Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

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1 Was ist? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

2 Business Application Research Center Historie 1994: Beginn der Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität Würzburg (Prof. Thome) 1999: Spin-Off als eigenständiges Analystenhaus (BARC GmbH) 2005: Internationalisierung 2011: Fusion mit CXP zu einer Unternehmensgruppe (80 Mitarbeiter, davon 40 Analysten) BARC Heute 40 Mitarbeiter über Kunden jährlich Themen: Business Intelligence, Datenmanagement, Enterprise Content Management, Customer Relationship Management IT Service Management, ERP, HR Standorte: Würzburg, Zürich, Wien, London, Paris

3 Freiheitsgrade für den Anwender Was ist? Bereitstellung verfügbarer Informationen (Reporting) Planung & Simulation Data Mining Ad-hoc- Reporting Scorecarding/ Dashboard Standard Reporting Erzeugung neuer Informationen () Komplexität in der Anwendung BARC

4 , Analytics, Business Analytics? In unseren Projekten fragt ein Teil der Anwender immer auch funktionen nach. Bereits die Frage nach funktionen ergibt ein breites Anwendungsspektrum von einfachen Filterfunktionen im Bericht bis hin zur Verwendung bestimmter Data-Mining-Algorithmen. Vor allem bei Projekten in Konzernen sind die anforderungen ausgesprochen heterogen und selbst innerhalb einzelner Anwendergruppen können sich die Anforderungen länderspezifisch unterscheiden. Im Folgenden sind Fragen und Antworten aus einem Projekt genannt, um verschiedene Ausprägungen von beispielhaft zu beschreiben BARC

5 Wer ist der Anwender, welche Rolle hat er im prozess? Hoch Benutzerfunktionalität und -flexibilität Data Miner Max. 1% Analysten Max. 10% Trainingsinvestitionen und Kosten Niedrig Ca. 90% der Anwender Konsumieren Berichte und n (Nutzung einfacher oder vordefinierter funktionen, oft in fertigen Berichten) Niedrig BARC

6 Wer ist der Anwender? Hoch Benutzerfunktionalität und -flexibilität Data Miner Max. 1% Analysten 1 bis 2 %, je nach Region Trainingsinvestitionen und Kosten Niedrig Ca. 98% der Anwender Konsumieren Berichte und n (Nutzung einfacher oder vordefinierter funktionen, oft in fertigen Berichten) Projektbeispiel Niedrig BARC

7 Was und welche Daten will der Anwender analysieren? BARC

8 Welche prozesse sind geeignet? Reglementierte Data Warehousing Prozess Explorative Big Data Prozess Visualisierung Analytik Sicheres Ergebnis Erst prüfen, dann sammeln Visualisierung Analytik Unsicheres Ergebnis ( fast fail ) Datenaufbereitung Datenspeicherung Datenaufbereitung Datenanalyse Erst sammeln, dann prüfen Datenanalyse Datenbereitstellung Datenspeicherung Datenbereitstellung 8

9 prozess im Beispiel Data Miner Max. 1% Analysten 1 bis 2 % Ca. 98% der Anwender Konsumieren Berichte und n (Nutzung einfacher oder vordefinierter funktionen, oft in fertigen Berichten) Analysten bereiten Berichte vor. Es handelt sich um klassische Verkaufsdaten (Kunden, Artikel, Regionen, Zeit,...). Es interessiert auch, was andere Kunden gekauft haben, bzw. was sollten Kunden kaufen BARC

10 Welche verfahren können ihn unterstützen? OLAP- Web- & Text- Visuelle Explorativ Echtzeit- Data Mining Predictive Analysis BARC

11 Beispiele für verfahren OLAP Visuelle Data Mining BARC

12 Im Projekt können verschiedene verfahren zum Ziel führen OLAP- Web- & Text- Visuelle Explorativ Echtzeit- Data Mining Predictive Analysis BARC

13 Plattformen für Dashboards Standard Reporting BI-Applikationen Ad hoc Reporting Analysis Forecast Data Mining Search Discovery Big Data Analytics Text Analysis Network Analysis Path Analysis Pattern Recogn. Data Mart 1 Data Mart 2 Data Mart n Data Warehouse DB Search Index File System Staging Area Staging Area Data Integration& Data Quality Integration Mgt. & Data Quality Mânagement Batch, Real Batch, Time Real Time, Streams/Events, MapReduce NoSQL DB SAP ERP CRM Strukturierte Daten External Systems Sensor Data Web Logs Social Media Documents Sensor/Log-Daten Dokumente/Text BARC

14 Dringend gesucht werden Data Scientists, die früher noch als Data Miner bezeichnet wurden BARC

15 BARC-Marktforschung: Big Data Analytics Survey Aktuelle Umfrage zum Stand der Umsetzung von Big-Data-n in der DACH-Region Zielfindung zu den Themen: Welche Unternehmensbereiche nutzen und treiben Big-Data-n? Wie sehen die konkreten Anwendungsfälle und Anwendungsszenarien von Big-Data-n in Unternehmen aus? Welche funktionen nutzen Unternehmen oder planen sie zu nutzen? Auf welche fachlichen und technischen Probleme und Herausforderungen stoßen Unternehmen dabei? Kostenfreies Exemplar gegen Visitenkarte am BARC-Stand erhältlich Weitere Informationen unter: BARC

16 Patrick Keller Prokurist Senior Analyst Business Intelligence BARC GmbH Berliner Platz 7 D Würzburg Tel. +49 (0)931/ Fax +49 (0)931/ pkeller@barc.de BARC