„DATA SCIENTIST – DIE KARRIERE DER ZUKUNFT“ - WIE DIE ANALYSE VON DATEN DIE...

Click here to load reader

Embed Size (px)

description

Unternehmen haben in den vergangenen Jahren eine enorme Menge an Daten (Big Data) angesammelt. Daraus zukunftsentscheidende Schlüsse zu ziehen ist Gold wert. Doch die klassischen Informatiker und Statistiker sind mit Anfragen der Fachabteilung überfordert, beispielsweise mit dieser: „Nimm diese 300TB und hole mir 10 Kunden daraus, mit denen wir in den kommenden Jahren den meisten Umsatz machen.“ Analysen von Big Data vermitteln richtungsweisende und teilweise revolutionäre Erkenntnisse für Produktoptimierung, Kreierung neuer Produkte, Markenwahrnehmung oder Financial Forecasting. Nur der Data Scientist ist in der Lage, Big Data effektiv zu verarbeiten. Er übernimmt das Organisieren der Daten und das Bauen analytischer Modelle im Rahmen eines Projektes. Unternehmen, die von den enorm großen Datenvolumina proitieren wollen, brauchen künftig speziisch ausgebildete Datenwissenschaftler. Laut dem IT-Analysten Gartner werden bis 2015 durch Big Data 4,4 Millionen neue Jobs entstehen. Dieses EUROFORUM-Whitepaper mit Fallstudien aus IT (Microsoft) und Logistik (Fraport) sowie Automobilindustrie (Mercedes), Handel (OTTO), dem Gesundheitssektor (Charité Berlin) und weiteren Branchen beweist: Data Science ist DAS branchenübergreifende Zukunfts-Thema der Wirtschaft. http://www.euroforum.de/veranstaltungen/data_science_november2014

Transcript of „DATA SCIENTIST – DIE KARRIERE DER ZUKUNFT“ - WIE DIE ANALYSE VON DATEN DIE...

  • 1. WHITEPAPER DATA SCIENTIST DIE KARRIERE DER ZUKUNFT WIE DIE ANALYSE VON DATEN DIE WIRTSCHAFT PRGT Mit Beitrgen von Branchenfhrern wie Otto, Siemens, Mercedes u.v.m. Auf ber 170 Seiten

2. Data Science Best Practices Unternehmen haben in den vergangenen Jahren eine enorme Menge an Daten (Big Data) angesammelt. Daraus zukunftsentscheidende Schlsse zu ziehen ist Gold wert. Doch die klassischen Informatiker und Statisti- ker sind mit Anfragen der Fachabteilung berfordert, beispielsweise mit dieser: Nimm diese 300TB und hole mir 10 Kunden daraus, mit denen wir in den kommenden Jahren den meisten Umsatz machen. Analy- sen von Big Data vermitteln richtungsweisende und teilweise revoluti- onre Erkenntnisse fr Produktoptimierung, Kreierung neuer Produkte, Markenwahrnehmung oder Financial Forecasting. Nur der Data Scientist ist in der Lage, Big Data effektiv zu verarbeiten. Er bernimmt das Organisieren der Daten und das Bauen analytischer Modelle im Rahmen eines Projektes. Unternehmen, die von den enorm groen Datenvolumina proitieren wollen, brauchen knftig speziisch ausgebildete Datenwissenschaftler. Laut dem IT-Analysten Gartner werden bis 2015 durch Big Data 4,4 Millionen neue Jobs entstehen. Dieses EUROFRUM-Whitepaper mit Fallstudien aus IT (Microsoft) und Logistik(Fraport)sowie Automobilindustrie(Mercedes), Handel(OTTO), dem Gesundheitssektor (Charit Berlin) und weiteren Branchen be- weist: Data Science ist DAS branchenbergreifende Zukunfts-Thema der Wirtschaft. Inhaltsverzeichnis Absatzprognosen im Versandhandel Otto Group 3 Big Data verndert den Einzelhandel Sutterlty 20 Logistik und Passagierbewegungen Fraport 38 Big Data im Gesundheitssektor Charit 64 Big Data in der Finanzwirtschaft Kreditech 87 Sensordatenanalyse Siemens 115 Echtzeitauswertung von Messdaten Mercedes 126 Sonstige Beispiele Capgemini 140 Big Data Architekturen Microsoft 159 3. BIG Data & Predictive Analytics der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft BIG Data Europe in Zrich, 28.08.2012 Otto (GmbH & Co. KG) Michael Sinn Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake.Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 4. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 1 Das vielfltige Portfolio der Otto Group Die Geschftsttigkeit der Otto Group erstreckt sich auf die drei Segmente: Multichannel-Einzelhandel mit Kataloggeschft, E-Commerce und stationrem Einzelhandel. Finanzdienstleistungen mit handelsnahen Finanzdienst- leistungen entlang der Wert- schpfungskette. Service mit dem kompletten Portfolio an Handelsdienstleistungen entlang der Wertschpfungskette sowie Reisedienstleistungen. Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 5. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 2 Mit vielfltigen Marken zum Erfolg Multichannel-Einzelhandel Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 6. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 3 Was hat ein Algorithmus aus der Teilchenphysik mit Versandhandel zu tun? Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 7. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 4 Groe Datenmengen und eine Vielzahl von Einflussfaktoren prgen heutige Entscheidungssituationen Online Produkt M-Commerce Anstokette Kunde Wettbewerb Social Media Internationalisierung Einflussfaktoren Entscheidungssituationen Immense Datenmengen Determinanten fr Unternehmenserfolg Hoher Zeitdruck Permanenter Entscheidungsbedarf Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 8. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 5 Herkmmliche Verfahren werden den gestiegenen Anforderungen an die Artikelprognose nicht mehr gerecht Szenario 1 Szenario 2 zu wenig gekauft zu viel gekauft Auswirkung Dispositionsentscheidungen Szenario 1: zu wenig gekauft Umsatzausfall Erhhte Beschaffungskosten Kundenverrgerung Erhhte Kontaktkosten Callcenter Szenario 2: zu viel gekauft Erhhte Lagerkosten Kapitalbindung Verwertungsverluste Ist-Bedarf Es besteht eine permanente Herausforderung, die richtigen Mengen zu identifizieren Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 9. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 6 Forschungsauftrag an ein Experten-Team, ein Prognoseverfahren zur Abbildung der heutigen und zuknftigen Komplexitt des Geschfts- modells zu entwickeln Eine magebliche Verbesserung ist nur durch grundstzlich neue Methoden zu erreichen Klassische StatistikY X z.B. nichtlineare Regression Trendmethode / Dreisatz Klassische Statistik Neuer Ansatz? Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 10. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 7 Nach Evaluierung von 13 Prognosetools international ausgerichteter Softwareanbieter hat sich die NeuroBayes Technologie von durchgesetzt Style Farbe Marke Preis Onlineplatzierung Seitenanteil Auflage Response Bisheriger Saison- absatz . 200 Inputvariablen HistorischeDaten WahrscheinlichkeitP Ausprgung X (Bedarf in Stck) E(X) Daten- satz 16 Saisons Prognose je Artikel, Farbe, Gre, Promotion und Woche jeweils fr Ansprache, Brutto-, Nettoabsatz und Retouren AktuelleDaten Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 11. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 8 Eine Gegenberstellung der Prognoseverfahren zeigt die deutliche Verbesserung durch NeuroBayes Prognose mit NeuroBayes Entstehendes Absatzrisiko -20% 1000 20% 500 -0%-100% 100% 200% absoluteHufigkeit Prognoseabweichung Entstehendes berhangrisiko Klassische Verfahren Klassische Verfahren 63% der Artikel Abweichung > +/- 20% NeuroBayes 11% der Artikel Abweichung > +/- 20% Ergebnis NeuroBayes: Deutlich positive Wirkung auf Lieferbereitschaft und Restevolumen Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 12. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 9 Die Artikelprognosen bilden die Basis fr Kaufentscheidungen und Bestandsmanagement Prognosedatum Hochr.-Bruttoabsatz/Stck 0 3000 6000 9000 Phi-t OTTO Ist-Bedarf NeuroBayes Klassische Verfahren NeuroBayes : Deutlich bessere Prognosen fr smtliche Artikelpositionen, d.h. fr Farbe, Gre und Angebotstrger Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 13. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 10 Die grten Optimierungspotenziale knnen bei Online- Prognosen gehoben werden klassische Verfahren NeuroBayes Zeit AbsoluteStckabweichung Vorsaison NeuroBayes um 9% genauer Saison- start Bereits vor Saisonstart knnen Prognosewerte mit NeuroBayes valide berechnet werden Saisonstart NeuroBayes um 20% genauer Saisonverlauf NeuroBayes um 31% genauer Vorsaison: 06.04. Saisonstart: 21.06. Saisonverlauf: 30.08. Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 14. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 11 NeuroBayes ist ein lernendes System, bei dem die Prognosegte im Zeitablauf permanent besser wird 300 Millionen Datenstze pro Woche 135 GB historische Daten > 1 Milliarde Einzel- prognosen pro Jahr Input Output Ab Q3 2012 erfolgt die Umstellung der Lieferung von Prognosedaten von wchentlich auf tglich Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 15. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 12 Die Weiterentwicklung des Prognosetools zu einem Dispotool basiert auf einem Warenmanagementsystem Bedarfs- prognose Warenmanagement- system Artikel mit Handlungsbedarf Dispositionsvorschlag Ziel: automatisierte Disposition Dispositionsvorschlgen liegen Vorgaben und Kostenfunktionen fr Lieferbereitschaft und Restevolumen zugrunde Produktionszeit Transportzeit Bestnde Kostenfunktionen Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 16. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 13 Otto gewinnt den Retail Technology Award Europe in der Kategorie Best Enterprise Solutions Copyright: Michael Sinn, Otto GmbH & CoKG. Stand: 28.08.2012. Exemplar fr Henning Haake. 17. BIG Data & Predictive Analytics - der Nutzen von Daten fr przise Prognosen und Entscheidungen in der Zukunft 28.08.2012 Seite 14 Treffsichere Prognosen untersttzen verantwortungs- volles und nachhaltiges Wirtschaften Bedarfsgerechte Produktion Die punktgenaue Produktion von Waren reduziert den Ressourcenverbrauch. Die Vermeidung von berproduktion verringert die Entsorgungsmengen deutlich. Zielgerichtete Verteilung Durch die Vermeidung/Optimierung von Transporten wird ein relevan