Big Data & Advanced Analytics Anwendungsfälle Beispiele für Analysen auf Basis strukturierter & unstrukturierter Daten

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1 1. September 2017

2 Agenda Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei der QUNIS GmbH Megatrend Digitalisierung IoT, Industrie 4.0, Mobilität, Produktindividualisierung & Prozessdigitalisierung Auswirkungen auf Datenmanagementstrategien & die Unternehmensorganisation Track I: Business Intelligence & Data Warehouse Track II: Big Data & Advanced Analytics BI Strategie Entwicklung Vorgehen & Lessons Learned aus über 100 Beratungsprojekten Big Data & Advanced Analytics Anwendungsfälle Beispiele für Analysen auf Basis strukturierter & unstrukturierter Daten Mittagspause Data Warehouse Automation Metadatengetriebene Data-Warehouse-Entwicklung mit der QUNIS Automation Engine (QAE) Praxisbeispiel (Kundenvortrag) Data Warehouse in der Cloud Microsoft Power BI Self-Service für Unternehmen Datenmodellierung, Analyse & Reporting in der Cloud & On-Premises Advanced Analytics in Action Bildanalyse & Sensordatenverarbeitung in Echtzeit Data Lake Modernisierung von Datenarchitekturen Architektur & relevante Technologien beim Aufbau Praxisbeispiel (Kundenvortrag) GAPTEQ FORMS in Action Kaffeepause Pyramid Analytics BI Office Eine moderne, webbasierte Unternehmensplattform für Business Intelligence Erweiterte Analysen auf Data-Warehouse-Daten Vorgehen & Best Practices zur erweiterten Informationsgewinnung GAPTEQ FORMS Update und Projektbeispiele Forum Fragen & Antworten 2

3 Zukunftsforschung Nichts ist so beständig wie der Wandel (Heraklit) Die Zukunftsforschung ist die systematische und kritische wissenschaftliche Untersuchung von Fragen möglicher zukünftiger Entwicklungen. Sie verwendet unter anderem Methoden, Verfahren und Techniken, wie sie von der Prognostik entwickelt wurden (und werden) und verbindet qualitative und quantitative Methoden. Mehrere Institutionen veröffentlichen regelmäßige Berichte zur zukünftigen Entwicklungen. 3

4 Megatrends Ergebnisse der Zukunftsforschung 12 Megatrends werden die Gesellschaft in den nächsten Jahren massiv beeinflussen Urbanisierung Neo-Ökologie Gesundheit Gender Shift Silver Society Wissenskultur Mobilität Sicherheit New Work Individualisierung Konnektivität Globalisierung Quelle: Zukunftsinstitut 4

5 Megatrends & Digitalisierung Bei zahlreichen Megatrends spielen Daten eine bedeutende Rolle Globalisierung Mobilität Konnektivität Individualisierung Die Globalisierung bewegt und ist eine Herausforderung der heutigen Zeit. Viele globale Initiativen in den letzten Jahrzehnten haben Abläufe in unserem Handeln verändert. Ein Fundament unseres Lebens und Wirtschaftens. Das mobile Zeitalter hat begonnen wir sind mittendrin. Neue mobile Anforderungen und Wünsche werden ökonomisch, komfortabel und nachhaltig erwartet. Konnektivität umfasst das Leben und Handeln in Netzwerkstrukturen. Die neue Kultur der Openness öffnet Organisationen Strukturen nach außen. Neben Social Media kommunizieren beim Internet der Dinge nicht mehr nur Menschen, sondern auch Maschinen miteinander. Menschen haben heute mehr individuelle Freiheiten. Der dadurch beeinflusste stärkere Entscheidungsdruck verändert unsere Werte und mit ihnen ändert sich die Wirtschaft: DIY-Kultur und Nischenmärkte entstehen. 5

6 Digitale Transformation Die Gesellschaft, Produkte und die Unternehmen verändern sich Die Digitale Transformation (auch Digitaler Wandel ) bezeichnet einen fortlaufenden, in digitalen Technologien begründeten Veränderungsprozess, der die gesamte Gesellschaft und insbesondere Unternehmen betrifft. Digitalisierung der Gesellschaft Digitalisierung in Unternehmen Basis der digitalen Transformation sind digitale Technologien, die in einer immer schneller werdenden Folge entwickelt werden. Verfügbarkeit Technologien 6

7 Digitale Transformation und deren Enabler Technologie wird zum Treiber Technologie Verfügbarkeit heute Das Internet ist mittlerweile beinahe an jedem Ort auf der Welt verfügbar die Netzabdeckung wird kontinuierlich ausgebaut Mobile Endgeräte gehörten mittlerweile zu unserem Alltag Cloud Lösungen sind seit kurzem nicht mehr weg zu denken Durch die Etablierung von Apps auf mobilen Endgeräten wurde die Verfügbarkeit von digitalen Services und die Usability in vielen Bereichen deutlich verbessert Technologische Innovationen - Vorhersagen Rechnerkapazität: Smartphones werden 2025 die Leistungsfähigkeit von WATSON haben Geschwindigkeit: 5G wird 40x schneller sein wie heute Vernetzung/Konnektivität: 2020 weltweit 250 Millionen vernetzte Autos, ca. 5,6 Mrd. Smartphone Nutzer in 2020, 20 Mrd. internetfähige Geräte Smart Devices: Weiterer Ausbau von smarten Geräten und Dienstleistungen Kosten: Weiterhin Preisverfall bei den Speichermedien wird weitergehen 7 Quelle: IDC, Statistica.de, Zukunftsinstitut

8 163 Zettabytes Datenvolumen im Jahr 2025 entspricht 40 Billionen DVDs das wäre bei gestapelten DVDs 100 Millionen mal zum Mond und zurück 8 Quelle: IDC

9 Veränderung der Produkte und Geschäftsbeziehungen Digitalisierung verändert bestehende Geschäftsmodelle Digitalisierung verändert Produkte Digitalisierung verändert Organisationen Hersteller / Dienstleister Intelligente (digitale) Lösungen Unternehmen / Organisationen Neue (digitale) Produkte / Dienstleisungen Konsument B2B B2C B2C Neue Technologie erlauben innovative neue Produkte oder verändern bestehende Produkte und Dienstleistung möglicherweise vollständig. 9

10 Welche Rolle spielt BI, Big Data & Analytics in der Zukunft? 10

11 BI, Big Data & Advanced Analytics wichtiger denn je Die Data Lake Architektur Front End Dashboarding Reporting Analyse Planning Data Provisioning Advanced Analytics Search Data Marts Serving Data Lake Structured Core Cleansing Processing Data Storage Streaming Polystructured Staging (batch or real time) Sources Structured ERP, CRM, PPS, HR, Semistructured Sensors, Social Media, Web, Unstructured Text, Image, Video, 11

12 Analytische Methoden kommen verstärkt zum Einsatz Navis Programming Languages Robots Chat Bots Classification Supervised Learning SL Regression Computer Science CS Artificial Intelligence AI Machine Learning ML Speech Computer Vision Deep Learning DL NLP Reinforcement Learning RL Search Optimization Planning Game Theory Computer Graphics VR Devices Autonomous Vehicles Anomaly Detection Unsupervised Learning UL Clustering Computer Games 12

13 Welche Auswirkungen gibt es neben neuen Technologien und analytischen Methoden? 13

14 Analytics Organisation sind im Wandel Rollen für BI, Big Data & Advanced Analytics Data Owner Data Steward Business Architect BI & Big Data Strategy Reporting & Analyse Self Service BI End User Ad hoc User BI Power User Inform. Designer Solution Architect Big Data Power User Data Scientist Analytical Applications Data Marts Data Warehouse Data Manager BI Data Architect Data Engineer Big Data Big Data Processing Big Data Provisioning 14

15 Welche typische Initiativen sehen wir am Markt? 15

16 Aufbau von zentralen Data Management Plattformen Adressierung aller analytischen Anforderungen Weltweite Unterstützung für BI, Big Data und Advanced Analytics Lösungen Der zentrale Data Lake ist ein zentraler Hub für übergreifende Anforderungen an Daten verbunden mit spezifischen / regionalen Lakes Bereitstellung von harmonisierten und integrierten Datenstrukturen basierend auf übergreifenden Anforderungen (Central Data Lake) Datenspeicherung von strukturierten und poly-strukturierten Daten zur Unterstützung von allen analytischen Use Cases bis hin zu Advanced Analytics Anwendungen (IoT, Industrie 4.0, etc.) Datenbereitstellung für 3rd-Party Applikationen Schnelle und effiziente Implementierung durch ein geeignete Organisation und innovativem Technologie Stack Globale Verfügbarkeit (bei Bedarf) auch durch die Nutzung von Cloud Services 16

17 360 - Kundensicht Der Siegeszug von Internet, sozialen Medien und Mobile Computing führt dazu, dass Unternehmen ihre traditionellen Vertriebs- und Geschäftsmodelle anpassen müssen (Digitale Transformation). Unternehmen müssen z. B. bestimmen: Welche Kunden welche Nachrichten auf Grundlage demographischer Informationen und Verhaltensweisen erhalten wollen Welchen Kanal ein bestimmter Kunde bevorzugt Was von ihrer Kundenbasis erwartet wird und wie Produkt- und Serviceangebote verbessert werden können Erfolgsmessung einzelner Verkaufskanäle Kundensegmentierung (ABC, XYZ, ) Wiederkäufe und Markenbindung erhöhen Master-Datamanagement Korrekte Kosten- / Gewinn-Relationen Kundenverhalten vorhersagen Umfassende Customer Journey Analyse Automatisiertes und verlässliches Reporting Umfassende CRM- Kundenpflege Detaillierte Click- und Verhaltensanalyse (Web) 17

18 IoT Internet of Things Vernetzung von IoT umschreibt die Vernetzung von physischen und virtuellen Gegenstände und lässt diese durch Informations- und Kommunikationstechniken zusammenarbeiten. Häufige Ziele: Interaktive Kommunikation zwischen Devices oder Konnektivität innerhalb von Prozessketten Auswertung von IoT Daten (häufig Sensordaten) mit dem Ziel: Neue Produkte, Verbesserung von Lösungen, Individualisierung, etc. Verbesserungen von Qualität und Effizienz auch durch Reduktion von Fehlern und Ausfällen 18

19 INNOVATION NOW! 19

20 Fahrplan für den heutigen Tag Analytische Roadmap, Architektur & Organisation Track I: Business Intelligence & Data Warehouse BI Strategie Entwicklung Teil-Automatisierung Vorgehen & Lessons Learned aus über 100 des Beratungsprojekten Datenmanagements Mittagspause Datenmanagement Data Warehouse Automation in der Cloud Metadatengetriebene Data-Warehouse-Entwicklung mit der QUNIS Automation Engine (QAE) Individualisieurng & Praxisbeispiel (Kundenvortrag) Konnektivität Data Warehouse in der Cloud Microsoft Usability Power & BI Self-Service für Unternehmen Datenmodellierung, Individualisierung Analyse & Reporting in der Cloud & On-Premises Kaffeepause Digitalisierung von Pyramid Analytics BI Office Prozessen & Eine moderne, webbasierte Unternehmensplattform Konnektivität für Business Intelligence Artifical Intelligence & Trends Track II: Big Data & Advanced Analytics Big Data & Advanced Analytics Anwendungsfälle Beispiele für Analysen auf Basis strukturierter Artifical & unstrukturierter Intelligence Daten & Cloud in Action Cloud, In-Memory, & Advanced Analytics in Action Streaming Bildanalyse & Sensordatenverarbeitung in Echtzeit Digitalisierung von Unternehmensprozessen Data Lake Modernisierung von Datenarchitekturen Architektur & relevante Technologien beim Aufbau Praxisbeispiel (Kundenvortrag) Machine Learning GAPTEQ FORMS in Action Erweiterte Analysen auf Data-Warehouse-Daten Vorgehen & Best Practices zur erweiterten Informationsgewinnung GAPTEQ FORMS Update und Projektbeispiele Forum Fragen & Antworten 20

21 Steffen Vierkorn Geschäftsführer Phone: steffen.vierkorn@qunis.de QUNIS GmbH Georg-Wiesböck-Ring Neubeuern Phone: info@qunis.de