Tweets und Aktienkurse? Wertvolle Erkenntnisse durch Data Blending gewinnen

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Tweets und Aktienkurse? Wertvolle Erkenntnisse durch Data Blending gewinnen! LSZ- Fachkonferenz Business Intelligence & Analytics Novomatic Forum Wien, 05.10.2015

Transcript of Tweets und Aktienkurse? Wertvolle Erkenntnisse durch Data Blending gewinnen

  • Tweets und Aktienkurse? Wertvolle Erkenntnisse durch Data Blending gewinnen! LSZ- Fachkonferenz Business Intelligence & Analytics

    Novomatic Forum Wien, 05.10.2015

  • 2

    Themen

    Business Intelligence: die alte Welt der Datenanalyse

    Big Data Analytics: die neue Welt der Datenanalyse

    Data Blending als Kombination der beiden Welten

    Demo-Beispiel: Twitter und Aktienkurse

  • 3

  • 4

    NoSQL

    Hadoop Analytical

    Transactional /DW

  • 5

    Dramatisches Wachstum an Daten

    40000 30000 20000 10000

    Exa

    byte

    s of

    Dat

    a

    Standpunkt

    77% der unternehmens-relevanten Daten sind unstrukturiert

    Chart1

    200

    700

    1300

    2400

    4500

    7000

    10000

    13000

    17000

    23000

    32000

    40000

    Region 1

    Sheet1

    200920102011201220132014201520162017201820192020

    Region 12007001300240045007000100001300017000230003200040000

  • 6

    Einordnung von Big Data in bestehende Unternehmensdaten

    EXABYTES

    PETABYTES

    TERABYTES

    GIGABYTES

    ansteigende Datenvielfalt und -komplexitt

    BIG DATA

    WEB

    CRM

    ERP

    TRANSACTIONS INTERACTIONS

  • 7

    Erkenntnisse durch die Kombination von Daten

    38% 38%

    16%

    4% 4%

    Detaildaten ber Kunden,

    Lieferanten, etc.

    Social Media

    Wirtschafts-daten/

    -statistiken

    ffentlich verfgbare

    Daten

    Dark Data: bestehende, ungenutzte

    Daten

    Getting Value from Big Data, Gartner Webinar, Mai 2012

    + ROI + + + =

    Welche Datenquellen bieten die grte Mglichkeit zur Optimierung des Business?

    Chart1

    38

    38

    16

    4

    4

    Region 1

    Sheet1

    Region 138381644

  • 8

    Better together

    P D I

    On-Demand Integration & Blending

    Exist. ETL Tool oder PDI

    EDW Data Marts

    Analysen

    Exist. Prozesse oder PDI

    CRM

    ERP

    SCM Planung

    Location

    Web

    Social Media

    Network

    Exist. Prozess

    e oder PDI

    Hadoop Cluster

    NoSQL

    P D I

    Analytic DB

  • Demo-Beispiel Tesla Motors,Inc.

  • 10

    Tesla Motor, Inc. Betrachtung 1. Januar 2013 bis 20. Juni 2014

  • 11

    Tesla Motor, Inc. Betrachtung Juni 2014

    Teslas Bekanntgabe alle seine Patente im Sinne der Open Source Bewegung zu teilen

    12. Juni Open Source

    Announcement

    1. Erhhung der Anziehungskraft und Motivation fr die weltbesten Ingenieure 2. Zusammenarbeit mit weiteren Herstellern auf einer gemeinsamen, sich schnell

    entwickelten Technologie-Plattform (Charging Station Network) 3. Beschleunigung der Verbreitung und des Fortschritts elektronischer Fahrzeuge

    Source: http://www.teslamotors.com/blog/all-our-patent-are-belong-you

  • 12

    Tesla Motor, Inc. Gemischte Reaktionen auf die Ankndigung

    June 12th -Open Source

    Announcement

    June 12, 2014 - Tesla Motors Inc. to Give Away Patents -- Good or Bad for Investors?

    June 15, 2014 - Electric car groups eye collaboration over charging technology

  • 13

    Data Blending: Wertvolle Einblicke durch Kombination von Daten

    Twitter Sentiment von diversen Kommentatoren, Wirtschaftsexperten, Marktbeobachtern, etc.

    High-quality News von unterschied-lichen Organisationen und Bloggern aus der Autoindustrie

    Intraday Daten ber Aktienkurse

  • 14

    Intraday Aktienkurse

    Web Service API Call fr live Intraday Aktienkurse

    Anreicherung der Daten und Laden in eine MongoDB

    Relevante Felder: Date Time Bid Price Offer Price Bid Qty Offer Qty

  • 15

    Twitter Sentiment Daten

    Live Twitter API-Suchabfrage fr Telsa Motor

    Unstrukturierte Suchergebnisse werden in Struktur gebracht (Parsing)

    Anreicherung der Daten mit einem Pentaho Predicitive Analytics Modell zur Ermittlung des Sentiment Score

    Weitere Anreicherungen der Daten und Laden in die MongoDB

    Relevante Felder:

    User

    Tweet text

    Retweet count

    Followers

    Search term

    Sentiment index

    +1 (Positive)

    0 (Neutral)

    -1 (Negative)

    Advanced Analytics

  • 16

    Market-Moving Insights

    Intraday Aktiendaten, bereitgestellt durch Webservice

    Realtime Twitter-Daten, bereitgestellt durch Twitter API

    Pentaho Data Integration fr das Blending der Datenquellen

    Pentaho Predictive Analytics zur Anreicherung der Twitter Daten um einen Sentiment Score

    MongoDB als integrierter Datenhaushalt fr die Entscheidungsfindung

  • 17

    Einlesen der Aktiendaten

    INPUT(S) PROCESS(ES) OUTPUT(S)

  • 18

    Einlesen der Daten ber die Twitter-API

    INPUT(S) PROCESS(ES) OUTPUT(S)

  • 19

    Orchestrierung der Datenverarbeitung

    START CHECK WATCH EXECUTE NOTIFY - FINISH

  • 20

    Demo

  • Better together Gute Lsungen durch die Integration von Technologien

    1 Data Blending Wertvolle Erkenntnisse durch die Kombination von Daten

    2 Future-ready Man kann den knftigen Anforderungen nicht mit alten Werkzeugen begegnen

    3

  • it-novum GmbH Deutschland Hauptsitz Fulda: Edelzeller Strae 44 36043 Fulda Tel. +49 (0) 661 103 333 Niederlassung Berlin: Siemensdamm 50 13629 Berlin it-novum sterreich Office Park 1 / Top B02, 1300 Wien-Flughafen Tel. +43 (0) 1 227 87 139

    Ihr Ansprechpartner Stefan Mller Director Business Intelligence & Big Data [email protected] +49 (0) 661 103-942

    Co-Autor des in 2014 erschienenen Leitfadens

  • 23

    Open Source & Closed Source

    Integration von Open Source mit Closed Source Langjhriger akkreditierter Partner zahlreicher Open Source-Produkte Zertifizierter SAP Business Partner Besttigte Qualittssicherung durch ISO Zertifizierung

    Unternehmen

    Kunden und Projekte Produkt-entwicklungen

    Gegrndet in 2000 als eigenstndige Konzerntochter der brsennotierten KAP-AG IT-Beratungshaus mit technischer Spezialisierung im Business Open Source-Bereich 75 Mitarbeiter Hauptsitz in Fulda, Niederlassung in Berlin und Wien

    Etablierte Produktentwicklungen Nagios-basiertes Monitoring System Software-Defined Storage System basierend auf Open Source

    Kunden und Projekte 15 Jahre Business Open Source- Erfahrung ber 750 umgesetzte Projekte in groen mittelstndischen Unternehmen und Konzernen

  • 24

    Beratungs-Workshop &

    Proof of Concept

    Risikofreie Entscheidungshilfe vor Projektbeginn Beratungs-Workshop und Proof of Concept mit Praxissimulation und Prototypenerstellung:

    Sicherheit und Planbarkeit Klare Projektmethodik Vernnftige Kalkulation

    Business Open Source- Expertise

    Wir grenzen uns von den Standardangeboten der groen Lsungsanbieter ab. Unsere Open Source Applications- und Infrastruktur-Lsungen sind nicht nur skalierbar und flexibel anpassbar. Sie fgen sich auch nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur ein.

    Projektteams

    Projektumsetzung

    Fachbergreifende Projektteams Bestehend aus Entwicklern, Consultants und Wirtschafts-informatikern. So verbinden wir Business Know-how mit Technologie-exzellenz und schaffen nachhaltige Geschftsprozesse.

    Nachhaltige Implementierung in Ihre Geschftsprozesse Mit unserem umfassenden Support-Angebot betreuen wir Sie auch nach Projektende weiter.

  • 25

    Umfassendes Open Source-Portfolio D

    aten

    inte

    grat

    ion

    und

    -tran

    sfer

    Frontend & Portale Office-Anwendungen, Browser, mobile Gerte

    Infrastruktur Hadoop, NoSQL, Datenbanken, Betriebssystem, Virtualisierung, Storage,

    CRM ECM ITSM Kunden spez.

    Workflow & Prozessengine

    Business & Big Data Analytics Dashboards, Kennzahlen, Reporting und Analyse

  • 26

    BI & Big Data Partnerschaften

    Tweets und Aktienkurse? Wertvolle Erkenntnisse durch Data Blending gewinnen!ThemenFoliennummer 3Foliennummer 4Dramatisches Wachstum an DatenEinordnung von Big Data in bestehende UnternehmensdatenErkenntnisse durch die Kombination von DatenFoliennummer 8Demo-BeispielTesla Motors,Inc.Tesla Motor, Inc.Betrachtung 1. Januar 2013 bis 20. Juni 2014Tesla Motor, Inc.Betrachtung Juni 2014Tesla Motor, Inc.Gemischte Reaktionen auf die AnkndigungData Blending:Wertvolle Einblicke durch Kombination von DatenIntraday AktienkurseTwitter Sentiment DatenMarket-Moving InsightsEinlesen der AktiendatenEinlesen der Daten ber die Twitter-APIOrchestrierung der DatenverarbeitungDemoFoliennummer 21Foliennummer 22Foliennummer 23Foliennummer 24Foliennummer 25Foliennummer 26