BI im Zeitalter von Big Data Innovation durch Location Intelligence IBM Cognos/geoXtend-Event, Frankfurt/M, Mai 2012



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Transkript:

BI im Zeitalter von Big Data Innovation durch Location Intelligence IBM Cognos/geoXtend-Event, Frankfurt/M, Mai 2012 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor

Big Data und Location Intelligence Definition und Treiber von Big Data Definition und Rolle von Location Intelligence Innovation von Prozessen und Diensten durch Location Intelligence 2 2012 S.A.R.L. Martin

Big Data die Definition Die Big Data-Herausforderung : Immer mehr Nutzer wollen in nahezu Echtzeit die Daten aus der immer mehr ausufernden Datenflut und aus immer mehr und unterschiedlichsten Quellen analysieren. Die 3 V: Volume, Variety, Velocity und steigender Bedarf an Analytik Web Unternehmen Cloud 3 2012 S.A.R.L. Martin

Volumen die Datenflut Die jährliche Datenproduktion beträgt über 2,5 Zettabyte, Tendenz steigend. das Zettabyte ~90% unstrukturiert Social Media Mobiles Internet Video Messdaten Maschinendaten und viele andere 4 2012 S.A.R.L. Martin

Variety die Vielzahl der Quellen Soziale Medien (Blogs, Wikis, Podcasts, Foren, Newsgroups, Twitter, Search, Tagging, etc.) Video (YouTube u.a.) Mobiles Internet (CDR, Lokalisierungsdaten) Ablesegeräte und Sensoren (Strom, Wasser, Gas, Verkehr, Mautdaten, Zeiterfassung, etc.) Maschinendaten (Rechner, Netze etc.) RFID und viele andere. Viele dieser Quellen liefern Datenströme. 5 2012 S.A.R.L. Martin

Velocity die Geschwindigkeit Dinge in der digitalisierten Welt passieren jetzt und überall, daher brauchen wir Echtzeit. Definition: Echtzeit im Business heißt die Verfügbarkeit der richtigen Information zur richtigen Zeit am richtigen Ort für den richtigen Zweck. Echtzeit und Uhrzeit sind zwei verschiedene Dinge Statt real-time sagte man besser in-time oder right-time Echtzeit bedeutet die Synchronisierung von Prozessen 6 2012 S.A.R.L. Martin

Big Data die Treiber Big Data entsteht nicht nur im Internet. Branchen getrieben von Big Data: Handel, Versorger, Konsumgüter, Telekommunikation, Medien etc. Gesundheitswesen, Wissenschaft Öffentliche Verwaltung (Sicherheitsbereiche, Personalausweis, Patente etc.) Big Data ist allgegenwärtig. Herausforderung: Compliance-Anforderungen. 7 2012 S.A.R.L. Martin

Nutzenpotenziale von Big Data Beispiel Handel: Analyse von Kassenbon-Daten Profitabilität pro Kunde und pro Produkt. Ziel: Steuerung von personalisierten Kampagnen und Echtzeit-Produktempfehlungen. Beispiel Konsumgüter: Social Media-Monitoring und Social Media-Interaktion. Ziel: gesteigerte Time-to-Market und eine höhere Kundenbindung. Vom Kundenwissen zum Marktwissen. Ziel: Steigerung der Wettbewerbskraft. 8 2012 S.A.R.L. Martin

Big Data Big Data Technologien Datenhaltungssysteme Analytische Datenbanken NoSQL am Beispiel von Hadoop Marktspieler Big Data Management Big Data Integration Big Data Repository Big Data Quality Analytik Data Discovery Textanalytik 9 2012 S.A.R.L. Martin

Big Data als Quelle für Analytik Social Media Lokalisierungsdaten Call Data Records RFID Ereignisse Sensoren Operative Daten Files, XML, Spreadsheets Data Discovery Textanalytik Data/Text Mining Search Anreicherung Data Warehouse Maschinen- Daten Big Data-Management Big Data-Analytik Analytische und Not only SQL (NoSQL)-Datenhaltungssysteme 10 2012 S.A.R.L. Martin

Big Data Big Data ist ein Thema, dem sich die Unternehmen stellen müssen, denn Big Data ist kein Hype. Big Data wird durch die Eigenschaften Volume, Variety und Velocity definiert. Big Data richtig genutzt schafft entscheidende Wettbewerbsvorteile und wirkt als Wachstumsmotor. Beispiel: Die Nutzung von Big Data reichert das traditionelle Kundenwissen an und schafft ein Marktwissen. Big Data bedeutet auch eine Konvergenz von Information, Raum und Zeit. Fazit 11 2012 S.A.R.L. Martin

Big Data und Location Intelligence Definition und Treiber von Big Data Definition und Rolle von Location Intelligence Innovation von Prozessen und Diensten durch Location Intelligence 12 2012 S.A.R.L. Martin

Location Intelligence Position Every Euro Spent has a Location. Im Zeitalter von Big Data kommt es auf das WO mehr an denn je: Treiber ist das mobile Internet (Lokalisierung). Quelle: Michael Arthen (geoxtend) 13 2012 S.A.R.L. Martin

Location Intelligence Rolle Rund 80% aller Daten haben einen räumlicher Bezug. Die Frage nach dem WO kann jetzt beantwortet werden: Wo läuft der Vertrieb erfolgreich und wo nicht? Wo sitzen potentielle Kunden, die wir noch nicht erreicht haben? Wo sind die Märkte des Wettbewerbs angreifbar oder wo sollten wir uns zurückziehen? Wo sollen wir Werbeflächen in einer Stadt aufstellen? Wo erreichen wir zu welcher Uhrzeit welche Kunden im Einkaufszentrum? Wo häufen sich zu welcher Uhrzeit kriminelle Delikte? 14 2012 S.A.R.L. Martin

Location Intelligence Location Intelligence kombiniert Technologie, Daten und Services mit Raum-Information, um Organisationen in die Lage zu versetzen, ihre Geschäftsdaten zu lokalisieren, zu visualisieren, zu analysieren, zu planen und vorherzusagen. Location Intelligence kann wie BI What if -Fragen beantworten. Was wäre, wenn bei einem Unwetter der Pegelstand um einen halben, einen oder zwei Meter stiege? Was wäre, wenn ein Wettbewerber oder wir hier eine Filiale eröffneten? Was wäre, wenn sich durch eine Standortschließung oder Ansiedlung eines neuen Betriebes demographische Daten änderten? Was wäre, wenn wir eine neue Bahn- oder Buslinie einrichteten oder schlössen? 15 2012 S.A.R.L. Martin

Location Intelligence Location Intelligence basiert auf einer solchen Datenveredelung, die aus vier Services besteht: Geocodierung des Datenbestandes: Jede Adresse erhält eine Raum-Koordinate. Fehlerhafte Adressen/Ortsangaben werden selektiert und mittels Datenbereinigungs-Service validiert. Jeder Adresse wird eine eindeutige räumliche Raster-ID zugeordnet, die weitere Attribute wie Kaufkraft, Soziodemographie, Lifestyle oder Produktaffinität liefert. Die so veredelten Kunden- oder Marktadressen werden im Front End kartographisch dargestellt. Alphanumerische und räumliche Information sind im Front End bi-direktional verknüpft. 16 2012 S.A.R.L. Martin

Zeitraster und Schichten Top-down, Methodologie getrieben Strategische Entscheidungen langfristig Taktische Entscheidungen mittelfristig Tage, Wochen, Monate Strategische Planung Taktische Analyse Bottom-up, Prozess getrieben Operatives Entscheidungen kurzfristig, auch in Echtzeit Operative Maßnahmen Location Intelligence arbeitet wie Business Intelligence: dispositv und operativ. 17 2012 S.A.R.L. Martin

Dispositive Location Intelligence Beispiele: Netzwerk-Planung und -Design in Branchen wie Versorgung (Wasser und Elektrizität), Telekommunikation und IT, Stadt- und Standortplanung und -Analyse (Öffentliche Verwaltung, Gesundheitswesen, Banken, Handel und Touristik), Risiko-Management (Versicherungen) und Markt- und Kundenanalysen (alle Branchen im B2C). 18 2012 S.A.R.L. Martin

Operative Location Intelligence Geschäftsprozess (Web) Services Datenintegration/Daten-Virtualisierung Data Warehouse Operative Daten Files, XML, Spreadsheets Events & Services Externe/Web- Daten GIS Geodaten Beispiele: Einbetten von LI-Services in Prozesse, beispielsweise im Kundenbeziehungsmanagement (Neukundengewinnung, Cross-/Up- Selling und Kundenbindung). 19 2012 S.A.R.L. Martin

Location Intelligence Die Zielsetzung von Location Intelligence ist: Daten durch räumliche Information zu veredeln. Business Intelligence um die Dimension Raum zu erweitern. Raum gibt neue Einsichten und neues Wissen. Prozesse mit Raum-Information neu zu gestalten und neue Prozesse zu entwerfen. Unternehmensergebnisse zu verbessern. Im Big Data konvergieren Information, Raum und Zeit. Fazit 20 2012 S.A.R.L. Martin

Big Data und Location Intelligence Definition und Treiber von Big Data Definition und Rolle von Location Intelligence Innovation von Prozessen und Diensten durch Location Intelligence 21 2012 S.A.R.L. Martin

Innovation mit Location Intelligence Beispiel Handel: Außenwerbungs-Optimierung und next best local point of contact 22 2012 S.A.R.L. Martin

Innovation mit Location Intelligence Wertschöpfung durch Location Intelligence: Nutzen einer Karte: Lokalisieren. Nutzen von Geo-Information: Visualisieren. Location Intelligence als neue Dimension von Business Intelligence ( WO ): Analysieren und Planen. Strategische Ausrichtung: Vorhersagen. Fazit 23 2012 S.A.R.L. Martin

Innovation durch Location Intelligence Location Intelligence ergänzt Business Intelligence um die zusätzliche Dimension Raum. Eine Visualisierung und Analyse von mit geographischer Information veredelter Business-Daten erlaubt neue Einsichten zu bekommen, neue Strukturen und Trends zu erkennen. Location Intelligence = Advanced Analytics White Paper/Research Notes: Kostenloser Download auf www.wolfgang-martin-team.net Kontakt: wolfgang.martin@wolfgang-martin-team.net 24 2012 S.A.R.L. Martin