Predictive Analytics

27
© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Chancen in einer (un)vorhersehbaren Welt Predictive Analytics Behnam J. Esfahani und Fabian Kehle | MHPBoxenstopp: 26.11.2013

description

In diesem MHPBoxenstopp erhalten Sie eine unabhängige und zukunftsweisende Einschätzung zum Thema Predictive Analytics. Erfahren Sie welche Auswirkungen der Einsatz von Predictive Analytics auf Ihr Geschäft haben kann und was Sie in Ihrem Unternehmen beachten sollten.

Transcript of Predictive Analytics

Page 1: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

Chancen in einer (un)vorhersehbaren Welt

Predictive Analytics

Behnam J. Esfahani und Fabian Kehle | MHPBoxenstopp: 26.11.2013

Page 2: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 2

Einleitung

MHPBoxenstopp: Predictive Analytics

Weitere MHPBoxenstopps

Agenda

www.mhp.com/de/events

Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.

11.00 – 11.10 Uhr Begrüßung Fabian Kehle

11.10 – 11.45 Uhr Vortrag Behnam J. Esfahani

11.45 – 12.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über Chatfunktion

im rechten Fenster Fragen einreichen.

www.youtube.de/MHPProzesslieferant

TelKo Einwahlnummer Einwahlnummer Schweiz: +41 44 583 1925

Einwahlnummer Deutschland: +49 711 96 59 96 13

Teilnehmer PIN- Code: 42538759 mit Raute- Taste bestätigen

Wo Sie uns in 2013 auch finden können…

03.12.2013 PLM-ERP-Integration Wir schlagen die Brücke im Prozess zwischen

Entwicklung und ERP

03.12.2013 Modernes Lieferantenmanagement SAP Supplier Lifecycle Management (SLC) und MHP Business

Solutions

10.12.2013 IBM Cognos BI – Erweiterungen… …für ein effizientes, flexibles und benutzerfreundliches

Standardreporting!

www.mhp.com/de/events

10.12.2013 Master Data Governance Webinar

Page 3: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 3

Ihre Gesprächspartner

MHPBoxenstopp: Predictive Analytics

Behnam J. Esfahani

Manager

Leiter CC Predictive Analytics

Fabian Kehle

Consultant

Produkt- und

Innovationsmanagement

Page 4: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 4

Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.

Genauso wie im Großen und Ganzen.

MHPBoxenstopp: Predictive Analytics

Wir wissen aus Erfahrung,

wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.

Page 5: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 5

Mieschke Hofmann und Partner (MHP)

A Porsche Company

MHPBoxenstopp: Predictive Analytics

Die Leistung

Management- und Prozessberatung

IT-Beratung und Systemintegration

Individualentwicklung und Technologien

Application Management

Business Solutions

Der Unterschied

Symbiose aus Prozess- + IT-Beratung l Prozesslieferant l Excellence l Automotive l Kunden

Die Kompetenz Ganzheitliches Beratungsportfolio über die gesamte Wertschöpfungskette

Technology

Services

Application

Mgmt.

Services

Product

Lifecycle

Mgmt.

Supply

Chain

Mgmt.

Production

& Opera-

tions Mgmt.

Customer

Relations

Mgmt.

Finance &

Controlling

Business

Intelligence

After

Sales

Retail

Mgmt.

Human

Resources

Page 6: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 6

Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette

MHPBoxenstopp: Predictive Analytics

Technology

Services

Application

Mgmt.

Services

Product

Lifecycle

Mgmt.

Supply

Chain

Mgmt.

Production

& Opera-

tions Mgmt.

Customer

Relations

Mgmt.

Finance &

Controlling

Business

Intelligence

After

Sales

Retail

Mgmt.

Human

Resources

Production

Planning

Strategic

Production

Consulting

Lean Production

Manufacturing

Execution

Maintenance

Retail Service

Management

Retail

Consulting

Fleet

Management

Governance,

Risk and

Compliance

Template

Development

and Rollouts

Business

Process

Development &

Optimization

Legal and Fiscal

Requirements

Accounts,

Reporting and

Consolidation

System

Harmonization

CIO

Management

Consulting

Enterprise

Content

Management

Standard

Software

Individual

Software

Application &

Process Services

Application

Management

Consulting

Product

Structure

Management

Product

Development

Process (PDP)

Management

SAP PLM

Consulting &

Solution

Implementation

PTC Windchill

Solution

Integration

DS Enovia V6

Solution

Integration

PLM Strategy &

Management

Consulting

Production

Logistics

Procurement &

Quality

Sales Logistics

Service

Management

Spare Parts

Management

Supply Chain &

Demand

Planning &

Forecasting

Service

Management

Spare Parts

Management

Warranty

Processes

Digital incl.

Connected CRM

& Social CRM

CRM Strategy &

Management

Consulting

Sales Force

Automation incl.

Mobile CRM

Analytics incl.

Segmentation &

Campaign

Management

Vertical Retail

Integration

(Pro-active)

Complaint

Management

BI Technology

BI Strategy

Integrated

Corporate

Planning

Analytical

Business

Processes

Next Generation

BI & Big Data

Mobile BI

Scenarios

Sourcing

Planning

Affiliation

Performance

Development &

Talent

Management

Transition &

Change

Management

Innovations Connected Car Sustainable

Mobility Social Media Cloud Compute Mobile Business …

Real-Time

Business

Administrative

Core Processes

Integrated

Release and

Change Mana-

gement (IRCM)

Supply Chain

Performance

Management

CRM IT

Consulting &

Solution

Implementation

MHP Dealer

Performance

Management

Finance and

Controlling for

Automotive

Retailers

Dealer

Management

Systems

MHP Carbon

Testmanage-

ment

Consulting

BI Application

Management

Industry 4.0

Predictive

Analytics

Page 7: Predictive Analytics

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7

1. Einführung & Motivation

2. Anwendungsbeispiele

3. Marktüberblick

4. Chancen & Herausforderungen

5. Unser Leistungsangebot

6. Take Aways

Page 8: Predictive Analytics

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 8

1. Einführung & Motivation

2. Anwendungsbeispiele

3. Marktüberblick

4. Chancen & Herausforderungen

5. Unser Leistungsangebot

6. Take Aways

Page 9: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 9

Predictive Analytics verändert schon heute die Welt

1. Einführung & Motivation

Page 10: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 10

Was ist Predictive Analytics?

1. Einführung & Motivation

“The median ROI of predictive analytics projects is

close to three times higher than that of

nonpredictive projects."

“Predictive analytics uses algorithms

to find patterns in data that might

predict similar outcomes in the future.“

Optimierung

„Rund 70 Prozent der weltweit profitabelsten

Unternehmen werden im Jahr 2016

Predictive Analytics Software einsetzen.“

BUSINESS

VALUE

Chancen erhöhen

Umsatz steigern

Kosten minimieren

Qualität erhöhen

Trends erkennen

Risiken minimieren

Kundenschwund

Preisdruck

Rückrufaktionen

Sinkende Nachfrage

Page 11: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 11

Interesse und Nachfrage im zeitlichen Verlauf

1. Einführung & Motivation

„Klassisches“ Business Intelligence

Quelle: Google Trends Quelle: Google Trends

Quelle: Indeed Job Trends Quelle: Indeed Job Trends

Interesse

Nachfrage

Predictive Analytics

Page 12: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 12

Use Case

Analyze Data

Prepare Data

Predictive

Modeling

Results &

Evaluation

Action

Learning

Predictive Analytics ist ein iterativer Lernprozess

1. Einführung & Motivation

Business Analyse

Prozessoptimierung

Anwendungsfall

Daten finden

Data Profiling

Machbarkeit prüfen

Daten aufbereiten

Daten konsolidieren

Daten integrieren

Modelle selektieren

Modelle prüfen

Modelle optimieren

Modelle anwenden

Ergebnisse interpretieren

Modelle bewerten

Maßnahmen ableiten

Maßnahmen umsetzen

Monitoring

Maßnahmen bewerten

Erfolg messen

Lessons Learned

Understand

Predict

Act

Page 13: Predictive Analytics

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 13

1. Einführung & Motivation

2. Anwendungsbeispiele

3. Marktüberblick

4. Chancen & Herausforderungen

5. Unser Leistungsangebot

6. Take Aways

Page 14: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 14

Predictive Analytics entlang der gesamten Wertschöpfungskette

2. Anwendungsbeispiele

Forschung

Entwicklung

Produktion

Logistik Marketing /

Vertrieb

Finanzen

After Sales

Warranty Analytics:

Reduzierung Garantiefälle

Prognose von Serviceintervallen

Vorhersage finanzieller

Auswirkungen

Survival Analysis

Identifizierung von Fehlermustern

Echtzeit Monitoring von Studien

Frühzeitige Fehleridentifikation

Durchlaufoptimierung

Entwicklungsprüfstände

Optimierung Time-to-Market

Predictive Maintenance

Predictive Quality Assurance

Prognose von Maschinenstillständen

Vorausschauende Lagerhaltung

Optimierung der Liefertreue

Optimierung der Einkaufskonditionen

Next Best Offer / Activity / Extra

Segmentierte Vertriebssteuerung

Customer Retention

Prognose der Nachfrageentwicklung

Absatzprognosen

Sensitivitätsanalysen

Risiko- und Betrugsanalysen

Page 15: Predictive Analytics

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 15

1. Einführung & Motivation

2. Anwendungsbeispiele

3. Marktüberblick

4. Chancen & Herausforderungen

5. Unser Leistungsangebot

6. Take Aways

Page 16: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 16

Einordnung im Business Intelligence Reifegrad

3. Marktüberblick

Optimierung

Prognose &

Forecasting

Statistische

Analyse

Monitoring

Ad-hoc

Analyse

Reporting

Analytische

Komplexität

Einfluß auf Geschäftserfolg

REACTIVE

PREDICTIVE

niedrig

hoch

hoch

Was ist passiert?

Was passiert gerade?

Was soll passieren?

Was wird passieren? Was sollten wir vermeiden?

Wie sichern/verhindern wir, dass es erneut passiert?

Wie und warum ist es passiert?

Was ist das Beste, was uns passieren kann?

Page 17: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 17

Ausgewählte Predictive Analytics Umsetzungsszenarien

3. Marktüberblick

Closed Loop Isolated Classic

Embedded Big Data BI Semantic

Cloud Shared Outsourcing

Predictive

Analytics

DWH

Data

Mart

Predictive

Analytics DB DWH

Predictive

Analytics Source

DWH Predictive

Analytics

BI

Sem

an

tic

DWH

Data

Mart

DB

Source

Big

Data

Fra

mew

ork

Predictive

Analytics DWH

Predictive

Analytics

Predictive

Analytics

Predictive

Analytics

Existing

Solution Model

Function

Data S

erv

ice P

rovid

er

Results

DWH

Data

Mart

DB

Source

Predictive

Analytics

Page 18: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 18

Dynamischer Technologiemarkt

3. Marktüberblick

„Hand Coded“ „Self Acting“ „Customized“

„Expert“ „Business Analyst“ „Data Scientist“

Rolle

Technologie

… … … …

Use

Case

Page 19: Predictive Analytics

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 19

1. Einführung & Motivation

2. Anwendungsbeispiele

3. Marktüberblick

4. Chancen & Herausforderungen

5. Unser Leistungsangebot

6. Take Aways

Page 20: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 20

Chancen und Herausforderungen für Ihr Unternehmen

4. Chancen & Herausforderungen

Chancen

• Direkter Einfluß auf den

Geschäftserfolg: Schneller ROI

• Pole-Position:

Wettbewerbsvorteile durch

relativ jungen Markt

• Mit klassischem BI sind die

Voraussetzungen bereits

geschaffen

• Big Data: Bessere Verarbeitung

von unstrukturierten Daten und

Echtzeit Szenarien

Herausforderungen

• Mangelnde Experten und Skills

• Differenzierter und dynamischer

Technologiemarkt

• Zusammarbeit zwischen

Business und IT

• Erschließung

maschinengenerierter und

unstrukturierter Daten

Page 21: Predictive Analytics

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 21

1. Einführung & Motivation

2. Anwendungsbeispiele

3. Marktüberblick

4. Chancen & Herausforderungen

5. Unser Leistungsangebot

6. Take Aways

Page 23: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 23

Expertise

Leistungen

Technologie

Markt

Unser Predictive Analytics Angebot

5. Unser Leistungsangebot

Referenzen

Interdisziplinarität

Ganzheitlicher BI Ansatz

Best Practices

Management- und IT-Beratung

Machbarkeitsstudien

Softwareevaluierung

Implementierung

Betrieb

Unabhängig

Standardsoftware

Labor

Horizontale und vertikale Integration

Branchen- und Prozessexperten

Partnerschaften

Innovationen

Forschung

Outsourcing

Individuallösungen

BUSINESS

VALUE

Page 24: Predictive Analytics

Agenda

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 24

1. Einführung & Motivation

2. Anwendungsbeispiele

3. Marktüberblick

4. Chancen & Herausforderungen

5. Unser Leistungsangebot

6. Take Aways

Page 25: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 25

10 Dinge, die Sie berücksichtigen sollten

6. Take Aways

1. Fangen Sie einfach an und schaffen Sie einen Arbeitskreis: Business & IT

2. Wählen Sie einen inkrementellen Ansatz: Quick Wins

3. Erstellen Sie eine Roadmap: Gegenstromverfahren

4. Machen Sie sich Gedanken über neue Rollen in Ihrer Organisation

5. Gestalten Sie analytische Freiräume: Sandbox

6. Nutzen Sie innovative Technologien und bessere Methoden

7. Mit der Datenbasis steht und fällt jedes Modell

8. Bessere Erkenntnisse erfordern nicht mehr Daten, sondern die richtigen Daten

9. Polystrukturierte Daten werden wettbewerbsentscheidend sein

10. Business Value: Messen Sie ihren Erfolg

Org

an

isati

on

& S

trate

gie

M

eth

od

olo

gie

& Te

chn

olo

gie

Page 26: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 26

MHP Kontaktadressen:

Behnam J. Esfahani

Manager

Leiter CC Predictive Analytics

Telefon: +49 (0)7141 7856-0

Mobil: +49 (0)151 4066-7412

E-Mail: [email protected]

Fabian Kehle

Consultant

Produkt- & Innovationsmanagement

Telefon: +49 (0)7141 7856-0

Mobil: +49 (0)151 2030-1406

E-Mail: [email protected]

Offene Fragerunde

MHPBoxenstopp: Predictive Analytics

Freischaltung Mikrofon: Sie werden nun zentral wieder freigeschalten.

Chat How-To: 1. Am rechten Bildschirmrand den Reiter Chat anklicken und das Chatfenster öffnet sich.

2. Jetzt können Sie Ihre Frage eingeben und anschließend auf senden drücken. 3. Die Unterlagen der WebSession erhalten Sie später als E-Mail.

Page 27: Predictive Analytics

© 2013 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 27

MHPTimetable November 2013

weitere Infos

www.mhp.com/

events

MHPBoxenstopp

Fuhrparkmanagement

13-14 Uhr | 05.11.13

MHPBoxenstopp

AddOn Reklamations-

Cockpit

11-12 Uhr | 05.11.13

MHPBoxenstopp

Planungstool im

Praxisvergleich

11-12 Uhr | 12.11.13

MHPBoxenstopp

SAP BO Analysis für

Office

13-14 Uhr | 12.11.13

MHPBoxenstopp

Globale

Umsatzsteuerprozesse

mit SAP

11-12 Uhr | 19.11.13

Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung

MHPBoxenstopp

Kundeninteraktion

durch Social Media

13-14 Uhr | 19.11.13

MHPBoxenstopp

Predictive Analytics

11-12 Uhr | 26.11.13