Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren

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1 Fortgeschrittene Analysetechnologien: Abgrenzung, Produktübersicht, Erfolgsfaktoren BI, Big Data, CRM CeBIT 2015, Hannover, Patrick Keller, Senior Analyst

2 Status Quo Business Intelligence auf Anwenderseite: Marktreife und Wettbewerbsdruck erhöhen die Nachfrage nach analytischen Verfahren BARC

3 Freiheitsgrade für den Anwender BI-Anwendungsklassen Data Mining & Predictive Analytics Planung & Simulation Analyse Ad-hoc- Reporting Standard Reporting Scorecarding/ Dashboard Komplexität in der Anwendung BARC

4 Was ist Analyse? Wo stehe ich, wo will ich hin? Freiheitsgrade für den Anwender Bereitstellung verfügbarer Information (Reporting) Analyse Planung & Simulation Data Mining & Predictive Analytics Ad-hoc- Reporting Scorecarding/ Dashboard Standard Reporting Erzeugung neuer Information (Analyse + Planung) Komplexität in der Anwendung BARC

5 Für welche Aufgaben nutzen Sie oder planen Sie ein BI-Produkt zu nutzen? Anwender wollen zukünftig vor allem mehr Fortgeschrittene Analyseaufgaben umsetzen Standard-/Unternehmensweites Ad hoc-abfragen und -Reporting Dashboards Analyse operativer Daten OLAP-Analyse Planung und Budgetierung Visuelle Analyse und Data Discovery Scorecards Finanzkonsolidierung Prädiktive Predictive Analyse Analytics und Data Mining Big-Data-Analysen im Einsatz 17% 14% 27% 26% 39% 37% 49% 13% 12% BARC % 57% 10% 16% 84% 78% 19% geplant in 12 Monaten 13% 13% 13% 26% 9% 18% 14% 16% 17% 13% 10% langfristig geplant 10% 50% 54% 8% 10% 33% 34% 34% 39% 45% 7% 3% 6% In use Planned within the next 12 months Planned in long term Not required Quelle: BARC BI Survey 14, n = % 9% 14% 19% nicht geplant

6 Das Software-Angebot 6

7 Business Analytics ist Teil der Business Intelligence und weist zahlreiche überlappende Facetten auf Set/ associative OLAP- Text Visual Business Analytics Graph Data Mining/ Predictive Real-time Stream BARC

8 Business Analytics ist Teil der Business Intelligence und weist zahlreiche überlappende Facetten auf Arcplan, Board, CoPlanner, Cubus, Evidanza, IBM TM1, Infor PM OLAP, Jedox Palo, Microsoft PowerPivot, Oracle Essbase, Pentaho, Prevero, Prophix, Thinking Networks... QlikView, Qlik Sense Infonea Human IT Set/ associative OLAP- Text Attensity, Attivio, HP Autonomy, IBM SPSS, Oracle Endeca, SAS, Squirro, RapidMiner, Datawatch, Information Builders, Microstrategy, Tableau Bissantz, SAP Lumira, SAS Visual Tibco Spotfire Visual Blue Yonder, FICO, IBM SPSS, Knime, Max-Con, R, RapidMiner, SAP InfiniteInsight, SAS Enterprise Miner, Data Mining/ Predictive Business Analytics Real-time Stream PrudSys RTD, Oracle RTD Graph GRAPH, GUESS, TouchGraph IBM Streams, SAP Sybase CEP, Software AG Aprimo, Tibco, Vitria BARC

9 Exkurs Data Mining & Predictive : Werkzeuge strategisch auswählen Predictive Analytics und Data Mining Aufgaben Anwendungsspezifische Lösungen Vorgefertigte Masken, vordefinierte Modelle, Prozesse zur Nutzung outof-the-box Umsetzung anwendungsfallgetrieben Business Intelligence Werkzeuge mit Advanced Analytics Funktionen Anweisungen im Formeleditor Teilw. Algorithmen- Bibliotheken Integration von Statistik-Sprachen und Modellen (z.b. R oder SAS) Umsetzungsstrategie Data Mining Software Entwicklungsumgebung zur Entwicklung individueller Modelle und Anwendungen Algorithmen- Bibliotheken Integration von Statistik-Sprachen und Modellen (z.b. R oder SAS) Generische Entwicklungsumgebung Generische Entw.umgebung zur Entwicklung individueller Anwendungen Integration oder Ansteuerung von Statistik-Modulen (z.b. R- oder SAS- Bibliotheken) Umsetzung generisch BARC

10 Exkurs Data Mining & Predictive : Werkzeuge strategisch auswählen (Anbieterbeispiele) Predictive Analytics und Data Mining Aufgaben Anwendungsspezifische Lösungen Business Intelligence Werkzeuge mit Advanced Analytics Funktionen Data Mining Software Generische Entwicklungsumgebung Umsetzung anwendungsfallgetrieben Umsetzungsstrategie Umsetzung generisch BARC

11 Der analytische Zyklus 12

12 Exkurs Data Mining & Predictive : Projekt-Zyklus: Von der Aufgabenstellung zur Operationalisierung Projektauftrag Aufgabenverständnis Fortlaufende Bewertung der Güte des Modells Operationalisierung (Integration in operative Prozesse) 10% 5% 5% 60% 20% Datenverständnis, Selektion, Integration & Aufbereitung Modellierung & Modellvalidierung Einmalige Erkenntnis-Anwendung Ergebnisevaluation / Gütebewertung Abbruch der Untersuchung BARC

13 Marktreife und Wettbewerbsdruck erhöhen die Nachfrage nach analytischen Verfahren Schlüsselerkenntnisse: Software Business Analytics ist Teil der Business Intelligence und weist zahlreiche überlappende Facetten auf Klare Definition des eigenen Bedarfs, Strategie, Umsetzung Auswahl der Werkzeuge anhand der eigenen Anforderungen Schlüsselerkenntnisse: Managen fortgeschrittener Analysen entscheidend im Projekt: Aufgabenverständnis beim Data Scientist Explorative Vorgehensweise; Projektmanagement trotzdem wichtig Software und IT-Infrastruktur sind wichtige Erfolgsfaktoren, frühzeitig an die Datenbasis denken (z.b. Aufbewahrung von Rohdaten) BARC

14 BARC-Marktübersicht: Predictive-Analytics-Werkzeuge Grundlagen und typische Predictive-Analytics-Projekte Marktklassifizierung und Marktübersicht der Predictive Analytics Werkzeuge Ansätze zur Umsetzung von Predictive-Analytics-Projekten Informationen zur Herangehensweise und Kriterienkatalog für das Softwareauswahlprojekt Leseprobe und Bestellmöglichkeit unter BARC

15 BARC-Tagung: Advanced und Predictive Analytics 29. September 2015 in Frankfurt Themenschwerpunkte: Anwendungsgebiete (z.b. Auslastungsoptimierung, Wartung, Forschung, CRM, Social Media) Praxisbeispiele und Erfolgsfaktoren Management des Analytischen Prozesses Marktübersicht Software- und Serviceanbieter Fach-, Praxis-und Produktvorträge zu den verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten Herstellerpräsentationen BARC

16 Patrick Keller Prokurist Senior Analyst BARC GmbH Berliner Platz 7 D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/ BARC

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