Von den Daten zur Erkenntnis

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1 Von den Daten zur Erkenntnis Von Data Preparation zu Predictive Analytics Patrick Hübgen Senior BI Solution Architect October 2, 2018

2 Data Preparation bezeichnet tden Prozess zur Aufbereitung und Bereitstellung t von Daten für Data Discovery und fortgeschrittene Analysen (Advanced Analytics). Das Ziel von Data Preparation ist, Fachanwender und Data Scientists dabeizu unterstützen, Daten fürihre analytischen Anforderungen aufzubereiten. Data Preparation kann entweder im Fachbereich selbst oder durch die IT erfolgen. Data Preparation ist ein Unterbereich der Datenintegration undkannmitspezialwerkzeugen oder auch mit klassischen Werkzeugen für die Datenintegration umgesetzt werden, wie ETL Werkzeuge, Werkzeuge für Datenvirtualisierung oderdw Automation. Quelle BARC preparation im fachbereich?s=s_9_629

3 Data Preparation

4 End User Data Preparation

5 End User Advanced Data Preparation

6 End User Data Preparation Roadmap

7 Data Quality

8 Data Quality

9 Predictive Analytics? Descriptive Analytics Was ist passiert? Descriptive Analytics beschäftigt sich mit der Vergangenheit und versucht, Auswirkungen auf die Gegenwart zu verstehen. Diagnostici Analytics Warum ist etwas passiert? Diagnostic Analytics gibt Antworten auf die Fragen nach den Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen oder Folgen von Ereignissen. Predictive Analytics Was wird passieren? Predictive Analytics blickt in die Zukunft und liefert auf Basis von Data Mining, maschinellem Lernen und anderen statistischen Methoden Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Ereignissen. Prescriptive Analytics Wie müssen wir handeln, damit ein zukünftiges Ereignis (nicht) eintritt?. Liefert zusätzlich Handlungsempfehlungen, wie man einen bestimmten Trend in eine gewünschte Richtung beeinflussen kann Quelle: Gartner / Computerwelt ist was bei predictive analytics, ,4

10 Predictive Analytics Ergebnisse Quelle: correlationscorrelations Correlation: 66%

11 Predictive Analytics Ergebnisse Quelle: correlationscorrelations Correlation: 94%

12 A fool with a tool is still a fool.

13 Ein Experte ohne Werkzeug ist A fool with a tool is still a fool. aber auch keine Lösung

14 Data Preparation als Grundlage für Predictive Analytics Identify your data sources. Determine whether to use derived Data could be in different formats or reside in various locations. Identify how you will accessthatdata data. Sometimes, you would need to acquire thirdparty data, or data owned by a different division in your organization, etc. Consider which variables to include in your analysis. One standard approach is to start off with a wide range of variables and eliminate the ones that offer no predictive values for the model. variables. In many cases, a derived variable (such as the price per earning ratio used to analyze stock prices) would have a greater direct impact on the model than would the raw variable. Explore the quality of your data, seeking to understand both its state and limitations. The accuracy of the model s predictions is directly related to the variables you select and the quality of your data. You would want to answer some data specific questions at this point: Is the data complete? Does it have any outliers? Does the data need cleansing? Do you need to fill in missing values, keep them as they are, or eliminate them altogether? Quelle: Predictive Analytics For Dummies

15 Data Access Predictive Modeling Results Deployment Integrating Data Designed for theanalyst Self Service Service for Everyone Access to 100s of data sources Seamless inclusion of new sources for new analyses Merging, filtering, aggregating, deriving, transforming, sampling Embed data quality Often 2/3 of the effort! No coding or scripting GUI interface to common R packages Workbench for advanced analytics Automated information delivery Interactive smart statements Interactive portal experience Stats analysis, visualizations, transforms, Dashboards, ad hoc models for pattern reporting, discovery and model testing Feeding downstream apps Rapid model creation! Deliver predicted d results for action!

16 Data Access Predictive Modeling Results Deployment Hot Social Feedback Bad Integrating Data Designed for theanalyst Self Service Service for Everyone Access to 100s of data sources Seamless inclusion of new sources for new analyses Merging, filtering, aggregating, deriving, transforming, sampling Embed data quality Often 2/3 of the effort! No coding or scripting GUI interface to common R packages Workbench for advanced analytics Automated information delivery Interactive smart statements Interactive portal experience Stats analysis, visualizations, transforms, Dashboards, ad hoc models for pattern reporting, discovery and model testing Feeding downstream apps Rapid model creation! Deliver predicted d results for action! WbFOCUS WebFOCUS

17 Predict Customer Churn Use Case: Predict customer churn. Vorhersage von Kundenabwanderung auf Basis von statistischen Methoden zur Unterstützung / Optimierung von Vertriebsaktivitäten z.b. via Vertriebs InfoApps. Model Development elopment WebFOCUS Rstat Model Deployment WebFOCUS

18 Data Access Predictive Modeling Results Deployment Integrating Data Access to 100s of data sources Seamless inclusion of new sources for new analyses Merging, filtering, aggregating, deriving, transforming, sampling Embed data quality Often 2/3 of the effort! Self Service Service for Everyone Automated information delivery Interactive smart statements Interactive portal experience Dashboards, ad hoc reporting, Feeding downstream apps Deliver predicted d results for action! WebFOCUS WbFOCUS WebFOCUS

19 Analytics Integration for Data Scientists Visualize, Report from the analytic output file WebFOCUS Portal Clustering, Correlation, Probability Distributions, Machine Learning, etc. Output Provide input file to 3 rd Complimentary party analytic scripts Data Science R, Python, JS Analytic Watson, API.ai, Tensor Flow Technologies Prepare data on the back end Input Data Integration Data Access Legacy Big Data Social Desktop Cloud

20 Predictive Wine Price Use Case: Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wines. Basierend auf einer Studie von Orley Ashenfelter Princeton University Model Development elopment RStudio Model Deployment WebFOCUS

21 Predictive Analytics via Rserve Adapter Verwendung einer externen R Runtime Engine Anbindung über einen Adapter Unter Verwendung eines fertigen R Modells E:\ibi\apps\rserve\wine\wine_run_mod el.r Erfordert Testdaten: rserve/wine/wine_input_sample.csvinput sample.csv

22 R nicht nur für Predictive R verfügt tüber eine riesige i Bibliothek z.b.: project.org/web/packages/available_packages_by_date.html Darunter auch z.b. String Manipulation Functions wie Regular Expressions

23 Predictive Maintenance Use Case: Überwachung bestimmter Kennzahlen der Maschinen, wie Output, Uptime / Downtime und Ausschuss Rate, dienten traditionell zur Planung von Wartungsfenstern. Predictive Maintenance dient zur proaktiven und frühzeitigen Erkennung von Fehlern bevor sie auftreten, indem Muster der Vergangenheit zur Früherkennung verwendet werden. Impact: Senken von Wartungskosten, Reduzierung von Maschinen Ausfallzeiten, Verlängerung der Nutzungsdauer, Steigerung der Sicherheit.

24 Predictive Maintenance Use Case: Überwachung bestimmter Kennzahlen der Maschinen, wie Output, Uptime / Downtime und Ausschuss Rate, dienten traditionell zur Planung von Wartungsfenstern. Predictive Maintenance dient zur proaktiven und frühzeitigen Erkennung von Fehlern bevor sie auftreten, indem Muster der Vergangenheit zur Früherkennung verwendet werden. Impact: Senken von Wartungskosten, Reduzierung von Maschinen Ausfallzeiten, Verlängerung der Nutzungsdauer, Steigerung der Sicherheit.

25 Predictive Maintenance 1. Daten ausverschiedenen Systemen müssen zugreifbar und nutzbar sein. 2. Daten aus diesen Systemen müssen kombiniert, angereichert, geprüft und bereinigt werden 3. Daten müssenzu Informationen aufbereitet werden und an alle verteilet werden, die daraus einen Nutzen ziehen können.

26 Predictive Maintenance 1. Daten ausverschiedenen Systemen müssen zugreifbar und nutzbar sein. 2. Daten aus diesen Systemen müssen kombiniert, angereichert, geprüft und bereinigt werden Integration Integrity 3. Daten müssenzu Informationen aufbereitet werden und an alle verteilet werden, die daraus einen Nutzen ziehen können. d di d i Intelligence

27 Data and Analytics The Goal Data Insights Action Impact Harmonize your data to develop trust Easily generate insights and empower fact based decisions Operationalize insights into action Drive impact through data monetization

28 How Can We Help You? Follow Us Patrick Hübgen Senior BI Solution Architect Facebook LinkedIn builders E Mail: com

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