Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data

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1 Visual Business Analytics Visueller Zugang zu Big Data Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße Darmstadt Tel.: Fax:

2 Nutzen der Visualisierung Grafische Unterstützung macht uns klüger. Zwei Ziele der grafischen Unterstützung Bessere Kommunikation vorhandener Ideen Entdeckung neuer Ideen Nutzung von visuellen Hilfsmitteln zum Denken und Entscheiden Allein Stift und Papier reduzieren die Rechenzeit um den Faktor 5 2

3 Beispiel (Statistik) Vier Datensätze mit identischem linearen Modell (Tufte, 1983) 3

4 Beispiel (Statistik) Vier Datensätze mit identischem linearen Modell (Tufte, 1983) 4

5 Beispiel (Reporting) 6

6 Erstes deutschsprachiges Buch zum Thema Visualisierung im BI-Bereich Anwendung der besten Visual Business Analytics-Techniken zur Verarbeitung massiver Datenmengen und für den Einblick in komplexe Strukturen Verwendung von Visual Business Analytics für ein effizientes und verständliches Informationsmanagement 7

7 Ausbaustufen von Visual Business Analytics Informationsdesign Gutes Verständnis und adäquate Verwendung von visuellen Elementen im Reporting Informationsvisualisierung Dynamische Informationen interaktiv und visuell zugänglich machen Visuelle Analyse (Visual Analytics) Neue Erkenntnisse durch das abgestimmte Zusammenspiel von Mensch und System 8

8 Visual Business Analytics 9

9 Informationsvisualisierung Wir benutzen auf natürliche Weise unsere Augen, um die Welt zu verstehen... (Stephen Few) Daten Informationsvisualisierung Wissen Eine interaktive Grafik sagt mehr als 1000 Excel-Tabellen. 10

10 Beispiel: Tree Maps Hier: Darstellung der Entwicklung von Börsenkursen (2001) Übersicht über aktuelle Börsentrends Branchenklassifikation Fokus auf relevante Informationen 11

11 Informationsvisualisierung 12

12 Interaktive Visualisierung: Beispiel Gapminder 13

13 Visual Business Analytics 14

14 Big Data 100 Mio. FedEx Transaktionen pro Tag Über 1800 Gbps über DE-CIX peak traffic 7,2 Mrd. VISA Kreditkartentransaktionen pro Jahr 15

15 Beispiel: Kreditkarten Real-Time Online Switch Acquirer POS Geldautomaten Host / Issuer 16

16 Beispiel: Kreditkarten Datenbank Regeln und Abfragen Alerts! Visualisierung Reports 17

17 Beispiel: Kreditkarten 50 und mehr Attribute Amount Merchant# Location Local Transaction Time Country Code POS PAN MCC Expiry Date Card# Große Anzahl Transaktionen (z.b. 7,2 Mrd. VISA-Transaktionen in 2009) Problem: Fixe Regeln erkennen nur bekannte Betrugsschemata Wie erkennt man neue Fälle möglichst rasch und proaktiv? 18

18 Beispiel: Zeit der Kreditkartentransaktion 1-dimensionales Histogramm 19 02:00-04:59 23:00-01:59 19:00-22:59 Histogramm für ein Attribut 16:00-18:59 12:00-15:59 09:00-11:59 05:00-08:59 Time of Day

19 Histogramme und Tabelle für zwei Attribute -$9 $10-$ Beispiel: Zeit der Transaktion abgebildet auf Zahlungsbetrag $100-$299 $300-$499 $500-$699 $700-$999 $ Zwei 1-dimensionale Verteilungen kombiniert in einer Tabelle (Zahlen stehen für die Größe der verschiedenen Gruppen) 20

20 Mustererkennung -$9 $10-$99 $100-$299 $300-$ Abbildung der Gruppengröße auf Helligkeit Interessante Bereiche können auf einen Blick erkannt werden. $500-$ $700-$ $

21 Herausforderung: Sehr viele Attribute -$9 $10-$99 $100-$299 $300-$499 $500-$699 $700-$999 $1000- pos atm pos atm pos atm pos atm pos atm pos atm pos atm Verwobene Darstellung von drei (und mehr) Attributen Hier zusätzliches Attribut: POS oder ATM 22

22 Visualisierung mehrdimensionaler Beziehungen KVMap: Datensätze in sechs Dimensionen 23

23 KVMap-System Erkennen von neuen Zusammenhängen ohne kognitiven Aufwand Identifizierung interessanter Muster in massiven Datenmengen Mächtige Analysetechnik für das Back Office Experten im Zentrum der Analyse Dynamische Daten Verkaufsdaten Transaktionsdaten Datenbasierte Betrugserkennung 24

24 Was ist das Neue an Visual Analytics? Was gibt es schon? Automatisches Knowledge Discovery & Data Mining Interaktive visuelle Daten-Exploration Was brauchen wir? Enge Integration visueller und automatischer Datenanalysemethoden mit Datenbanktechnologien für skalierbare interaktive Entscheidungsunterstützung Visuelle Daten-Exploration Visualisierung Daten Wissen Modelle Data Mining Feedback Loop 25

25 Einsatzgebiete von Visual Analytics Betrugsanalyse und Risikomanagement CRM-Analysen Trendanalysen Sicherheit Medizin Analysen im Fertigungsumfeld Überall, wo massive Datenmengen anfallen 26

26 Fazit Fraunhofer IGD als Ansprechpartner für angewandte Forschung im Bereich Informationvisualisierung und Visual Analytics Informationsdesign Informationsvisualisierung Visual Analytics Angebot Auswahl an verfügbaren Visualisierungs- und Analysemethoden Visualisierungslösung für individuelle Daten Integration in vorhandene Systemumgebung 27

27 Fraunhofer IGD (Stand 2012) 215 Mitarbeiter (FTE) 16,2 Mio Budget 4 Standorte Darmstadt, Rostock, Graz und Singapur 12 F&E-Abteilungen für angewandte Forschung in Visual Computing und die Nutzbarmachung von Forschungsergebnissen in der Wirtschaft Die weltweit führende Einrichtung für angewandtes Visual Computing 29

28 Fraunhofer IGD Geschäftsfelder Visuell Visuelle Entscheidungshilfe Virtuelles Engineering Virtuell Digital Digitale Gesellschaft 30

29 Geschäftsfeld Visuelle Entscheidungshilfe Menschen wollen Zusammenhänge verstehen, Einsichten gewinnen und Entscheidungen herbeiführen. Wir machen über Visualisierungen komplexe Sachverhalte in abstrakten Daten, Modellen und Simulationen sichtbar. Wir unterstützen Industrie, Behörden und Privatpersonen mit Analysetechniken und Visualisierungsmethoden dabei, Entscheidungen einfacher, schneller und besser zu treffen. 31

30 Kontakt Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer IGD Fraunhoferstraße Darmstadt Deutschland Tel.: +49 (6151) Fax: +49 (6151)

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