Die Blue Yonder Story. Von der Wissenschaft in die Wirtschaft. Die SaaS-Lösung für Predictive Analytics

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1 Die Blue Yonder Story Von der Wissenschaft in die Wirtschaft Die SaaS-Lösung für Predictive Analytics

2 TEILCHENPHYSIK UND BIG DATA Im CERN 1 bei Genf arbeiten mehrere Tausend Physiker und Ingenieure aus der ganzen Welt an der größten wissenschaftlichen Aufgabe in der Geschichte. Hundert Meter unter der Erde befindet sich der Large Hadron Collider (LHC), ein 27 Kilometer langer Teilchenbeschleuniger, der gebaut wurde, um die fundamentalen Bestandteile unseres Universums zu erforschen. Der LHC verarbeitet jedoch nicht nur massenhaft Daten, er produziert auch riesige Mengen an Rohdaten bis zu 600 Terabytes pro Sekunde. Das ist Big Data in bislang unbekanntem Ausmaß. In diesem White Paper zeigen wir, wie die Produkte von Blue Yonder, deren Wurzeln in der Teilchenphysik liegen, sowohl CERN-Wissenschaftler als auch Unternehmen dabei unterstützen, die Möglichkeiten und Herausforderungen von Big Data zu bewältigen. 1 Das CERN, die Europäische Organisation für Kernforschung, hat derzeit 20 Mitgliedsstaaten. Mit seinen etwa Mitarbeitern (Stand: 31. Dezember 2011) ist das CERN das weltgrößte Forschungszentrum auf dem Gebiet der Teilchenphysik. Über Gastwissenschaftler aus 85 Nationen arbeiten an CERN-Experimenten. Das Jahresbudget des CERN belief sich 2010 auf ca. 850 Mio. Euro. 2

3 Inhalt Die Blue Yonder Story Blue Yonder 4 NeuroBayes at CERN 5 Teilchen erkennen 8 Big Data bedeutet Big Business 9 Die Anwendungen von Blue Yonder 10 Kundenreferenz: SportScheck 12 Kundenreferenz: BGV/Badische Versicherungen 13 Mit Blue Yonder die Zukunft vorhersagen 14 3

4 Blue Yonder Viele Unternehmen besitzen ein unglaublich wertvolles Kapital, das sie meistens jedoch nicht voll ausschöpfen ihre Daten. Blue Yonder ist der führende Lösungsanbieter im Bereich Prognosen und Mustererkennung in Europa. Mit seiner preisgekrönten Predictive Analytics Suite hilft Blue Yonder Unternehmen, ihre Daten in Kapital umzuwandeln. Die Produkte von Blue Yonder werden in unterschiedlichen Wirtschaftszweigen und in vielfältigen Anwendungen genutzt, u. a. in der Fertigung, bei Versicherungen, im Finanzdienstleistungsbereich und im Handel. Unternehmen werden mithilfe von Blue Yonder in die Lage versetzt, präzise Vorhersagen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse profitabel und zukunftsfähig zu gestalten. zu erkennen. Feindt fand heraus, dass diese Programme verwendet werden können, um verschiedene Teilchentypen voneinander zu unterscheiden. Das stellt in teilchenphysikalischen Experimenten, in denen mit jeder Kollision Hunderte verschiedener Teilchen entstehen, eine große Herausforderung dar. Während der Arbeit an DELPHI fand Michael Feindt eine ganze Reihe verschiedener Anwendungen für selbstlernende Programme. Überrascht hat ihn dabei, dass diese Programme keine besseren Resultate lieferten als herkömmliche Techniken. Das lag, wie Feindt feststellte, meist daran, dass die Möglichkeiten der hochkomplexen Programme nicht voll ausgeschöpft wurden. Blue Yonder hat seine Wurzeln in der Grundlagenforschung. Das Unternehmen wurde 2008 von Professor Dr. Michael Feindt gegründet, einem Teilchenphysiker der Universität Karlsruhe. In den 90er-Jahren arbeitete Michael Feindt im CERN am DELPHI-Experiment 2 mit, einem Teilchendetektor im Large Electron Positron Collider (LEP, dt. Großer Elektron-Positron-Speicherring), damals der weltgrößte und leistungsstärkste Teilchenbeschleuniger. Michael Feindt begann selbstlernende Computerprogramme einzusetzen, um die Daten aus dem DELPHI-Experiment auszuwerten. Selbstlernende Programme ahmen das menschliche Gehirn nach und können darauf trainiert werden, Muster in großen Datenmengen Also begann er mit der Entwicklung eines selbstlernenden Softwarepakets, das immun gegen Anwenderfehler war, professionell und stabil. Das Ergebnis war NeuroBayes for Science, ein komplexes Softwarepaket, das sich als extrem nützlich für die Analyse in der Teilchenphysik erwies und sowohl in anderen CERN-Experimenten als auch in anderen internationalen Forschungseinrichtungen wie dem Fermilab in Chicago Anwendung fand. Feindt selbst sagt rückblickend: Nachdem ich über den Rand des Elfenbeinturms hinausgeschaut hatte, stellte ich fest, dass diese Methoden nicht nur in der Physik einsetzbar sind. 3 Er gründete 2008 Blue Yonder, ein Unternehmen, das heute NeuroBayes in vielen Wirtschaftszweigen erfolgreich einsetzt. 2 DELPHI steht für: Detector with lepton, photon and hadron identification. Die Konstruktion und der Bau des DELPHI-Detektors dauerten sieben Jahre. Die gesamte Entwicklungsarbeit wurde von 550 Physikern an 56 Universitäten und Instituten in 22 Ländern erbracht. 3 From DELPHI to Phi-T: Spin-off from physics research to business, Prof. Dr. Michael Feindt, CERN, 29. Mai

5 Neurobayes at CERN Blue Yonder kann seine Herkunft auf die Grundlagenforschung in der Teilchenphysik zurückführen und auch heute wird NeuroBayes for Science noch im CERN eingesetzt, der Europäischen Organisation für Kernforschung in der Nähe von Genf. Der Teilchenbeschleuniger Large Hadron Collider Das Aushängeschild des CERN ist der Large Hadron Collider (LHC), eine ringförmige Maschine von 27 Kilometern Länge, die etwa 100 Meter unter der Erde im französischschweizerischen Grenzgebiet liegt. Der LHC ist das größte wissenschaftliche Instrument, das jemals gebaut wurde, und eines der ehrgeizigsten Projekte des 21. Jahrhunderts. Im LHC-Ring werden Protonen auf 99, Prozent der Lichtgeschwindigkeit beschleunigt, bevor sie miteinander kollidieren. Die riesige Energie, die durch die Kollisionen freigesetzt wird, wird von vier riesigen Detektoren gemessen, die um den Ring angebracht sind. Verständnis für die Gesetze unseres Universums Der LHC wurde gebaut, um grundlegende Fragen über das Wesen der Materie und die Ursprünge unseres Universums zu beantworten. Er stellte seine Leistungsfähigkeit bereits eindrucksvoll unter Beweis, als 2012 das lang gesuchte Higgs-Teilchen gefunden wurde. Ein Teilchen, das den Ursprung von Masse erklärt. Wissenschaftler auf der ganzen Welt warten mit Spannung auf die nächste Entdeckung aus dem LHC. Sie hoffen, bald etwas über die Natur der rätselhaften dunklen Materie zu erfahren, die 80 Prozent des Universums ausmacht, und erhoffen sich sogar einen kleinen Einblick in den Prozess, der nach dem Urknall Materie entstehen ließ. Ein aussergewöhnliches Instrument Fast jede Statistik zum LHC ist außergewöhnlich, ob es nun um die enorme Größe, die extrem niedrige Betriebstemperatur oder um die große Anzahl der Wissenschaftler geht, die an dieser bemerkenswerten Maschine arbeiten. 5

6 Eine der unglaublichsten Eigenschaften des LHC ist die enorme Datenmenge, die er generiert. Diese zu verarbeiten und zu analysieren ist eine der zentralen Herausforderungen für CERN-Wissenschaftler und ein Bereich, in dem sich die Predictive Analytics Suite von Blue Yonder als sehr erfolgreich erwiesen hat. Umfang 27 kilometer Temperatur 271 Celsius Kollisionen 600 Millionen pro Sekunde TEILCHENGESCHWINDIGKEIT % der Lichtgeschwindigkeit Rohdaten 600 Terabyte pro Sekunde Aufgezeichnete DATEN 1 Gigabyte pro Sekunde Kosten 3 Milliarden Euro ArbeitskräfTE ca

7 Enorme Datenmengen Detektoren messen innerhalb des LHC 600 Millionen Protonenkollisionen pro Sekunde. Jede Kollision produziert Hunderte von neuen Teilchen, die alle wiederum Signale in den Sensoren der Detektoren auslösen. Bei jeder Kollision wird rund 1 Megabyte an Informationen produziert. Das bedeutet, dass der LHC ca. 600 Terabyte an Rohdaten in der Sekunde generiert. Wenn alle diese Daten aufgezeichnet werden könnten, liefe das auf eine Datenmenge von Exabyte (1 Exabyte = 1 Million Terabyte) pro Jahr hinaus Exabyte sind eine beispiellose Menge an Informationen. Eine Studie aus dem Jahr 2011 schätzt, dass alle Informationen in allen Computern, Zeitungen und Büchern auf der ganzen Welt insgesamt eine Gesamtsumme von 295 Exabyte ausmachen. In anderen Worten: Der LHC generiert in einem Jahr 30-mal mehr Daten als auf der ganzen Welt überhaupt existieren! Zum Vergleich: Wenn man diese Menge an Informationen auf Papier drucken würde, könnte man die gesamte Landfläche der Erde mit sieben Schichten von Büchern übereinander bedecken. Qualität statt Quantität Diese riesige Rohdatenmenge bringt ernste Herausforderungen mit sich. Das erste Problem ist offensichtlich: Es ist völlig unmöglich, auch nur annähernd so viele Daten zu speichern, wie sie von den Detektoren produziert werden. Allerdings ist die überwiegende Mehrzahl der Kollisionen als uninteressant einzustufen, da sie nur Partikel enthalten, welche die Physiker längst kennen. Nur in ganz seltenen Fällen passiert etwas Interessantes, wie zum Beispiel die Generierung des Higgs-Teilchens. Um das Problem zu lösen, arbeiten die Physiker mit komplexen Computeralgorithmen, sogenannter Trigger-Software, mit deren Hilfe die extrem schnelle Analyse einer Kollision ermöglicht wird und entschieden werden kann, ob etwas Interessantes passiert ist oder nicht. Falls nicht, werden die Daten erst gar nicht aufgezeichnet. Die Trigger-Software reduziert die Datenmenge von Hunderten Millionen Kollisionen pro Sekunde auf gerade mal ein paar Tausend pro Sekunde. In anderen Worten: Nur 0,0002 Prozent an Rohdaten werden am Ende tatsächlich aufgezeichnet. Mit NeuroBayes for Science die Nadel im Heuhaufen finden Im Trigger des LHCb-Detektors im CERN fand NeuroBayes for Science eine ganz neuartige Anwendung. Die selbstlernenden Fähigkeiten der Software wurden eingesetzt, um die seltenen Beauty -Quarks inmitten der Menge der uninteressanten Teilchen auszumachen oder im Jargon der Hochenergiephysik ausgedrückt, um ein wirkliches Signal von reinem Rauschen zu unterscheiden. Das Ergebnis war so gut, dass NeuroBayes for Science als Teil der Trigger-Software eingesetzt werden konnte. Die Software hielt den gewaltigen Datenmassen stand und filterte gleichzeitig die seltenen Beauty-Teilchen aus der enormen Menge uninteressanter Kollisionen heraus. NeuroBayes wird sowohl in der Trigger-Software als auch auf dem Computer des Physikers 100 Millionen pro Sekunde Trigger- Hardware 1 Million pro Sekunde Trigger- Software eingesetzt, um die kleine Zahl der interessanten Teilchen aus der riesigen Kollisionsmenge herauszufiltern pro Sekunde Detektor Die Rolle von NeuroBayes for Science in der Datenverarbeitung im LHCb Datenspeicherung 1 Ereignis pro Stunde Computer des Physikers 7

8 Teilchen erkennen NeuroBayes hilft den Physikern, die riesigen Rohdatenmengen des LHC zu verarbeiten. Darüber hinaus ist die Lösung von entscheidender Bedeutung bei der Analyse der bereits gefilterten Daten. Bei einer Kollision werden ganz unterschiedliche Teilchentypen produziert und es ist essenziell wichtig, diese voneinander unterscheiden zu können. NeuroBayes for Science imitiert die Funktionsweise des menschlichen Gehirns und kann dadurch Muster in Daten erkennen oder im Falle der Teilchenphysik unterschiedliche Teilchentypen auseinanderhalten. Mittels simulierter Datensätze konnten die Wissenschaftler des LHCb-Experiments NeuroBayes for Science darauf trainieren, die verschiedenen Signaturen, welche die unterschiedlichen Teilchen im Detektor hinterlassen, zu erkennen. wie zum Beispiel die erste Messung der Frequenz der Partikel-/Antipartikel-Schwingung des Bs-Mesons, das Aufspüren von orbital angeregten Bs-Mesonen sowie die Entdeckung des Einzel-Top-Quark- Produktionsprozesses. Zahlreiche aufsehenerregende Anwendungen wurden von der Belle Collaboration am KEK-Beschleuniger in Japan durchgeführt. KIT-Wissenschaftler um Professor Feindt haben ein hierarchisches künstliches Intelligenzsystem geschaffen, das die Arbeit von forschenden Physikern in der Rekonstruktion von mehr als Teilchenreaktionen simuliert. Das Ergebnis war überwältigend: Das System konnte zweimal so viele Ereignisse rekonstruieren wie alle 400 Physiker per Hand der Belle Collaboration in 10 Betriebsjahren zusammen. Die Software war in der Lage, viele komplexe Eingaben zu erfassen. Sie konnte herausfinden, welche die wichtigsten sind, um verschiedene Teilchentypen zu unterscheiden. Dadurch konnte sie eine Wahrscheinlichkeitsaussage treffen, ob ein Teilchen ein besonderes ist. Die Physiker nutzten diese Wahrscheinlichkeitsaussagen, um die Daten richtig zu analysieren und die Performanz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich zu steigern. NeuroBayes hat seinen Ursprung in der Hochenergiephysik und findet heute immer weitere Anwendungen im CERN und darüber hinaus. Insgesamt wurde NeuroBayes for Science bei der Erstellung von mehr als 200 wissenschaftlichen Publikationen, Promotionen und Abschlussarbeiten verwendet und Physiker in fast allen großen Teilchenbeschleunigerzentren der Welt setzen die Software ein: beim DESY 4 in Deutschland, im Fermilab in den USA, am KEK 5 in Japan und sogar beim Antimaterie-Such-Experiment AMS auf der Internationalen Raumstation. Wichtige Entdeckungen wurden damit ermöglicht, Für das Nachfolgeexperiment Belle II, das 2016 starten soll, gehen die Physiker ein weiteres großes Datenproblem mit NeuroBayes for Science an. Der neue Detektor wird so viele Sensoren enthalten, dass es nicht einmal mehr möglich sein wird, ihn nach jedem Trigger-Vorgang auszulesen. Deshalb arbeiten Ingenieure daran, NeuroBayes for Science in Hardware zu installieren, um intelligent entscheiden zu können, welche Teile des Detektors wichtig sind, bevor die Sensordaten überhaupt einen Computer erreichen. Die Blue Yonder Lösung besitzt die beeindruckende Fähigkeit, eine große Vielfalt von Informationen aus umfangreichen Datensätzen zu entnehmen, Muster zu erkennen und daraus Prognosen zu erstellen. Das macht sie zu einem unschätzbaren Instrument für Physiker. Aber die Anwendungsmöglichkeiten sind nicht auf die akademische Forschung beschränkt. NeuroBayes hilft heute Unternehmen in vielen Bereichen, ihre Profitabilität zu steigern und für die Zukunft zu planen. 4 Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY): Das Forschungszentrum der Helmholtz-Gemeinschaft zählt zu den weltweit führenden Beschleunigerzentren. Jährlich arbeiten hier mehr als Gastforscher aus über 40 Nationen, um neue, gesellschaftsrelevante Technologien voranzutreiben und Innovationen zu fördern. 5 Das KEK betreibt Forschungen im Bereich der Teilchen- und Kernphysik sowie der Material- und Biowissenschaften mithilfe mehrerer großer Teilchenbeschleuniger. Das KEK entwickelte unter anderem Komponenten für den ATLAS-Detektor des LHC am CERN sowie die Crab Cavities des KEKB mit deren Hilfe gelang es 2009 im Belle-Experiment, den derzeitigen (2013) Luminositäts-Weltrekord zu erreichen. Beim KEK arbeiten ca. 700 Mitarbeiter. Zwischen 2008 und 2011 verzeichnete es durchschnittlich Personentage Nutzung der etwa Experimente; davon etwa ein Viertel durch ausländische Wissenschaftler. Die Ausgaben des KEK beliefen sich in diesem Zeitraum auf durchschnittlich 340 Mio. Euro pro Jahr. 8

9 BIG DATA BEDEUTET BIG BUSINESS Genau wie die Experimente am CERN sammeln auch Unternehmen riesige Datenmengen aus vielen unterschiedlichen Quellen: Mobilgeräte der Kunden, Kassensysteme, Social Media, GPS-Sensoren in Fahrzeugen, Produktionsanlagen, um nur einige zu nennen. Wenn diese Daten richtig genutzt werden, stellen sie eine Ressource dar, die wesentlich zur Steigerung der Effizienz, der Wettbewerbsfähigkeit und letztlich der Profitabilität beiträgt. Viele Unternehmen schöpfen ihre Daten jedoch nicht richtig aus. Allein schon die reine Masse an angesammelten Daten, die immer schneller anwächst, überfordert herkömmliche Data-Mining-Techniken. Unternehmen haben meist nicht das Know-how oder die Ressourcen, um das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen. Präzise Absatzprognosen, um die Verschwendung im Lebensmittelhandel zu verringern Nutzung von GPS-Sensordaten für Just-in-time-Logistik zur Steigerung der Effizienz Exaktere Risikobewertung für Versicherungen Besseres Management des Kundenlebenszyklus von Bankkunden Akkurate Absatzprognosen und Preisoptimierung für eine Fülle von Produkten im Onlinehandel Blue Yonder unterstützt sowohl das CERN als auch seine Kunden in der Wirtschaft mit Predictive Analytics, um das Beste aus ihren Big Data herauszuholen. Die Predictive Analytics Suite erkennt Muster sowohl in strukturierten als auch unstrukturierten Daten je mehr Informationen vorliegen, desto besser für die Prognosen. Blue Yonder wird heute in Unternehmen in vielen Bereichen eingesetzt: Automobilindustrie Logistik Versicherung Gesundheitswesen Onlinehandel Banken NeuroBayes Fertigung Lebensmittelhandel Teilchenphysik Immobilien Telekommunikation 9

10 DIE ANWENDUNGEN VON BLUE YONDER Industrial Big Data Im März 2013 berichtete eine Studie der Aberdeen Group, dass die erfolgreichsten Fertigungsunternehmen ihre Big-Data-Ressourcen aufbauen und Analytik einsetzen, um ihre Produkte und Prozesse zu optimieren. Echtzeitinformationen von Lieferanten und aus der Fabrikhalle können verwertet werden, um proaktiv zu handeln, statt erst nachträglich zu reagieren und Probleme erst zu beheben, wenn sie bereits aufgetreten sind. Mit der Predictive Analytics Suite von Blue Yonder können Hersteller ihre Big Data nutzen, um Fertigungsmängel zu beheben, ihre Produktion zu automatisieren und die Zufriedenheit ihrer Kunden zu erhöhen. Durch Sensoren ist es heute möglich, auch Daten von Konsumgütern aufzuzeichnen, nachdem diese die Fabrik verlassen haben. Diese Daten können genutzt werden, um Mängel zu entdecken und die Fertigungsqualität zu verbessern. Die meisten modernen Autos sind permanent mit dem Internet verbunden. Das erlaubt den Autoherstellern, die Leistung ihrer Fahrzeuge zu überwachen und Garantieanalysen in Echtzeit durchzuführen. Die Informationen können auch genutzt werden, um intelligente Sicherheitssysteme zu entwickeln wie automatisches Bremsen, und so Autos sicherer und zuverlässiger machen. Der Einsatz von Predictive Analytics, um das Beste aus Big Data herauszuholen, gewinnt zunehmend an Bedeutung für den Erfolg der Industrie. Versicherungen Es gibt keine Branche, für die Zukunftsprognosen wichtiger sind als für die Versicherungsbranche. Das echte Risiko eines Kunden genau zu berechnen, ist hier essenziell, sowohl um Auszahlungen zu minimieren als auch um faire Tarife anbieten zu können. Kunden verlangen immer stärker nach maßgeschneiderten Verträgen. Das kann einem Unternehmen als eine nicht zu bewältigende Aufgabe erscheinen. Mit seiner Predictive-Analytics-Lösung und genauen Prognosen zu allen relevanten Aspekten hilft Blue Yonder Versicherungen dabei, präzise Risikoberechnungen anzustellen. Die Prognosen werden dabei in Echtzeit aktualisiert, sobald neue Daten zur Verfügung stehen. Diese präzisen Risikoeinschätzungen erlauben es Blue Yonder Kunden, ihren eigenen Kunden Tarife zu sehr fairen Konditionen anzubieten. Benötigt beispielsweise ein Führerscheinanfänger eine Versicherung, wird eine ganze Reihe von Daten über den potenziellen Kunden und aus dem Versicherungsmarkt in die Analyse einbezogen. Der Versicherer kann so mithilfe von Predictive Analytics genau das Versicherungsrisiko für diesen bestimmten Kunden bewerten. So kann er konkurrenzfähige Tarife anbieten und möglicherweise eine lebenslange Beziehung zum Kunden aufbauen. Blue Yonder unterstützt Versicherungen auch beim Customer Lifecycle Management. Durch die Analyse des Kundenverhaltens kann Blue Yonder vorhersagen, welches Versicherungsprodukt zu welchem Zeitpunkt dem Kunden angeboten werden sollte. Vielleicht ist er gerade in ein neues Haus gezogen, hat ein Baby bekommen oder steht kurz vor der Rente? Blue Yonder hilft dabei, jedem Kunden die richtige Versicherung anzubieten und warnt außerdem im Voraus, wenn ein Kündigungsrisiko besteht. HANDEL UND KONSUMGÜTERINDUSTRIE Der strukturelle Wandel vom eindimensionalen Handel zum Multi- Channel-Handel, die Änderung des Kundenverhaltens zum ich will exklusiv und das jetzt sowie die Verfügbarkeit jeder Information für jeden Kunden über jeden Kanal stellt die Unternehmen des Handels und der Konsumgüterindustrie vor neue Herausforderungen. Hier kommt Blue Yonder ins Spiel, denn Big Data Analytics ist der neue Motor zur Effizienzsteigerung. Durch den Transfer von weltweiter Spitzenforschung in einfach zu bedienende data-driven Apps können Disponenten und Einkäufer ihre Absätze lang- und kurzfristig präzise planen. Die Lagerbestände und Abschreibungen können so um bis zu zehn Prozent reduziert werden, so dass Umsatzsteigerungen durch vermiedene Out-of-Stock-Situationen ermöglicht werden. Kunden möchten von Handels- und Konsumgüterfirmen persönlich und individuell auf ihre Bedürfnisse angesprochen werden. Intelligente Kundenanalysen ermöglichen situatives Couponing direkt am Point of Sales sowie individuell ausgesteuerte Marketingkampagnen. Hinzu kommt, dass es im Onlinehandel wettbewerbsentscheidend ist, Preise dynamisch und in Echtzeit anzupassen. Um dies automatisiert steuern zu können, müssen riesige Datenmengen ausgewertet und Zusammenhänge richtig erkannt werden. Blue Yonder bietet für diese Anwendungsbereiche die richtigen Lösungen. 10

11 Lebensmittelhandel Der Lebensmittelhandel bewegt sich auf schwierigem Terrain. Kunden vergleichen mehr als früher und sind beim Einkauf zunehmend umwelt- und preisbewusster. In einem Umfeld, in dem die Verkaufspreise stagnieren, können viele Unternehmen ihren Profit nur dadurch erhöhen, dass sie ihre Prozesse optimieren. Nirgends ist das so wichtig wie in der Lagerhaltung. Zu hohe Bestände, insbesondere von verderblicher Ware, führen zu starken Preisnachlässen und Verlusten. Wenn andererseits zu wenig Ware in den Regalen vorgehalten wird, entgehen dem Händler Einnahmen und er verliert seine Kunden. Die großen Lebensmittelketten betreiben Tausende Filialen und müssen Zehntausende von Produkten vorhalten für Millionen von Kunden. Manuelle Bestellprozesse erweisen sich hier als völlig unzulänglich. Deshalb setzen Handelsunternehmen Enterprise Resource Planning Software (ERP) ein, um ihre Warenbeschaffung zu organisieren. ERP-Software ist jedoch nur in der Lage, in die Vergangenheit zu schauen und kann nicht die immense Fülle an Informationen auswerten, die dem Handel vorliegen. Forward Demand von Blue Yonder nutzt dagegen all diese Informationen, um in die Zukunft zu blicken und präzise Prognosen zum Warenbedarf zu erstellen. So können Abfälle minimiert und der Profit sowie die Kundenzufriedenheit gesteigert werden. Für einige Kunden liefert Blue Yonder jeden Tag über 600 Millionen Prognosen. Forward Demand verwendet mehr als nur Basisinformationen wie Abverkäufe, Lagerbestände und Preise. Die Lösung zieht auch die Jahreszeit, Wettereinflüsse, Schulferientermine, Öffnungszeiten, Angebote und Zahltage mit in die Analyse ein, um die Beschaffung zu optimieren. Darüber hinaus lässt sich Forward Demand nahtlos in die bestehende ERP-Software von Handelsunternehmen integrieren. Mit Predictive Analytics sind Einzelhandelsunternehmen in der Lage, perfekte Prognosen zu erstellen und den Absatz mit empirischer Genauigkeit vorauszuberechnen. Die Blue Yonder Lösung lernt ständig dazu und stellt somit sicher, dass die Vorhersagen immer tagesaktuell und treffend sind. Wettervorhersagen holidays Haltbarkeit Zahltage Bedarf in der Vergangenheit Packungsgrößen Kundenhistorie Wettbewerbspreise Lagerbestand Aktionsangebote Öffnungszeiten Preis Ferien Blue Yonder Präzise Prognosen Banken Permanentes Lernen Es wird für Privatkunden immer einfacher, zwischen konkurrierenden Bankinstituten zu wechseln. Deshalb ist es heute für Banken wichtiger denn je, ihre Kunden zu kennen und zu verstehen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Kunden verlangen einen hochwertigen und für sie maßgeschneiderten Service. Hier kann die Predictive- Analytics-Lösung von Blue Yonder helfen. Der erste Schritt ist, seinen Markt zu kennen. Blue Yonder kann Informationen aus der hauseigenen Datenbank sowie aus externen Quellen in die Analyse einbeziehen, wie Social Media, makroökonomische Daten oder regionale Wirtschaftsindizes. In einem nächsten Schritt kann der einzelne Kunde im Detail betrachtet werden. Dazu analysiert die Software beispielsweise Daten aus seinem laufenden Konto. Darüber hinaus wird auch Text Mining genutzt, um herauszufinden, zu welchem Zeitpunkt ein Kunde offen ist für neue Angebote und welche Zinsen er bereit ist zu zahlen. Durch die Einbeziehung dieser großen Fülle an Informationen kann Blue Yonder den richtigen Zeitpunkt für ein Angebot und die beste Herangehensweise bestimmen. Banken können somit ihren Kunden personalisierte Services anbieten und eine hohe Kundenzufriedenheit sicherstellen sowie eine bessere Wirkung ihrer Produkte erreichen. Gesundheitswesen Den durchschnittlichen Patienten gibt es nicht, aber meist werden Patienten von ihren Ärzten so behandelt, als ob sie Durchschnitt wären. Um bessere Behandlungsergebnisse zu erzielen, sind individuell auf die jeweilige Situation des Patienten zugeschnittene Behandlungsprogramme nötig. Diese können entwickelt werden, indem die großen Datenmengen effektiv genutzt werden, die bei medizinischen Tests wie Kernspintomografie, CT, Röntgen und Bluttests anfallen. Predictive Analytics wertet medizinische Big Data in großem Umfang aus und bringt diese dann mit der individuellen Krankengeschichte des Patienten in Verbindung. So können Mediziner die bestmögliche Behandlung für jeden einzelnen Patienten finden, Leben retten und die Behandlungsergebnisse aller Patienten verbessern. 11

12 KUNDENREFERENZ: SportScheck Blue Yonder bündelt Methoden zu einer einzigartigen Lösung, um Absatzzahlen exakt vorherzusagen. Das ist entscheidend, um im schwierigen Onlinegeschäft erfolgreich zu sein. Günther Harant, Beschaffungsleiter SportScheck Über SportScheck SportScheck ist einer der führenden Sportfachhändler in Deutschland. Gegründet 1946 von Otto Scheck, einem alteingesessenen Militärschneider in München, beschäftigt das Unternehmen heute Angestellte in 16 Filialen deutschlandweit und vertreibt ein Sortiment von Artikeln und über 500 internationalen Marken. Das Unternehmen wurde mit zwei Anteilskäufen 1988 und 1991 von der Otto-Gruppe übernommen. Die Aufgabe Das Onlinegeschäft gewinnt für SportScheck immer mehr an Bedeutung. Der Onlineshop verzeichnet im Jahr rund 52 Millionen Besuche. Blue Yonder wurde angefragt, um die Qualität der Absatzprognosen zu verbessern, den Warenbestand effizient zu managen und die Nachfrage auf Artikelebene vorauszuberechnen. Der Ansatz von Blue Yonder SportScheck setzt seit mehreren Jahren Blue Yonder Software ein. Mit der Lösung lässt sich die Vielzahl von Einflussfaktoren im Onlinebereich abbilden und die immense Informationsdichte bewältigen. Zudem analysiert die Software das Besucherverhalten präzise. Das Ergebnis Das Vertrauen, das SportScheck in die Predictive Analytics Suite von Blue Yonder setzte, wurde nicht enttäuscht, sondern mehr als gerechtfertigt: Die Prognosen verbesserten sich um 20 % bis 40 %. Verglichen mit der herkömmlichen Methode ließ sich die mittlere absolute Abweichung der Vorhersage von den tatsächlichen Verkaufszahlen um die Hälfte reduzieren. Die gestiegene Prognosequalität verschafft SportScheck erhebliche Wettbewerbsvorteile im Onlinehandel. Das Unternehmen kann außerdem schnell und flexibel auf die rapiden Entwicklungen des Onlinemarkts reagieren. Auf der Website 52 MIO. Besuche/Jahr Bis zu 40 % 12 verbesserte Prognosequalität

13 KUNDENREFERENZ: BGV/Badische Versicherungen Blue Yonder deckt in einer Fülle von Faktoren sicher Zusammenhänge für klar definierte Zielgruppen auf Mittlerweile hat die Predictive Analytics Software weitere für die Preisermittlung wichtige Merkmale identifiziert. So können wir sehr individuelle Tarife anbieten. Heinz Ohnmacht, Vorstandsvorsitzender BGV/Badische Versicherungen Über DEN BGV/ Badische Versicherungen Der BGV ist eine Versicherungsgruppe mit Hauptsitz in Karlsruhe, die aus verschiedenen Versicherungsunternehmen besteht. Der BGV bietet Wohneigentums-, Haftpflicht-, Rechtsschutz-, Unfall- sowie Kfz-Versicherungen für Privat- und Geschäftskunden in der Region Baden. Das Unternehmen beschäftigt rund 700 Mitarbeiter und erwirtschaftete 2012 einen Umsatzerlös von 260 Millionen Euro. Die Aufgabe Das Ergebnis Der Versicherer kam auf Blue Yonder zu, weil er das Potenzial seiner Fülle an Kunden- und Versicherungsdaten besser ausschöpfen wollte. Ziel war es, eine genauere Risikoberechnung für Kfz-Kunden zu bekommen, möglichst faire Tarife anbieten zu können und das Kündigungsrisiko der einzelnen Versicherten zu ermitteln. Blue Yonder setzte seine einzigartige Predictive-Analytics-Lösung ein, um die kompletten Kundendaten der Sparte Kfz effizient und in vollem Umfang zu analysieren. Das Ergebnis sind für jeden Kunden individuell passende Tarife und damit die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit. Blue Yonder prognostiziert auch Kunden, bei denen ein erhöhtes Kündigungsrisiko besteht, identifiziert deren Gründe und erlaubt dem BGV dadurch, mit gezielten und rechtzeitigen Marketingmaßnahmen diese Kunden zu halten und die Kundenbindung zu erhöhen. All das trug dazu bei, dass das Management des BGV seine strategische Planung deutlich verbessern konnte. 13

14 MIT BLUE YONDER DIE ZUKUNFT VORHERSAGEN Die Zukunft sieht für Blue Yonder mit seiner cloudbasierten Predictive-Analytics- Lösung vielversprechend aus. Erfolg oder Scheitern, sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft, werden von dem Wissen abhängen, wie man das Beste aus der wertvollen Ressource Big Data herausholt. Für das einzigartige Angebot von Blue Yonder gibt es viele Anwendungsmöglichkeiten: Die Industrie und Produktion können stark von Predictive Analytics profitieren. Die enormen Datensätze, die von Sensoren in Fahrzeugen, in Produkten und in Fertigungsstraßen gewonnen werden, können genutzt werden, um Fehler in Produktionsprozessen in Echtzeit zu identifizieren, diese direkt zu prüfen und die Prozesse entsprechend zu optimieren. Nur eine selbstlernende, sich ständig verbessernde Predictive Analytics Software, die alle Datenzusammenhänge mit einbezieht, ist in der Lage, das Potenzial der Datenmengen, die in industriellen Prozessen entstehen, voll auszuschöpfen und präzise Prognosen zu erstellen. Dadurch werden eine höhere Automatisierung beim Erkennen von Mängeln sowie eine deutliche Qualitätsund Effizienzoptimierung möglich.

15 Die Wurzeln: Grundlagenforschung Blue Yonder startete als Spin-off der abstraktesten Grundlagenforschung. Auch wenn die Probleme, die Physiker in großen Wissenschaftsprojekten lösen, vom Alltagsleben sehr weit entfernt scheinen, entstehen daraus Lösungen, die einen wesentlichen Einfluss über den Forschungsbereich Physik hinaus haben, so zum Beispiel für die medizinische Forschung, die Informationstechnologie und jetzt, dank NeuroBayes, auch für Prognosen in Wirtschaftsunternehmen. Durch Nachahmung der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und durch ihre selbstlernenden Fähigkeiten gelingt es der NeuroBayes Software, Muster in Daten zu erkennen und alle vorhandenen Informationen auszuwerten. Dadurch ist sie erheblich leistungsstärker als herkömmliche Methoden. Anwendung in der Wirtschaft Dieses einzigartige Instrument hat inzwischen auch viele Anwendungen in der Wirtschaft gefunden. Blue Yonder ermöglicht es Wirtschaftsunternehmen, durch Predictive Analytics echten Mehrwert aus ihren Big Data zu ziehen. Mit Predictive Analytics von Blue Yonder treffen Unternehmen die richtigen Entscheidungen schnell und voll automatisiert. Die Demokratisierung von Big Data Blue Yonder macht Predictive Analytics für Anwender sehr einfach und trägt damit erheblich zur Demokratisierung von Big Data bei. Denn mit den Blue Yonder Predictive-Analytics-Anwendungen werden riesige Datenmengen ausgewertet, die Wahrscheinlichkeit unterschiedlichster Szenarien aufgezeigt, Entscheidungen gestützt und die Entscheidungsfindung automatisiert. Damit wird Big Data nicht nur für Datenexperten, sondern praktisch für jedermann nutzbar und zum entscheidenden Erfolgsfaktor in Unternehmen. Ausgezeichnete Innovation Blue Yonder gewann mit NeuroBayes bereits dreimal den angesehenen Data Mining Cup. Auch der DLD FOCUS Digital Star Award 2013, der CyberChampions Award 2011/12 sowie der CyberOne Award 2012 gingen an Blue Yonder. 15

16 Blue Yonder GmbH & Co. KG Karlsruher Straße 88 D Karlsruhe BY_ Tel. +49 (0) Fax +49 (0)

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