Big Data Analysis. Ganzheitliche Sicht mit Visual Analy6cs IT RESEARCH NOTE

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1 IT RESEARCH NOTE Big Data Analysis Ganzheitliche Sicht mit Visual Analy6cs Das Problem ist nicht neu: Viele Daten, viele Quellen, aber welches sind die ak- tuellen und rich6gen und wie visualisiere ich die Datenflut? Business Intelli- gence, Data Warehouse, es gab und gibt viele Lösungsansätze. Das Problem: Im Zeitalter explodierender Datenmengen benö6gt Big Data Analyse- und Visuali- sierungs- Werkzeuge, die den neuen Herausforderungen gewachsen sind. IT Verlag GmbH Michael- Kometer- Ring Aying Telefon: +49 (0) Analyst: Ulrich Parthier, Datum: 25. November research.net

2 Diese IT Research Note zeigt: die Unterschiede in den Bereichen der tradi- Die heuugen Tools kommen aus zwei unterschiedlichen Welten. Zum einen aus dem Bereich AnalyUcs, wie etwa SAS, zum anderen aus dem Bereich Visual AnalyUcs, wie etwa TIBCO Spo`ire oder Tableau. Beide Welten wach- sen nun zusammen, da die Anbieter ihre Werkzeuge, um die jeweils fehlenden Komponenten der anderen Richtung, ergänzen. TradiUonell bietet beispielsweise Spo`ire eine große Auswahl an möglichen Visualisierungen, hat seine Soe- ware aber zunehmend um analyusche FunkUonen wie Prognosen, staususche Methoden und What- If- Analysen erweitert. Zudem wurde in eine neue In- Memory- Tech- nik invesuert, die mit In- Memory Database- Ansätzen verbunden ist. So können extrem große Datenmengen, die den verfügbaren Hauptspeicher übersteigen, verar- beitet werden. Uonellen AnalyUcs und der Visual AnalyUcs wie beide Bereiche nun zusammenwachsen wie sich die Skills der Experten verändern und neue Mitarbeiterprofile entstehen und exemplarisch einen Lösungsansatz, mit dem man die Vorteile beider Welten nutzen kann Das zeigt bereits, wohin der Trend geht. Waren in der Vergangenheit beispielsweise Expertenkenntnisse für ETL, Data Mining oder Data Warehousing gefragt, sind es nun PredicUve Analysis, Churn Management und in Zukune wohl Analyse und Visualisierung. Deshalb wer- den küneig die Profile der Experten, sie heißen nun Data ScienUsts, bald anders aussehen. Sie werden zu- ständig sein für: die Neukundenakquise und Erweiterung der Be- standskunden (Cross- Sell/ Up- Sell) ein Ueferes Verständnis der Ursachen von Kun- denabwanderungen (inklusive prädikuve Modelle mit IntervenUonsmöglichkeit, also Churn Ma- nagement) Trigger- based MarkeUng (einschließlich mobiler und standortbasierter Angebote) die Analyse von Umsatzsteigerungen ( Test & Learn ) die dynamische SegmenUerung (um unterschied- liche Segmente differenziert zu behandeln) Preisanalysen (die auch die Kundenbindung und den langfrisugen Wert einer Kundenbeziehung berücksichugen) SenUment- und ArribuUonsanalysen (Perfor- mance der Mitarbeiter und EffekUvität von Mar- keungkampagnen und anderen Werbemaßnah- men) Betrugs- und Risikoanalysen (operauve Ausfüh- rung und Unternehmensanalyse) Um diese Aufgaben zu erfüllen, sind Werkzeuge zur Au- tomausierung notwendig. Das Ziel muss es sein, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen ein- zuleiten. Für SkepUker hier der kurze Hinweis der Vortei- le: Schätzungen zufolge erzielen Unternehmen, die auf AnalyUcs setzen, ein Drirel mehr Umsatz und eine zwölfmal höhere Performance als andere. Noch Fragen? Unser Thema hat viele Faceren, die wichugsten haben wir bereits erwähnt. Lassen Sie uns nun exemplarisch einen Aspekt veruefen - die Kopplungsanalysen. Erst sie machen Daten verwertbar. Sie sind der Schlüssel zum Erkennen aussagekräeiger Beziehungen in separaten Datenbeständen. Wie viele separate Daten- elemente lassen sich mitein- ander kombinieren, so dass wir ein Maximum an Erkenntnissen aus ihnen gewinnen? Copyright Big Data Analysis 2 / 6

3 Wer diese Frage beantworten will, muss zuallererst un- sere nach innen gerichtete Sichtweise ändern und an- stelle des Unternehmens den Kunden in den Mirel- punkt seiner Denkweise stellen. Analyse: Sezieren der Daten, um alle in ihnen enthal- tenen Informa6onen zu erfassen Die im folgenden beschriebenen Analysetechniken kön- nen zu Ueferen Einblicken führen, die mit High- level- Leistungskennzahlen zum Beispiel in Dashboards oder Balanced Scorecards nicht unmirelbar möglich wären. Segmen6erung Die Grafik zeigt, wie moderne Organisa>onen Datenmengen behandeln. Sie sammeln, verwalten, verarbeiten und analysieren sie in einem Lifecycle. Zwei Dinge verdeutlicht diese Grafik: Sie können sich sofort bildlich vorstellen, wie sich interne Prozesse auf die MoUvaUonsfaktoren und Verhaltensweisen eines Kunden auswirken. Unternehmen neigen dazu, nur eine Sichtweise auf alle Kunden zu haben. Dies hat den Nachteil, dass Unter- schiede bei wichugen Parametern, etwa der genutzten Produkte oder Dienstleistungen oder der Größe des Standorts, nicht berücksichugt werden. Oder noch schlimmer: Selbst zwischen einem höchst profitablen Kunden mit ständigem KaufpotenUal und einem unpro- fitablen, Ressourcen bindenden Kunden kann nicht un- terschieden werden. Genauso stellen wir fest, dass Un- ternehmen nicht danach unterscheiden können, wie ein Kunde seine Produkte oder Dienstleistungen bewertet. Die üblichen Arten der SegmenUerung im Überblick: Wertbasiert vereinfacht die Bereitstellung ver- schiedener Service Level für unterschiedlich ge- wertete Kunden. Sie haben eine wesentlich ganzheitlichere Sicht, da interne Abteilungen oder Silos relauv un- wichug werden. Dieser Ansatz einer offenen Assoziierung ist eines der grundlegenden Konzepte der Kopplungsanalyse, auf die wir nun weiter eingehen. Kopplung: Die Vernetzung von Daten Der nächste Schrir besteht darin, darüber nachzuden- ken, wie diese Datenelemente miteinander verbunden werden könnten, und sich bewusst zu machen, dass die Betrachtung mehrerer Datenbestände in Verbindung mit anderen InformaUonen zu wirklich wertvollen Er- kenntnissen führen kann. Verhaltensbasiert ermöglicht einen kunden- spezifischen Ansatz auf der Grundlage des Wis- sens über einen Kunden. Erkenntnisbasiert wird aus KundeninformaUo- nen und TransakUonsdaten entwickelt und er- möglicht wiederum einen kundenspezifischen Ansatz und die entsprechende KommunikaUon. Bedürfnisbasiert beruht auf der Erkenntnis, Filterung dass verschiedene Kunden unterschiedliche Be- dürfnisse haben, und verknüpe Produktmerk- male und Markenarribute mit KundenakUonen. CollaboraUve Filtering ist ein weit verbreitetes Perso- nalisierungstool. Unternehmen können damit ihr Cross- Sell und Up- Sell auf Produkte und Dienstleistungen mit der größten Kaufwahrscheinlichkeit beschränken. Der Copyright Big Data Analysis 3 / 6

4 Album Advisor von CDNow empfiehlt zum Beispiel CDs, die einem gefallen könnten. Der Besucher gibt zu- nächst InformaUonen über seine drei Lieblingskünstler ein. Der Album Advisor durchsucht die Benutzerdaten- bank, vergleicht die Vorlieben des Besuchers mit denen anderer Personen und stellt ihm CDs vor, die alle ande- ren Personen mit einer Vorliebe für dieselben drei Künstler gekaue haben. Amazon verwendet eine ähn- liche Technik bei jeder Online- Suchanfrage. Im Hinblick auf die Personalisierung ist CollaboraUve Filtering nur eines einer ganzen Reihe von Modellen. Irgendwann, sagt Bruce Kasanoff, CEO von Accelera- Ung 1to1, werden Geldautomaten in der Lage sein zu fragen: Möchten Sie die üblichen 100 Dollar abheben oder diesmal etwas anderes tun? Sie drücken dann einfach auf Ja und die Sache ist erledigt. Es ist nicht nö- Ug, fünf verschiedene Fragen abzuarbeiten. Es gibt Hun- derte von SituaUonen, in denen Kunden eine Personali- sierung schließlich bevorzugen werden. Korrela6on und Kreuztabellen Die KorrelaUon ist ein staususches Verfahren, das zeigen kann, ob und wie stark Paare von Variablen zusammen- hängen. Die KorrelaUonsanalyse kann zu einem besse- ren Verständnis der Daten führen. In vielen Umfragen nutzen Analysten KorrelaUonen mit Bewertungsskalen, weil die Ergebnisse im Normalfall die reale Welt widerspiegeln. Das Problem bei der Korrela- Uon von Zufriedenheit mit anderen häufig verwendeten Loyalitätskennzahlen besteht darin, wie die Informa- Uonen erfasst und analysiert werden. Zum Beispiel weist Walker darauf hin, dass es wesentlich schwieriger ist, die Auswirkung der Loyalität auf den Ertrag zu isolieren, als festzustellen, dass eine KorrelaUon zwischen diesen Daten besteht. Sowohl die Loyalität als auch die Profi- tabilität können beispielsweise das Ergebnis von etwas ganz anderem sein. Im Folgenden ein Beispiel, wie zwei Kennzahlen mit ei- ner driren verknüpe werden können. Eine besummte Automarke erzielt hohe Loyalitätswerte und ist zugleich sehr profitabel. Beides ist jedenfalls auf die erstklassigen Produkte und Dienstleistungen des Fahrzeugherstellers zurückzuführen. Deshalb sind die hervorragenden Pro- dukte und Dienstleistungen die besummenden Faktoren für das Unternehmensergebnis, während die Loyalität und die Profitabilität lediglich Nebenprodukte sind. Mit anderen Worten: Verwechseln Sie niemals KorrelaUon mit Kausalität Eine Kreuztabellenanalyse ist hilfreich bei der Darstellung ei- ner möglichen Korrela6on zwi- schen den Antworten auf zwei oder mehr Fragen. Sie ermög- licht uns, eine Verteilung zwi- schen Variablen zu erkennen. Data Mining Data Mining erlaubt Uef gehende Analysen von großen Mengen verschiedenaruger Daten. Dank AutomaUsie- rung kann auf diese Weise der gesamte Datenbestand kategorisiert werden. Die InformaUonen können auf viele unterschiedliche Arten betrachtet werden, selten wiederkehrende Ereignisse sind erkennbar, sehr seltene Vorkommnisse können erfasst werden, die sonst über- sehen würden, typische Fehler der manuellen Analyse lassen sich vermeiden usw. Data Mining kann auch auf die Ergebnisse der Text- oder SprachanalyUk angewen- det werden, da beide ApplikaUonen unstrukturierte Daten (geschriebenes oder gesprochenes Wort) in struk- turierte Daten umwandeln. Data Mining verringert die Kosten der Analyse großer Datenmengen und ermög- licht eine flexiblere Anpassung an Änderungen in den Daten. Die EchtzeitanalyUk bietet die für detailorienuer- tere Anwendungen benöugte Geschwindigkeit und Tie- fe. Da Data Mining auf Datenbestände mit unterschied- lichen Formaten angewendet werden kann, ist es mög- lich, Äpfel mit Birnen zu vergleichen, was in diesem Zusammenhang enorm hilfreich ist. Copyright Big Data Analysis 4 / 6

5 Mitch Kramer, ein auf CRM und AnalyUk spezialisierter Analyst bei der Patricia Seybold Group in Boston, ist der Ansicht, dass Data- Mining- Tools und - Algorithmen in- zwischen effekuver auf MarkeUngprozesse und Call- cen- ter angewendet werden können. Früher, sagt Kramer, wurden Kundenberichte nur anhand staususcher Algo- rithmen ausgewertet. Heute jedoch sind die Unterneh- men in der Lage, ihre Daten zu nutzen, indem sie zum Beispiel einfach einen Bericht namens finde deinen besten Kunden ausführen. Die Anbieter haben aus den früher so geheimnisvollen Algorithmen wesentlich be- nutzerfreundlichere Anwendungen gemacht, erklärt Kramer. Die Unternehmen müssen nicht mit neuen Technologien umzugehen lernen, sondern erhalten Zu- griff auf Berichte, die die neuen Technologien nut- zen. Dafür muss man heute kein StaUsUker mehr sein. Ein Blick hinter die Kulissen So weit, so gut, lassen Sie uns nun einen Blick auf die Leistungsfähigkeit der modernen Analyse- und Visuali- sierungstools werfen. Gerade ist die neue Version von TIBO Spo`ire 6.0 erschienen. Die jüngste Version der Data- Discovery- und Visualisie- rungsplazorm kommt mit Erweiterungen und neuen Produkten, alle mit dem Ziel entwickelt, das Wertschöp- fungstempo durch Automa6- on zu erhöhen. So kann zum Beispiel jetzt jeder einzelne Mitarbeiter seine persönlichen Key Performance Indikatoren auf jedem mobilen Gerät ad- hoc überprüfen. Persönliche Key Performance Indikatoren Mitarbeiter erwarten heute unmirelbaren Zugriff zu exakten und relevanten operauven InformaUonen, egal wo sie gerade unterwegs sind. Das heißt, die richuge InformaUon muss zum richugen Zeitpunkt verfügbar sein, personalisiert auf dem richugen Gerät. Die Gründe hierfür liegen in der ConsumerizaUon der IT und in der wachsenden Zahl an Arbeitnehmern, die mobil arbei- ten. Spo`ire 6.0 erfüllt diese Anforderungen mit einem modernisierten Web- Client, der jetzt unter dem Namen TIBCO Spo`ire Consumer erstmals angeboten wird. Der Client präsenuert alle aktuellen Key Performance Indi- katoren (KPI) auf einer umfangreichen Palere von mobi- len Endgeräten und unterstützt FunkUonalitäten wie ein kontextbezogenes Drill- down und Social CollaboraUon. Er erlaubt auch ein Monitoring der KPI (auch im Offline- Modus). Der Client kann auf Smartphones, Tablet- PCs und Laptops mit den Betriebssystemen ios, Android und Windows 8 installiert werden. Loca6on Analy6cs Die neue Version ermöglicht im Kontext geografischer Daten und Karten eine enorme Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit bei der Visualisierung und Ana- lyse von Daten. Für ein besseres Verständnis einer Situa- Uon stehen den Anwendern MulU- Layer- Karten, eine automausche Geokodierung und Einblendungen zuge- höriger Daten zur Verfügung. Neue AnalyUcs- Applika- Uonen lassen sich schnell bereitstellen. Sie sind so ein- fach zu verstehen, dass sie das Self- Service- Discovery- Konzept fördern und einen Blick ins Unbekannte ermög- lichen. Data Discovery mit neuem webbasiertem Authoring Das neue Hauptrelease schließt die Lücke zwischen ru- dimentären Dashboards und anspruchsvollen AnalyUk- ApplikaUonen mit einem neuen Client, der auf die tägli- Copyright Big Data Analysis 5 / 6

6 chen Anforderungen von Business- Anwendern zuge- schniren ist. Viele Nutzer tun sich schwer, Pivot- Tabel- len und Diagramme an ihre Data- Discovery- Aufgaben anzupassen. Mit der neu entwickelten Web- ApplikaUon TIBCO Spo`ire Business Author können Unternehmens- anwender ihre Daten visuell und interakuv sichten, egal ob sie in einem einfachen Spreadsheet oder Dashboard, einer Datenbank oder einer vordefinierten AnalyUk- Ap- plikauon zu finden sind. Mehr Automa6on: Neue Event- Analy6cs Lösungen Auch bei dem TIBCO Spo`ire Event AnalyUcs handelt es sich um ein neues Produkt, mit dem Unternehmen Trends oder Ausreißer in ihren Geschäesdaten automa- Usiert verfolgen und idenufizieren können - in dem Mo- ment, in dem sie entstehen. Dieses Echtzeit- Monitoring basiert auf einer sehr leistungsstarken Event- Processing- Technologie und triggert die automausche Erstellung von AnalyUk- ApplikaUonen für ein Management by ExcepUon. Es liefert Datenanalysten und Entscheidern die Einblicke, die sie so früh wie möglich brauchen, um wichuge Prozesse zu überwachen, wie zum Beispiel in der Qualitätskontrolle. Es zeigt aber auch Veränderun- gen in der Kundenabwanderung oder der ProdukUvität auf. Mit dieser Verbindung aus Big- Data- Streams und AnalyUcs generieren Analysten Mehrwert für ihr Unter- nehmen und sparen dabei erhebliche Zeit. Neue Cloud Services Mit TIBCO Spo`ire Cloud steht zudem ein neues Set von Cloud Services für Unternehmen, Mitarbeiterteams und für den persönlichen Gebrauch zur Verfügung. Es bietet eine sichere, voll funkuonsfähige Spo`ire- Version in der Cloud, um damit zu analysieren und gemeinsam an Er- kenntnissen aus Geschäesdaten zu arbeiten, unabhän- gig davon, ob diese Daten gehostet werden oder nicht. Projekreams, die Data Discovery als Service nut- zen wollen, bietet TIBCO Spo`ire Cloud Work Group eine Vielzahl von Entwicklungstools für Anwendungen, so dass verteilt arbeitende Teams schnell und einfach Da- ten visuell erkunden und AnalyUk- ApplikaUonen zu sehr geringen Kosten nutzen können. Einzelpersonen, die eine schnelle Analyse brauchen, bietet TIBCO Spo`ire Personal einen kostengünsugen, webbasierten Client für ihre Data- Discovery- Anforderungen. Copyright Big Data Analysis 6 / 6

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