentierung Regression/Zeitreihen Text Mining: Text Analytics Package Soziale Netzwerk Analyse, Entity Analyse Besondere Features: Automatische Datenaufbereitung Meta-Modeling: Automatische Modellselektion (binäre und numerische Zielgrößen, Cluster, Zeitreihenmodelle) Vergleich/Kombination der Ergebnisse mehrerer Modelle In-Database Modeling: Microsoft SQL Server Analysis Services, Netezza, InfoSphere, DB2, Oracle

17 SAP Predictive Analysis Architektur: Desktopanwendung, streambasiert, Integration mit SAP HANA und R Datenzugriff Datenbanken Flat Files (txt, csv) Excel SPSS Statistics Files SAS File BO Universen Datenaufbereitung Exploration Selektion Transformation Aggregation Merge/ Append Anonymisierung Restrukturieren Sampling SAP Predictive Analysis

18 SAP Predictive Analysis - Features Modellierung: HANA PAL und R Algorithmen Klassifikation Assoziation Segmentierung Regression/Zeitreihen Text Mining: R-Integration Besondere Features: Visuelle Datenexploration durch SAP Lumira Frontend Integration von zahlreichen Algorithmen und Visualisierungen durch Einbinden von R-Code SAS Enterprise Miner Architektur: Streambasiert, Desktopanwendung Datenzugriff Datenbanken Datenbanken Flat Files (txt, Flat csv) Files (txt, csv) Excel Excel SPSS Statistics SPSS Statistics Files Files SAS File SAS File BO Universen BO Universen Datenaufbereitung Exploration Exploration Selektion Selektion Transformation Transformation Aggregation Aggregation Merge/ Append Merge/ Append Anonymisierung Anonymisierung Restrukturieren Restrukturieren Sampling Sampling

19 SAS Enterprise Miner SAS Enterprise Miner Modellierung: Klassifikation Assoziation Segmentierung Regression/Zeitreihen Text Mining: Text Analytics Sentiment Analysis Besondere Features: Export von Code (SAS, PMML) Einfache explorative Analyse der Daten Visuelle Anzeige von Korrelationen zwischen Attributen einfach möglich (sogenanntes Brushing) Automatisierter Model-Vergleich und Scoring von Modellen

20 RapidMiner Architektur: Client- Server- Architektur oder Desktopanwendung Datenzugriff Datenbanken Flat Files (txt, csv) Excel SPSS Statistics Files SAS File BO Universen Datenaufbereitung Exploration Selektion Transformation Aggregation Merge/ Append Anonymisierung Restrukturieren Sampling RapidMiner

21 RapidMiner Modellierung: Klassifikation Assoziation Segmentierung Regression/Zeitreihen: Series Extension Text Mining: Text Mining Extension Extensions: Web Mining, Reporting Besondere Features: Debug-Modus Fehlerbehandlung Schleifen Logging Verwendung von Makros Ausführung von SQL/Programmen Dateisystemoperationen Datengenerierung Einordnung INFOMOTION Fachanwender SAP InfiniteInsight (KXEN) Benutzerfreundlichkeit SAP Predictive Analysis IBM SPSS Modeler SAS EnterpriseMiner KNIME RapidMiner Data Scientist Basis Funktionalität Experte

22 Einordnung INFOMOTION Fachanwender SAP InfiniteInsight (KXEN) Benutzerfreundlichkeit IBM SPSS Modeler SAS EnterpriseMiner SAP Predictive Analysis mit R Integration KNIME RapidMiner Data Scientist Basis Funktionalität Experte DEMONSTRATION

23 Häufig eingesetzte Werkzeuge Kommerzielle Tools Open Source IBM SPSS Modeler SAP Infinite Insight (ehemals KXEN) KNIME Rapid Miner SAP Predictive Analysis mit R Integration SAS Enterprise Miner DOS AND DON TS

24 Do s and Don ts zum Anfang Do s Don ts Definieren der benötigten Skills Entwicklung eines realistischen Business Cases Verständnis und Verfügbarkeit der Daten Engagiertes Team innerhalb der Organisation Inkrementierende Entwicklung eines Models Optimale grundlegende BI-Infrastruktur *1) Source: Thomas A. Rathburn, 10 Mistakes to avoid in Predictive Analytics Fehlende Fokus Return on Investment *1 Falsche Anwendung der Methoden *1 Zu große Abhängigkeit von Technologie *1 Mehrere Fragestellungen in einem Model *1 Zu großer Fokus auf Evaluierung des Models Ignorieren notwendigen Schritte, wie Daten-Vorbereitung Investieren in überdimensionale PA- Werkzeuge ZUSAMMENFASSUNG

25 Zusammenfassung Predictive Analytics als Must-have zur Erweiterung der analytischen Fähigkeiten des Unternehmens zur Erhöhung der Automatisierungsgrades zur Optimierung bestehender und Entwicklung neuer Geschäftsprozesse Predictive Analytics als Self Service Data Mining Mit verbreiterter Zielgruppe Mit sehr hoher Usability der Werkzeuge Mit verbreitertem Einsatzbereich Mit entsprechenden Governance-Strukturen (Organisation, Prozesse und Best Practices) Ihr Kontakt für Fragen GERT JAN FEICK Master of Science in Informatics Managing Consultant INFOMOTION GMBH LUDWIGSTRASSE FRANKFURT T: +49 (0) F: +49 (0) M: +49 (0) MARKUS ENDERLEIN Diplom-Wirtschaftsinformatiker (FH) Leiter Marketing und Produktmanagement DR. KATRIN ZAIß Diplom Informatikerin Consultant INFOMOTION GMBH LUDWIGSTRASSE FRANKFURT T: +49 (0) F: +49 (0) M: +49 (0) INFOMOTION GMBH KONRAD-ADENAUER-UFER KÖLN T: F: M: +49 (0)

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