Big Data und Predictive Analytics - der Nutzen von Daten für präzise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft

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1 Big Data und Predictive Analytics - der Nutzen von Daten für präzise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft Prof. Dr. Michael Feindt, Karlsruhe Institute of Technology KIT Chief Scientific Advisor, Blue Yonder GmbH & Co KG Big Data Frankfurt 20. November 2012

2 Big Data: Google, Facebook: Unstrukturierte Daten Map Reduce Für sehr viele Anwender bedeutet es aber auch etwas ganz anderes: Technologie am CERN und anderen Teilchenbeschleunigern Grid Computing Predictive Analytics, NeuroBayes Datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

3 Predictive Analytics - das IT-Thema der kommenden Jahre gigantischer Wert der in Data Warehouses gesammelten Daten Optimierung und Automatisierung von strategischen, aber vor allem regelmäßig wiederkehrenden operativen Entscheidungen Predicitve Analytics Software nutzt Informationen in Unternehmensdatenbanken, und kombiniert sie ggf. mit externen Datenquellen, und verarbeitet sie mit modernsten mathematischen Methoden, um mittels Wahrscheinlichkeiten Prognosen über die Zukunft zu machen und ggf. optimale Entscheidungen zu treffen Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

4 Big Data am CERN: 40 Millionen mal pro Sekunde eine Kollision. 1 PByte= 1015 Byte= Byte Daten/ Sekunde Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November

5 Datenraten Trigger: Datenreduktion 1/10 Mio. 1 PB pro Jahr müssen gespeichert und tausenden Physikern weltweit zur Verfügung gestellt werden à GRID Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

6 1 PetaByte = Byte Wenn 1 Bit einem Blatt entspricht entspricht 1 PByte allen Blättern auf der Erde Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

7 NeuroBayes Ein High-Tech-Algorithmus aus der experimentellen Elementarteilchenphysik kann komplexe Zusammenhänge aus historischen Datenbanken von Firmen lernen und zur Prognose für die Zukunft nutzen. Basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk. Ist aber viel mehr. Äußerst hohe Generalisierungsfähigkeit (d.h. die Vorhersagen treffen innerhalb ihrer angegebenen Unsicherheiten auch ein.) Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

8 Wissen aus der Spitzenforschung in der Hochenergiephysik CERN, Fermilab, KEK die größten Teilchenbeschleuniger der Welt Teilchenkollisionen Kollisionen pro Sekunde. Ein interessantes Ereignis pro 10 Mio. Kollisionen Riesige Datenmengen Von hunderten von TeraByte bis zu Peta-Bytes Rohdaten Angewendet auf Problemstellungen in der Wirtschaft Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Seite 8

9 Predictive Analytics vs. Business Intelligence Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Seite 9

10 Positionierung Big Data/Analytics Stack Positionierung von Blue Yonder im Analytics Space ( ) Source: September 20, 2011, Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity Forrester report Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Seite 10

11 Mehr als installierte Anlagen Milliarden von Sensordaten Planung von präventiven Wartungsmaßnahmen zur Reduktion von Ausfallzeiten Was wäre, wenn ein Betreiber großer Händler von Windkraftanlagen genau wissen würde wüsste, wie viel welche Obst Anlage von welcher aus welchem Sorte an Grund welchem Tag demnächst verkauft wird? ausfällt? Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Page 11

12 Mehr als Artikel im Angebot Millionen von Benutzerinteraktionen Reduktion von Lager- und Restbeständen durch Prognose von Absatz- und Retourenquoten auf Artikelebene Was wäre, wenn Onlinehändler wüssten, wie hoch die Retourenquoten pro Artikel sind? Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Page 12

13 6 Mio. Kunden mit Lastprofilen Millionen Datensätze von Smart-Metern Optimierte Abdeckung von Lastspitzen durch günstige Zukäufe am Strommarkt Was wäre, wenn Energieversorger den Energieverbrauch Ihrer Kunden Tage im voraus wissen würden? Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Page 13

14 Millionen von Kunden, hunderte Millionen von historischen Transaktionen Faire, risikoadjustierte Tarife Präziser Überblick über das Risiko der Versicherung Was wäre, wenn ein Versicherer kundenindividuelle Risiken über Monate und Jahre in die Zukunft kennen würde? Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Page 14

15 Stationär-, Versand-, Onlinehandel Bessere Absatzprognosen und optimierte Disposition für Artikel, um Lagerhaltung und Lieferbarkeit zu verbessern Was wäre, wenn Mode in der richtigen Farbe und Größe nie ausverkauft wäre? Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Page 15

16 1000 Filialen, 5000 Frischeartikel Bis zu 5 Mio. Bewegungen pro Tag Bis zu 1,5 Mrd. Bewegungen pro Jahr Bestimmung der optimalen Bestellmenge für Filiale/Artikel/Tag Was wäre, wenn ein großer Händler genau wissen würde, wie viel Obst von welcher Sorte an welchem Tag verkauft wird? Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Page 16

17 Ein Unternehmen mit klugen Köpfen Gegründet 2008, gehört Blue Yonder mit der NeuroBayes Suite zu den führenden Anbietern im Bereich Prognosen und Mustererkennung von Daten kurz: Predictive Analytics.» Einzigartige Predictive Analytics Suite mit einer Kombination aus statistischen Algorithmen und neuronalen Netzen» Ausgezeichnete sowie erfahrene Physiker und Informatiker von renommierten Instituten wie dem CERN bilden das Entwicklungsteam» NeuroBayes hat seinen Ursprung in der experimentellen Teilchenphysik und wurde in über 400 Mannjahren entwickelt. Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Seite 17

18 Differenzierung: die besseren Algorithmen / Mitarbeiter / Ergebnisse Cyberchampion Award Data Mining Cup Top Produkt Handel Retail Technology Award Bwcon:CyberOne Award Gewinner High Potentials Die CyberChampions wendet sich an junge und expandierende Unternehmen aus der erweiterten Technologieregion Karlsruhe. Gewinner 2006,,Auktionspreise (,,ebay ) Gewinner 2009 Verkaufsprognose ( Libri ) Gewinner 2010 Intelligentes Couponing ( Amazon ) Nach Bronze in 2011 zeichneten die Leser von der Fachzeitschrift handelsjournal NeuroBayes in 2012 in der Rubrik Wirtschaftlichkeit mit Silber aus. Retail technology award: Best Enterprise Solution für Blue- Yonder-Kunden OTTO 2012: Blue Yonder innovativstes Mittelstands-/ Wachstumsunternehmen Baden- Württembergs Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Seite 18

19 Neuronale Netzwerke Die Information (das Wissen, die Expertise) steckt in den Verbindungen zwischen den Nervenzellen. Jedes Neuron trifft unscharfe Entscheidungen (Fuzzy-Logik) NeuroBayes > lernt extrem schnell aus historischen Daten (Wochenà Minuten) > ist extrem robust > unterdrückt statistisches Rauschen (hohe Generalisierungsfähigkeit) > kann binäre Entscheidungen treffen (klassifizieren) > kann komplette Wahrscheinlichkeitsdichten berechnen > macht zuverlässige Prognosen für die Zukunft Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

20 Vorhersage der kompletten Wahrscheinlichkeitsdichte- Verteilung Erwartungswert Modus Standardabweichung (Volatilität) Abweichung von Normalverteilung (heavy tails) Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

21 z.b. Individuelle Risikoprognosen für Kfz-Versicherungen: Schadenwahrscheinlichkeit Verteilung der Schadenhöhe Großschaden-Prognose Kündigungs-Prognose sehr erfolgreich eingesetzt bei Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

22 Korrelationen zur Zielvariablen im Ramler II-Plot Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

23 Prognose von Finanzmärkten VDI-Nachrichten, : NeuroBayes -basierter risikoarmer marktneutraler Fonds für institutionelle Anleger: Lupus Alpha NeuroBayes Short Term Trading Fonds Vollautomatisches Test System: Umsatz 87 Mrd. Test Börsenzeitung, Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

24 Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

25 Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

26 Komplexe NeuroBayes -Analysen: Printinduzierter Onlineumsatz Optimierung bisheriger Ausstattungspolitik durch <<NeuroBayes driven Reinforcement Learning>> Aktuelle Situation Katalogstart Katalogstart Print Online Print-induziert Historische Situation bei Ausstattung Katalogstart Katalogstart Katalogstart Print Online Historische Situation bei Nichtausstattung Katalogstart (Katalogstart) Katalogstart Print Online Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

27 NeuroBayes - Beispiel: Prognose des Deckungsbeitrags einer Katalogversendung optimale Ausstattungstiefe Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

28 Das <phi-t> Mausspiel: oder: sogar Ihr ``freier Wille ist vorhersagbar //www.phi-t.de/mousegame Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011

29 Technologieübersicht: NeuroBayes» Systemintegration auf Basis von Standardprotokollen und Schnittstellen» Hoch performante, skalierbare Datenprozess-Architektur» Verarbeitet Daten sowohl in Batch als auch Real-time» Training zur Laufzeit ohne Leistungseinbußen möglich Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012 Seite 29

30 Automatisierte Warenbeschaffung» Mengengerüst 1000 Filialen, 5000 Artikel im Frischesortiment 5 Mio. Entscheidungspunkte pro Tag 30 Tage Prognosehoziront 150 Mio. Prognosen pro Tag 2000 Wetterprognosen pro Tag, 5 Tage Horizont Wetterprognosen pro Tag Datenvolumen einfach: 2-4 GB pro Tag, TB pro Jahr Velocity Datenvolumen Vollsortiment & Bondaten: ca. 100 TB 500 TB pro Jahr Volume Variety Seite 30 Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

31 Blue yonders NeuroBayes -Technologie erlaubt:» Verarbeitung von extrem viel Daten» Extreme Prognosegüte und Generalisierbarkeit» Extreme Geschwindigkeit im Anwendungsmodus» Extreme Robustheit und Zuverlässigkeit» Extreme Automatisierung» Big Data- und Predictive Analytics-Erfahrung aus der internationaler Spitzenforschung (nicht nur Theorie, sondern PRAXIS)» + langjähriges breites Branchen Know-How = Rocket Science für Ihr Unternehmen Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt, November 2012

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