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Eine IBM Lösung für Predictive Analytics Anwendungsszenarien. In diesem MHPBoxenstopp erhalten Sie im Rahmen einer Live Demo von unseren Experten Behnam Janghorban Esfahani und Dr. Ramin Norousi Einblicke in die aktuelle Lösung des IBM SPSS Modeler 16. Neben einer Einordnung und Abgrenzung im IBM SPSS Portfolio werden Sie auch Beispiele für potentielle Anwendungsszenarien kennenlernen.
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© 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Eine IBM Lösung für Predictive Analytics Anwendungsszenarien
Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16
Behnam J. Esfahani, Dr. Ramin Norousi | MHPBoxenstopp: 11.11.2014
© 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 2
Einleitung
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16
www.youtube.de/MHPProzesslieferant
Weitere MHPBoxenstopps
Agenda
Wo Sie uns in 2014 auch finden können…
www.mhp.de/Events
www.mhp.com/de/events
Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.
11.11.2014 Vernetzte Produktionssysteme im Zeitalter Aktuelle und künftige Szenarien
von 4.0
18.11.2014 Business Process Management mit SAP Geschäftsprozessmodellierung- und implementierung mit
NetWeaver BPM SAP NetWeaver BPM
25.11.2014 BI Strategie im Zeitalter von Big Data Von den Besten lernen
www.mhp.com/de/events
11.00 – 11.10 Uhr Begrüßung Christine Manthey
11.10 – 11.45 Uhr Vortrag Behnam J. Esfahani und Dr. Ramin Norousi
11.45 – 12.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über Chatfunktion
im rechten Fenster Fragen einreichen.
www.slideshare.net/MHPInsights
13.11.2014 Automobilwoche Kongress 2014 Hilton Berlin, Berlin
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Ihre Gesprächspartner
Behnam J. Esfahani
Leiter Competence Center
Predictive Analytics
SU Business Intelligence
Christine Manthey
Senior Consultant
SU Business Intelligence
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16
Dr. Ramin Norousi
Senior Consultant
Predictive Analytics
SU Business Intelligence
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Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.
Genauso wie im Großen und Ganzen.
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16
Wir wissen aus Erfahrung,
wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.
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Mieschke Hofmann und Partner (MHP)
A Porsche Company
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16
Die Leistung
Management Consulting
System Integration
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
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Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.
Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16
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 Cloud Compute
Sustainable
Mobility Social Business Mobile Business
Real-time
Business Industry 4.0
Predictive
Analytics
Agenda
© 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7
1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
2. IBM SPSS Portfolio
3. Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
4. Fazit
Agenda
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1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
2. IBM SPSS Portfolio
3. Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
4. Fazit
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F & E Beschaffung Produktion Marketing Vertrieb
Finanzen & Controlling
Logistik
Personalwesen
Kommunikation
Bsp. Risiko- und
Betrugsanalysen
Bsp. Predictive Quality
Assurance
Bsp. Lieferanten
Wertanalysen
Bsp. Predictive
Maintenance Bsp. Next Best
Offer / Extra
Bsp. Absatz-
prognosen
Bsp. Vorausschauende
Beschaffung
Bsp. Social Media
Analytics
Bsp. Identifizierung von
Erfolgsindikatoren
etc.
Kundenservice Bsp. Warranty Analytics
Anwendungsfälle entlang der gesamten Wertschöpfungskette
1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
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Einsatzgebiete von Predictive Analytics Methoden
1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
Segmentierung
Klassifikation
Assoziation
Regression
Zeitreihenanalyse
Simulation
Bildung von Gruppen verwandter Beobachtungen
Bsp. Clustern von Produkten oder Kunden
Entdecken unbekannter Einflußfaktoren und Messung ihrer Auswirkung
Bsp. Betrugserkennung/-vermeidung
Auftreten häufiger Merkmale oder Merkmalskombinationen
Bsp. Recommendation Engine
Messung von Zusammenhängen und Vorhersage ihrer Auswirkung
Bsp. Churn Analysen
Erkennen von Trends
Bsp. Prognosen
Bewertung von Ereignissen
Bsp. Monte Carlo Simulationen
Agenda
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1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
2. IBM SPSS Portfolio
3. Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
4. Fazit
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Überblick IBM SPSS Portfolio
2. IBM SPSS Portfolio
(Quelle: IBM)
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Abgrenzung IBM SPSS Modeler zu IBM SPSS Statistics
2. IBM SPSS Portfolio
(Quelle: IBM)
„Generierung von Hypothesen (Explorativ)“
Arbeitsweise ist ablauforientiert aufgebaut
Einlesen von unterschiedlichen Datenquellen an verschiedenen Bereichen der Datenaufbereitung möglich
Falls sich Rohdaten ändern, muss der Stream neu angestoßen zu werden
Datentransformationen haben keine Auswirkungen auf die Originaldaten Modelle zum Auffinden der relevanten Variablen
Modellvergleich graphisch und tabellarisch möglich
Metamodelling wird unterstützt
Modellparameter sind im Nugget vorhanden
„Überprüfung von Hypothesen“
Arbeitsweise zielt auf Einzelergebnissen
Externe Datenquellen müssen als sav Datei abgespeichert werden, um diese anschließend zusammenzufügen
Falls sich Rohdaten ändern, muss der Prozess neu gestartet werden
Datentransformationen verändern sofort den Originaldatensatz
relevante Variablen schon bekannt und
ausgewählt
Modellvergleich nur eingeschränkt möglich
Metamodelling sehr komplex
Modellparameter werden tabellarisch ausgegeben
IBM SPSS Modeler IBM SPSS Statistics
Agenda
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1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
2. IBM SPSS Portfolio
3. Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
4. Fazit
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Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
3. Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
Agenda
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1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
2. IBM SPSS Portfolio
3. Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
4. Fazit
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Einschätzung und Besonderheiten
4. Fazit
Mit dem Funktionsumfang von IBM SPSS Modeler können sämtliche Predictive Analytics
Fragestellungen beantwortet werden
Hohe Benutzerfreundlichkeit: Die Arbeitsweise erfolgt visuell und prozeßorientiert
Flexible Individualisierungs- und Erweiterungsmöglichkeiten durch R und Python
Performanceoptimierung durch SQL-Pushback und In-Database-Modelling
Text Analytics: Einbeziehung unstrukturierter Textdaten in den Analyseprozess möglich
Das IBM SPSS Portfolio ermöglicht zudem eine nahtlose Integration in bestehende
System- und Prozesslandschaften
Mit der CRISP-DM Methodik ermöglicht IBM einen schnellen Zugang und Einstieg in
die Welt der Modellierung und Predictive Analytics
IBM ist Leader im Gartner Magic Quadrant für Advanced Analytics Platforms (2014)
18 © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH
Ihr Ansprechpartner
MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16
Behnam J. Esfahani
Leiter Competence Center Predictive Analytics
Service Unit Business Intelligence
Mobil: +49 (0)151 4066-7412
E-Mail: [email protected]
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www.mhp.com/
events
MHPTimetable
weitere Infos MHPBoxenstopp
Vernetzte
Produktionssysteme im
Zeitalter von 4.0
13-14 Uhr | 11.11.14
Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung
Haben Sie einen MHPBoxenstopp verpasst? Kein Problem - in
unserem MHP YouTube-Channel und auf unserem SlideShare
Profil finden Sie alle vergangenen Websessions:
MHPBoxenstopp
Business Process
Management mit SAP
NetWeaver BPM
13-14 Uhr | 18.11.14
MHPBoxenstopp
Predictive Analytics mit
IBM SPSS Modeler 16
11-12 Uhr | 11.11.14
www.youtube.de/MHPProzesslieferant
www.slideshare.net/MHPInsights
PTC Live Stuttgart
MHP als Aussteller bei
der PTC Live in
Stuttgart vertreten
8.30 Uhr | 18.11.14
PTC Live Stuttgart
MHP als Aussteller bei
der PTC Live in
Stuttgart vertreten
8.30 Uhr | 18.11.14
Projekt-
management
Kooperativ, Agil & Co.
– blicken Sie noch
durch?
13 Uhr l 25.11.14
MHPBoxenstopp
BI Strategie im Zeitalter
von Big Data
13-14 Uhr l 25.11.14
Automobilwoche
Kongress 2014
Zielgruppe Zukunft
9.30 Uhr | 13/14.11.14