ELCA Forum 2014 Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

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1 ELCA Forum 2014 Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? Heiko Helmbrecht, BI Consultant Jürg Frühauf, SBB - Leiter Business Information Management September 2014

2 REFERENTEN Heiko Helmbrecht BI Consultant Themen: Business Intelligence Data Warehouse Big Data Jürg Frühauf SBB - Teamleiter Business Information Management ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

3 AGENDA 1. Big Data Einführung 2. SBB-CFF-FFS Projektbericht 3. Take Away 4. Questions ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

4 BIG DATA Was ist das? Big Data = BI doped with Dataphetamines Volume Variety Velocity ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

5 BIG DATA Was ist das? Video Audio Text Log Files Document Data Sensor Data Unstrukturierte Datenanalyse Big Data Lagerung und Verarbeitung kosten nicht mehr viel Business Intelligence Cloud Performance ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

6 TECHNOLOGIE Ansicht Globale Architektur Analysen Standard Users EDW / DWH (relationale DB) relationale Quellen ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

7 TECHNOLOGIE Ansicht Globale Architektur Analysen Standard Users Erweiterte Analysen Data Scientist Team Im Speicher EDW / DWH (relationale DB) Data Lake (Hadoop) Echtzeit Streaming relationale Quellen Strukturübergreifende Quellen und externe Daten ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

8 TECHNOLOGIE Ansicht Globale Architektur Analysen Standard Users Erweiterte Analysen Data Scientist Team Im Speicher EDW / DWH (relationale DB) Data Lake (Hadoop) Echtzeit Streaming relationale Quellen Strukturübergreifende Quellen und externe Daten Impala ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

9 BIG DATA Auszug aus den am häufigsten implementierten Anwendungen (Handelsorganisationen) Empfehlungssysteme (Echtzeit-Werbung) Betrugserkennung Management Lösungen Beobachtungen Reputation Wettbewerb Markt Batch Optimierung Barc Studie 2014 ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

10 BIG DATA USE Case : Lliure power by Secutix ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

11 BIG DATA Use Case : SUVA Gründe für Betrug Unfallversicherungen zahlen besser als Krankenversicherungen (Keine Franchise oder Kostenbeteilung des Patienten) Versicherte Personen : 2 Millionen Versicherte Firmen : Prämien in 2013 : 4,2 Milliarden Rechnungen für das Projekt : ca. 1,6 Millionen Fehlerhafte Rechnungen: Kausalität: Mischen von gesundheits- und unfallbezogenen Behandlungen (z.b. ein Knie durch einen Unfall verletzt, beide Knie operiert) Schlechte Qualität der Rechnung (z.b. copy/paste von DRG Rechnungen) Gewinnoptimierung im Namen der Leistungserbringer Vorgehen Überwachtes Lernen: Verwende bekannte Betrugsfälle, um Muster zu erkennen Unüberwachtes Lernen: Finde Rechnungen, welche «anders» sind ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

12 Mehr Pünktlichkeit und Sicherheit durch Big Data Jürg Frühauf, SBB September 2014

13 Agenda Data as an asset Was bedeutet das für die SBB? Vorgehen Big Data bei der SBB Wie sind wir das Thema bei SBB angegangen? Prognosetool für die Fahrbahn Mehrwert durch Big Data? Fazit Fragen / Diskussion ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 13

14 ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 14

15 Die Treiber des Big Data «Hypes» existieren für die SBB schon lange; nun wird die Wirkung im Alltag spürbar. «Datafication» Digitale Spur Sensoren Smart Devices Business z.b. bei SBB: Optimierung Pünktlichkeit; Optimierung Instandhaltung; Prognose und Simulation Netzentwicklung Nutzen der Daten erkennen Fragestellungen Zusammenhänge verstehen z.b. bei SBB: Leittechnik und Disposition; Messfahrzeugdaten; Lok-Stromzähler Cloud Computing In-Memory Computing Massive Parallel Processing (MPP) 3V: Grössere Datenmengen (Volume) in vielfältigen Formaten (Variety) fallen in kürzerer Zeit (Velocity) an. Analytische Fähigkeiten im Business und hochentwickelte IT- Technologien ermöglichen, mehr geschäftsrelevante Erkenntnisse aus den wachsenden Datenbeständen zu gewinnen. Technologie ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 15

16 Die SBB befährt das weltweit höchstbelastete Streckennetz mit der höchsten Pünktlichkeit. Streckennetzbelastung 2011 Pünktlichkeit 2011 SBB (CH) FS (IT) ÖBB (AT) DB AG (DE) SNCF (F) 0% 100% Quelle: UIC Pünktlichkeit im Fernverkehr 2011 gemäss UIC- Standard (Anteil der vorzeitig, pünktlich oder mit maximal 15 Minuten Verspätung angekommenen Züge) ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 16

17 Big Picture: Der Bahnproduktionskreislauf. Rail Control System (RCS) Disponieren Leitsystem (ILTIS-Netz) Einflussfaktoren Planen Lenken Einflussfaktoren Fahrplansystem NETS Optimieren Analyse ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 17

18 IT in der Bahnproduktion Unterstützte Prozesse. Operative Planung Disposition Leittechnik Lenkung geplante Züge pro Jahr Trassenkilometer geplant, vereinbart und verrechnet in CERES verarbeitete Transaktionen täglich 800 Touren täglich bearbeitet Zugfahrten pro Tag mit gleisgenauen Fahrwegen generieren Konfliktlösungen pro Tag realisieren 4000 Zugsprognosen alle 3 Sekunden neu berechnet Lenkbefehle um Strom von Haushalten zu sparen Optimierungsvarianten alle 6 Sek. an Einfädelungspunkten Echtzeitmeldungen in alle Kundeninfo-Kanäle Rangierfahrstrassen > Weichenstellbefehle ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 18

19 Vorgehen bei SBB

20 Big Data Roadmap und Ziele Big Data Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Studie: Einstieg in Thematik, Potential/Use Cases erheben Nutzenpotential: Proof-of- Value mit realen Use Cases Konzipierung und Aufbau Plattform im Shared Service Betrieb, Skalierung, Ausbau; neue Use Cases umsetzen Phase 1 Phase 2 Umsetzung Use Cases: Ermittlung Nutzen und Anforderungen Go/No-Go Entscheid GL IT Phase 3 Produktivsetzung Phase 4 In der aktuellen Phase stehen die Ermittlung von Nutzenpotential und Anforderungen im Vordergrund: Einsatzpotential anhand Erprobung des Big Data Ansatzes an realen SBB Use Cases ermitteln. Anforderungen an die Data Governance identifizieren. Anforderungen an die Technologie einer Big Data Lösung konkretisieren. Anforderungen an die Fähigkeiten zur effektiven Nutzung einer Big Data Lösung verstehen. ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 20

21 Phase 1: Studie mit Potentialerhebung Phase 2: Vertiefung an Use Cases mit Pilot-Umsetzung Anlage Optimierung Fahrbahninstandhaltung Archivierung und Analyse Messdaten Optimierung Netzsicherheit Bahnstrom Optimierung Verfügbarkeit Bahnnetz Kunde Marketing Discovery, Zusammenhänge «Social Media» Meinungen, Stimmungen Kundendienst Analyse Kundenreaktionen Hochrechnung Personenverkehr Fahrplan Historisierung, Nachforschungen Optimierung Kundeninformation Analysen, Simulationen, Verknüpfungen Immobilie Daten zwecks Analysen zusammenführen Optimierung Bewirtschaftung u. Kapitaleinsatz A Einsatz sinnvoll (innerhalb 2 Jahre) B Einsatz möglich, zu prüfen (2-5 Jahre) C Einsatzpotential beobachten ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 21

22 Phase 1: Studie mit Potentialerhebung Phase 2: Vertiefung an Use Cases mit Pilot-Umsetzung Anlage Optimierung Fahrbahninstandhaltung Archivierung und Analyse Messdaten Optimierung Netzsicherheit Bahnstrom Optimierung Verfügbarkeit Bahnnetz Kunde Marketing Discovery, Zusammenhänge «Social Media» Meinungen, Stimmungen Kundendienst Analyse Kundenreaktionen Hochrechnung Personenverkehr Fahrplan Historisierung, Nachforschungen Optimierung Kundeninformation Analysen, Simulationen, Verknüpfungen Immobilie Daten zwecks Analysen zusammenführen Neu aufgenommener Use Case: Analyse Türstörungen beim Rollmaterial Optimierung Bewirtschaftung u. Kapitaleinsatz A Einsatz sinnvoll (innerhalb 2 Jahre) B Einsatz möglich, zu prüfen (2-5 Jahre) C Einsatzpotential beobachten Pilot 2014 ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 22

23 Phase 2: Umsetzung von Use Cases zeigen Funktionsweise und Nutzen von Big Data-Ansätzen. Beispiel, Ziel Herausforderungen / Status Messdatenauswertung Optimierung Instandhaltung: Finanzmittel einsparen durch Verbesserungen in den Prognose- Möglichkeiten. [Q] [t 1 ] [t 2 ] Grosse Datenmengen; komplexe Daten; verschiedene Formate; viel Speicher- und Rechenkapazität erforderlich. Pünktlichkeits analysen Um die Kundenpünktlichkeit zu verbessern, muss man die Wirkung von Verspätungsursachen besser verstehen. Zugriff auf Daten verschiedener Systeme; zunehmende Datenmengen und Komplexität; Verknüpfung verschiedener Datenbestände. Hochrechnung Personenverkehr Sicherheit der Leistungsverrechnung durch verbesserte Ertragsaufteilungen erhöhen. SAS SAS SAS SAS X Abfragen Resultat im Resultat Excel im Resultat Excel im Resultat Excel im Excel X Resultate HOP- Resultat Manuell zusammenführen Endresultat Zugriff auf verschieden Datenquellen; fehlende Möglichkeiten für Simulationen und Prototyping (fehlende Rechenkapazität und Werkzeuge). Analyse Türstörungen Verringerung der Anzahl Türstörungen. Kombination und Analyse von Daten aus SAP sowie internen und externen Quellen in performanter Datenbank. ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 23

24 SBB Anwendungsfälle mit Big Data-Relevanz. RCS-ADL (operativ) Messdatenauswertung ( ) Pünktlichkeits analysen ( ) Hochrechnung Personenverkehr ( ) Konventionell; Aktuelle Nutzung Big Data; Wenig realisierter Nutzen Volume Velocity Variety ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 24

25 Prognosetool für die Fahrbahn

26 Sicherheit hat oberste Priorität. Schwerzenbach, Feb ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 26

27 Messen für die Sicherheit. ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 27

28 Heutige Situation: Reaktives Handeln mit Messdaten offline. Gleisgeometrie-Diagramm Offline Auswertung Datenablage ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 28

29 Zukunft: Proaktives Handeln mit Prognosefähigkeit. Messung Nachbearbeitung Datenpool Analyse Planung [Q] [t 1 ] [t 2 ] ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 29

30 Phase 2: Aktueller Stand und erste Erfahrungen aus dem DFZ Use Case. Abfrage auf Messdatenfiles Speicherung der Messdatenfiles Prüfpunkte im Rahmen des Use Case Verarbeitung proprietärer Datenformate (Serialisierung) Implementation von Plausibilisierungs- und Verortungslogik Einbau vorhandener Module (Java; Matlab) Durchlaufzeiten & Performance der Datenverarbeitung Abschätzung und Vergleich der Kosten Mehrwert Big Data Ansatz Rasche Bereitstellung der Daten Effiziente prozedurale Sprachen Offene Schnittstellen Skalierung mit Datenmenge Kostengünstiger Speicher (CAPEX < 1kFr/TB) ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 30

31 Fazit

32 Besten Dank.

33 Wie geht es weiter. Einsatzpotential Data Governance Technologie Fähigkeiten ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? 33

34 BIG DATA Take Away ELCA Big Data Lab Prozesse Methodik Business know-how Management Lagerung CPU Tool Set Techno Personen Statistiker ETL-Spezialisten Tool-Spezialisten ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

35 QUESTIONS ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen?

36 Thank you. Contact Heiko Helmbrecht BI Consultant / Manager ELCA Informatique SA Lausanne Genève ELCA Informatik AG Zürich Bern ELCA Forum 2014: Und wenn Sie es mal mit Big Data versuchen? ELCA

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