„Big Data“ – Modewort oder echter Mehrwert · „Big Data“ –Lösungen rund um Hadoop werden erwachsen. Flexible und frei skalierbare Speichermöglichkeit mit hoher Abfragegeschwindigkeit

freenet Group

Dr. Florian Johannsen

„Big Data“ – Modewort oder echter Mehrwert

2 | Titel der Präsentation | 07.07.2015

freenet Group


Mobilfunkgeschäft der freenet Group

Austausch von Daten

und Informationen

Im Geschäftsbetrieb

Netzbetreiber freenet Group Kunden

Hersteller,

Content-

Provider


Herausforderungen

Marktumfeld

Massives Wachstum ist vorbei

Hochkompetitiver Markt

Neue Trends / schnelle Veränderungen des Geschäftsfeldes (Home Automation, Content, etc.)

Reaktion

Steigender Bedarf für komplexere Analysen

Früherkennung von Trends

Pflege der Kundenbeziehung wird wichtiger

Trend zu kundenindividuellen Angeboten

Wachsende Anforderungen

bezüglich Menge und

Verfügbarkeit an immer

komplexeren Daten!


Vorteile von (neueren) Big Data-Lösungen

• Sofortiger Zugriff auf Daten für Analysen und Data Mining

• Geschwindigkeit bei dem Zugriff auf die Daten durch multiple Datenknoten

• Im Vergleich zum klassischen DWH niedrigere Anschaffungskosten pro

Terabyte Kapazität

• Skalierbarkeit des Speichervolumens

• In-Memory-Verarbeitung von Daten in der Analyse (Spark)

• Mehrsprachigkeit der Analyse (JavaScript, Scala, Python, R, …)

• SQL-Abfragen auf (Text-)Dateien


Bisheriger Umgang mit Daten

Analyse

unstrukturierte

Daten

semi-

strukturierte

Daten

strukturierte

Daten

?


Die Vision mit „Big Data“

Analyse

unstrukturierte

Daten

semi-

strukturierte

Daten

strukturierte

Daten


„Big Data“

Audio

Social Media

Email / Briefe

externe Daten

Analysen & Planungen

Kundenschreiben

Produkt-Daten

historische Daten


Erste Tests mit „Big Data“-Lösungen

Machbarkeits-Studie zu Kundenkontakt-

Analysen (Sprache und Text)

Sprachkontaktanalysen

Messung von Gesprächsgeschwindigkeit,

Gesprächsanteilen, Sentiment.

Analyse der Servicequalität.

Indikationen für Vermarktungserfolge.

Schriftkontaktanalysen

Automatische Zuordnung des Gesprächsthema.

Messung der Positivität der Kundenschreiben.

Erkennung ja / nein

Gesprächsleitfaden

Metadaten Sprache

Sentiment

Anspruch

Au

fwa

nd


Ergebnisse

Sprachkontaktanalysen

Gespräche lassen sich detailliert analysieren

Erkennung von erfolgreichen Verkaufsgesprächen, Abgleich mit Gesprächsleitfaden, allgemeinen

Metadaten (Deutlichkeit der Sprache, Gesprächsanteile, etc.) und Sentiments.

Messung optimaler Gesprächslänge, Gesprächsanteile und Sprechgeschwindigkeit.

Speicherbedarf: 5MB / h bei 600.000 Gesprächen im Monat (etwa 100GB an Daten).

Schriftkontaktanalysen

Auch Kundenschreiben lassen sich detailliert analysieren.

Automatische Zuordnung der Schreiben zu einem (oder mehreren) von 135 Service-Themen.

Sentiment-Einschätzung der Kundenschreiben sind ebenfalls möglich.


Datenhaltung aus Analystensicht mit der Einführung von „Big Data“

Data Warehouse

Data LakeExplorative Analysis

Big Data Archive

Zeit

Daten

3.

2.

1.


Ziele

Verstehen von

Kundenbedürfnissen

Steuerung

von Marketing-

Maßnahmen

Betrugs - /

AnomalieerkennungProzessoptimierungen

Optimierung der

Kommunikation

Trend-Früherkennung


Fazit

Der Mehrwert von „Big Data“

„Big Data“ – Lösungen rund um Hadoop werden erwachsen.

Flexible und frei skalierbare Speichermöglichkeit mit hoher Abfragegeschwindigkeit.

Basis für Analysen von großen Mengen an semistrukturierten oder unstrukturierten Daten.

…aber

Wachsende Anforderungen an Analysten und Data Governance.

Notwendigkeit der Vermischung von klassischen mit statistischen Programmierkenntnissen und

Datenhaltung mit Analyse.

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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„Big Data“ – Modewort oder echter Mehrwert · „Big Data“ –Lösungen rund um Hadoop werden erwachsen. Flexible und frei skalierbare Speichermöglichkeit mit hoher Abfragegeschwindigkeit