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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

Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16

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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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Eine IBM Lösung für Predictive Analytics Anwendungsszenarien

Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16

Behnam J. Esfahani, Dr. Ramin Norousi | MHPBoxenstopp: 11.11.2014

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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

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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)

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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/

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Vernetzte

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13-14 Uhr | 11.11.14

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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.

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BI Strategie im Zeitalter

von Big Data

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Automobilwoche

Kongress 2014

Zielgruppe Zukunft

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