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1 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Eine Live Demo mit SAP Predictive Analytics
in Kombination mit R
Predictive Analytics Use Cases
Dr. Ramin Norousi und Juliane Würfel | MHPBoxenstopp: 29.09.2015
2 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
01.10 - 02.10.2015 Automobilwoche Kongress Hilton Berlin in Berlin
15.10.2015 MHP und SAP Business Intelligence Reithaus in Ludwigsburg
Innovation Day
Einleitung
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
Weitere MHPBoxenstopps
Agenda
Wo Sie uns in 2015 auch finden können… www.mhp.de/Events
www.mhp.com/de/events
Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.
06.10.2015 BIG DATA heute und morgen BIG DATA als Treiber des digitalen Unternehmens
13.10.2015 Ganzheitliche Modellierung Requirement Engineering mit dem Enterprise Architect
20.10.2015 Self-Service BI mit SAP SAP Lumira - ready for implementation?
www.mhp.com/de/events
13.00 – 13.10 Uhr Begrüßung Juliane Würfel
13.10 – 13.45 Uhr Vortrag Dr. Ramin Norousi
13.45 – 14.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über Chatfunktion
im rechten Fenster Fragen einreichen.
www.slideshare.net/MHPInsights
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics Use Cases
3 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics Use Cases
Ihre Gesprächspartner
Dr. Ramin Norousi
Leiter Competence Center
Predictive Analytics
Business Intelligence
4 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.
Genauso wie im Großen und Ganzen.
Wir wissen aus Erfahrung,
wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.
MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA
5 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Mieschke Hofmann und Partner (MHP)
A Porsche Company
Die Leistung
Management Consulting
System Integration
Application Management
Business Solutions
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
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics Use Cases
6 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.
Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics Use Cases
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
Sourcing
Planning
Affiliation
Performance
Development &
Talent
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
Service
Management
Spare Parts
Management
Warranty
Processes
(Pro-active)
Complaint
Management
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
CRM IT
Consulting &
Solution
Implementation
Transition &
Change
Management
Administrative
Core Processes
MHP Dealer
Performance
Management
Finance and
Controlling for
Automotive
Retailers
Dealer
Management
Systems
MHP Carbon
Innovations Connected
Vehicle
Sustainable
Mobility
Real-time
Business Industry 4.0
7 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.
Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics Use Cases
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
Sourcing
Planning
Affiliation
Performance
Development &
Talent
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
Service
Management
Spare Parts
Management
Warranty
Processes
(Pro-active)
Complaint
Management
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
CRM IT
Consulting &
Solution
Implementation
Transition &
Change
Management
Administrative
Core Processes
MHP Dealer
Performance
Management
Finance and
Controlling for
Automotive
Retailers
Dealer
Management
Systems
MHP Carbon
Innovations Connected
Vehicle
Sustainable
Mobility
Real-time
Business Industry 4.0
Predictive
Analytics
Agenda
8 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
1 Einführung
2 SAP Predictive Analytics Architektur
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
4 Predictive Analytics Use Cases
5 Fazit
Agenda
9 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
1 Einführung
2 SAP Predictive Analytics Architektur
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
4 Predictive Analytics Use Cases
5 Fazit
10 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
1 Einführung
Entdecken von Indikatoren für eine Entscheidung und Messung ihrer Auswirkungen
Erstellung von Entscheidungsregeln
Bsp.: Betrugs- oder Abwanderungserkennung, Kaufentscheidung
Klassifikation
Bildung von homogenen Gruppen
Bsp.: Clustern von Kunden oder Produkten, Anomaliedetektion
Segmentierung
(Clusteranalyse)
Auftreten häufiger Merkmale oder Merkmalskombinationen
Bsp.: Recommendation Engine, Car Configurator
Assoziations-analyse
Erkennen von Trends, saisonalen Effekten und Fortschreibung in die Zukunft
Bsp.: Bedarfsprognose der nächsten sechs Monate
Forecasting (Zeitreihenanalyse)
Predictive Analytics – Die Techniken
11 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Predictive Analytics – Der Prozess
1 Einführung
ID Gender Age Income-
Cat. Amount … Fraud
1 M 22 1 2000 1
2 F 34 3 500 1
3 M 65 4 214 1
4 M 36 2 660 1
5 F 25 3 1450 1
6 F 29 3 100 0
7 M 31 2 980 0
8 F 45 5 2580 0
9 F 52 2 6500 0
10 F 49 1 2840 0
Gegeben: Lerndatenbestand
TRAINING
Amount 52%
Age 34%
Income 9%
Wichtigkeit der Faktoren:
Modellgüte:
Accurracy = 78%
DEPLOYMENT
ID Gender Age Income-
Cat. Amount … Fraud
1 M 22 4 5100 ?
2 F 34 2 2470 ?
3 F 25 3 180 ?
4 M 36 2 2100 ?
5 F 33 1 7800 ?
6 F 18 2 3250 ?
7 F 31 4 8400 ?
8 F 20 5 690 ?
9 M 29 5 280 ?
10 F 68 1 870 ?
68%
83%
Fraud
44%
68%
72%
84%
50%
81%
12%
93%
33%
80%
74%
Amount
Ja Age
Income Ja
Entscheidungsbaum:
>2500 < 2500
< 31 > 31
Agenda
12 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
1 Einführung
2 SAP Predictive Analytics Architektur
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
4 Predictive Analytics Use Cases
5 Fazit
13 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Architektur mit SAP HANA
2 SAP Predictive Analytics Architektur
SAP HANA Application Function Library (AFL):
• PAL
• APL
Agenda
14 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
1 Einführung
2 SAP Predictive Analytics Architektur
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
4 Predictive Analytics Use Cases
5 Fazit
15 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Entwicklungsgeschichte von SAP Predictive Analytics
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
SAP Predictive Analysis 1.x
SAP Eigenentwicklung für Predictive Analysen
mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche
• Zielgruppe: Data Scientists
• Hohe Flexibilität und Erweiterbarkeit
• Unterstützt R und PAL-Algorithmen (HANA)
SAP InfiniteInight 7.x
Aus Übernahme des Predictive Analytics
Spezialisten KXEN entstanden
• Zielgruppe: Fachanwender
• Hohe Automatisierung der Daten-
aufbereitung und Modellierung
SAP Predictive Analytics 2.0
Zusammenführung beider Produkte
• Single Installer
• Bedient beide Zielgruppen
• Zwei Personas in einer UI –
Automated und Expert Analytics
2012 2013 … 2015
SAP
Predictive
Analysis
1.21
SAP
Infinite-
Insight
7.0.1
SAP
Predictive
Analytics
2.0
16 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
Quelle: SAP
SAP Predictive Analytics 2.3 - Startfenster
Zwei Personas in einer UI – Automated und Expert Analytics
17 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Gegenüberstellung der zwei Module
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
Automated Analytics Expert Analytics
Zielgruppe Fachanwender Data Scientists
Datenaufbereitung Vollautomautomatisch
Geringer Funktionalität
Parametereinstellungen möglich
Mehr Funktionalitäten
Modellierung Automatisierter Prozess
(„Black Box“)
- Viele Data Mining Kategorien
- Social Network Analyse
- Recommendation
Umfassende und fortgeschrittene
Analysen mit Parametereinstellungen
- Alle Data Mining Kategorien
- SAP HANA PAL und APL
- R-Algorithmen (Packages)
Integration mit
SAP Lumira
Keine
Funktionalitäten aus SAP Lumira zur
Aufbereitung und Visualisierung
18 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Unterstützte Datenquellen
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
Alle ODBC-kompatiblen Datenbanken:
• IBM DB2
• Oracle
• Microsoft SQL, MySQL, Teradata etc.
Open Source:
• Hadoop, Hive
• Apache Spark etc.
SAP HANA Offline:
• Datenverarbeitung außerhalb der DB
• Nutzung von R oder SAP-Algorithmen
• Keine Nutzung von PAL möglich
SAP BusinessObjects Universum:
• SAP BusinessObjects (.unv / .unx)
SAP HANA Online:
• Datenverarbeitung innerhalb von SAP HANA
• SAP BW Modelle über HANA Views
• Schnelle Verarbeitung großer Datenmengen
• Analyse mit PAL, APL oder R
Agenda
19 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
1 Einführung
2 SAP Predictive Analytics Architektur
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
4 Predictive Analytics Use Cases
5 Fazit
20 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Mit wenigen Klicks zum Prognosemodell
Zusätzliche Methoden für Social Networks und Recommendations
Automated Analytics - Besonderheiten
4 Predictive Analytics Use Cases
Nutzung sozialer Netze für
bessere Vorhersagen
Assoziationsregeln
Personalisierte
Empfehlungen für jeden
einzelnen User
(Recommendation)
Einsatz von Scoring mit
einem Klick
In-Database Scoring (SQL)
Schnittstelle zu Business
Apps durch Scoring-
Modelle in Java, SAP
HANA, etc.
21 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Beschreibung der Demo-Beispiele
4 Predictive Analytics Use Cases
Nr. Anwendungsbeispiel SAP Predictive
Analytics Mode
Erweiterung
1
Betrugserkennung
Automated Mode Klassifikationsmodell
2
Expert Mode
Auto Classification
3 R-Entscheidungsbaum
(Standard)
4 R-Random Forest
(Selbst geschriebener Code)
22 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Automated Analytics
4 Predictive Analytics Use Cases
23 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
SAP Predictive Analytics 2.3:
23 bereits verfügbare Algorithmen
Große Auswahl an Algorithmen aus dem Open Source Statistiktool „R“
SAP HANA PAL und APL
SAP Lumira Integration zur Datenaufbereitung und -visualisierung
Statistiktool R:
R ist eine Programmiersprache und freie Software (GNU)
Große Bandbreite an statistischen Funktionen und Datenvisualisierungen
Open Source und somit erweiterbar
Große Anzahl an freien Erweiterungen (Stand Sept. 2015: 7234 Packages)
Expert Analytics in Kombination mit R
4 Predictive Analytics Use Cases
24 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Expert Analytics in Kombination mit R
4 Predictive Analytics Use Cases
Agenda
25 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
1 Einführung
2 SAP Predictive Analytics Architektur
3 Einführung in Predictive Analytics 2.3
4 Predictive Analytics Use Cases
5 Fazit
26 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Große und erfolgreiche Schritte in Richtung Benutzerfreundlichkeit,
Erweiterbarkeit und Flexibilität
5 Fazit
SAP HANA Unterstützung
Verarbeitung großer
Datenmengen durch In-Memory
HANA APL-Funktionen
Benutzerdefinierte HANA PAL-
Komponenten
Big Data
Hadoop, Hive und Spark
Unterstützung
SAP Lumira Integration
Zeitreihenanalyse
Outlier Detection
Key Influencer
SAP HANA Unterstützung
Zurückschreiben in HANA
Scoring-Modelle als „stored
procedure“ auf HANA ausführen
View-Unterstützung
SAP BW on HANA
Big Data
Verbesserte Hadoop und Spark
Unterstützung
Hochdimensionale Daten mit mehr
als 50.000 Spalten möglich
Expert Analytics
Verbesserte R-Programmierung
RHadoop Unterstützung
Python für Entwickler
Zentrale Verbesserungen und
Erweiterungen
Big Data
Automatisierung in Hadoop
Über 500k-Spalten
Non-SQL Datenbanken
Cloud
Predictive Services in HCP
z. B. Recommendation, Scoring
Version 2.0 Version 2.3 Geplante Innovationen
27 © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Ihr Ansprechpartner
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics Use Cases mit SAP Predictive Analytics 2.3
Dr. Ramin Norousi
Leiter Competence Center Predictive Analytics
Service Unit Business Intelligence
Mobil: +49 (0)151 40667664
E-Mail: Ramin.Norousi@mhp.com
28 © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
MHPTimetable Monat 2015
weitere Infos
www.mhp.com/
events
MHPBoxenstopp
BIG DATA heute und
morgen
13-14 Uhr | 06.10.15
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http://www.youtube.com/MHPProzesslieferant http://de.slideshare.net/MHPInsights
MHPBoxenstopp
Self-Service BI mit
SAP
13-14 Uhr | 20.10.15
MHPBoxenstopp
Ganzheitliche
Modellierung
13-14 Uhr | 13.10.15
Automobilwoche
Kongress 2015
01.10.15
MHP und SAP
Business
Intelligence
Innovation Day
15.10.15
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