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© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Die Vielfalt bei Predictive Analytics Werkzeugen Tools & Techniken bei Predictive Analytics Claudio Weck | MHPBoxenstopp: 08.11.2016

Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Die Vielfalt bei Predictive Analytics Werkzeugen

Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Claudio Weck | MHPBoxenstopp: 08.11.2016

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15.11.2016 Umsteigen nach HANA! Die Transformation sicher und leicht gemacht, mit dem

MHPVorgehensmodell

22.11.2016 Global VAT Management Prozess-Standardisierung im Hinblick auf das

Umsatzsteuerrecht

29.11.2016 Prozesstransparenz durch Process Mining Erhebung, Visualisierung und Optimierung von Prozessabläufen

Einleitung

Agenda Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.

Weitere MHPBoxenstopps www.mhp.com/events

Wo Sie uns in 2016 auch finden können… www.mhp.com/events

13.00 - 13.05 Uhr Begrüßung Nadine Zembrod

13.05 - 13.45 Uhr Vortrag Claudio Weck

13.45 - 14.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über die Chat-

funktion im rechten Fenster Fragen einreichen.

www.youtube.de/MHPProzesslieferant www.slideshare.net/MHPInsights

MHPBoxenstopp: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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MHPBoxenstopp: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Ihr Gesprächspartner

Claudio Weck

Leiter Competence Center

Predictive Analytics

SU BI & BIGDATA

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Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.

Genauso wie im Großen und Ganzen.

MHPBoxenstopp: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Wir wissen aus Erfahrung,

wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.

Page 5: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Mieschke Hofmann und Partner (MHP)

A Porsche Company

MHPBoxenstopp: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Der Unterschied

Symbiose aus Management- + 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

Die Leistung

Management Consulting

System Integration

Managed Services

Business Solutions

Page 6: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.

Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.

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 Future City Sustainable

Mobility Digitalisierung

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Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.

Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.

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 Future City Sustainable

Mobility Digitalisierung

Tools & Techniken bei

Predictive Analytics

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Page 8: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Agenda

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1. Warum Predictive Analytics?

2. Prädiktive Methoden

3. Technologien

4. Integration in die Organisation

5. Fazit

Page 9: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 9

1. Warum Predictive Analytics?

2. Prädiktive Methoden

3. Technologien

4. Integration in die Organisation

5. Fazit

Page 10: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Einordnung und Definition

1. Warum Predictive Analytics?

„Predictive Analytics is technology that

learns from experience (data) to predict the

future behavior of individuals in order to

drive better decisions.“ -Eric Siegel

Data Mining

Muster-

erkennung

Trends

Prognosen Predictive

Analytics &

Maintenance

Was, wenn man die Probleme exakt

vorhersagen könnte?

Page 11: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Real Life Use Cases / Referenzen

1. Warum Predictive Analytics?

Real-Time Voraussage von

Produktionsfehlern

Qualitätsoptimierung beim

Herstellungsprozess

Verschleißanalyse in der

Intralogistik

Verschleißanalyse bei Getrieben

Neue Geschäftsmodelle auf Basis

hochwertiger Analysemodelle

Fraud Prediction im

Finanzsektor

Prognosen für Marketing

und Sales

HR Analysen zur Fluktuation,

Jobentwicklungen & Ausland

Social Media Analysen

Erschaffung neuer digitaler

Dienste

Predictive Maintenance & Quality Predictive Analytics

Quellen: siehe letzte Seite

Page 12: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Predictive Analytics führt zu einer methodischen Weiterentwicklung

1. Warum Predictive Analytics?

Reifegrad / Weiterentwicklung der Erkenntnisfähigkeit

Wett

bew

erb

svo

rteil

Von Tracking:

Was ist

passiert?

Zu Predictive Analytics:

Warum passierte etwas?

Was wird passieren?

Was passiert, wenn …?

Wie kann es verbessert

werden?

Metriken

Benchmarks

Reporting

Vorhersagen

Predictive

Change

Korrelationen

Kausalität

Quellen: Investing in People: Financial Impact of Human Resource Initiatives, by Wayne Cascio & John Boudreau FT Press 2010, iNostix 2013, hannovermesse.de, MHP 2016

Einsparung bei

Reparaturen 12%

Reduzierung der

Wartungskosten 30%

Rückgang ungeplanter

Stillstände 70%

Ziel

Zukünftiger Ereignisse

voraussehen, um präventive

Maßnahmen gegen potentielle

Probleme treffen zu können

Page 13: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Besonderheiten bei Predictive Maintenance

1. Warum Predictive Analytics?

Predictive

Maintenance

Conditioning

Monitoring

Traditionelle

Wartung

BIGDATA

Sensoren Prädiktive

Modelle

Predictive

Maint.

Maturity Model

Top Down

Bottom Up

Werksbetreiber

Das Two-Stage Verfahren

Heutiges Enablement

Herausforderungen bei der Datennutzung

Hersteller, z.B. von

Produktionsmaschinen

1 Lasten beim Untersuchungsobjekt

... 2 Wissensgenerierung & Modellierung

Exakte Prognosen zu Bauteilen

Quellen: Bosch.de, mercedes-amg.de, Audi.de

Page 14: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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1. Warum Predictive Analytics?

Analyse Fahrzeugdaten

Sensor-Signale/Events

Virtuelle Signale

Integrierte Externe Daten

Use Cases

User Centric

Case Sensitive Car

Enhanced Navigation

Communication

Payment / Gov. / FASS

Datengetriebene prädiktive Analysen generieren neue Use Cases - Beispiel

Page 15: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Agenda

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1. Warum Predictive Analytics?

2. Prädiktive Methoden

3. Technologien

4. Integration in die Organisation

5. Fazit

Page 16: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Ziele von Predictive Analytics

2. Prädiktive Methoden

Predictive Analytics bedeutet unbekannte Zusammenhänge zu erkennen und Zukünftiges prognostizieren.

Daten

sammeln

Zusammenhänge

erkennen

Zukünftiges

prognostizieren

Klassifikation Clustering Assoziationsanalyse Numerische Vorhersage Text Mining Web Mining

Page 17: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Predictive Analytics am Beispiel 1/2

2. Prädiktive Methoden

Korrelations- & Assoziationsanalysen Klassifikationsverfahren Regressionsanalyse

Berechnung von

Zusammenhängen von Wertreihen

und Identifikation von starken

Regeln, z.B. zwischen Event- und

Signalwerten wie Temperatur,

Motorendrehzahl, Öldruck

Labeling und Einordnung neuer

Datensätze in vordefinierte

Kategorien anhand von bisherigen

Einschätzungen:

z.B. Fehlerbereiche

Prognosen von Zielvariablen

basierend auf einer Anzahl von

Kriterien

z.B. Maschinen-Konfigurationen bei

häufigeren Ausfällen

X

Y

Page 18: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 18

Predictive Analytics am Beispiel 2/2

2. Prädiktive Methoden

Clustering Ausreisseranalyse (Zeitreihen) Prognosen

Einordnung und Labeling von

Datensätze in bisher unbekannte

Gruppen anhand ihrer Ähnlichkeit

z.B. ähnliche Maschinenzustände

erkennen

Aufdecken von Anomalien in Daten,

welche typischerweise technische

Defekte oder Fehler im geprüften

Objekt sein können,

z.B. extreme Temperaturen (-500°)

Voraussage von zukünftigen

Ereignissen auf Basis der

Vergangenheit und

ausschlaggebenden Kriterien

z.B. Sensordaten im Dauerbetrieb

Page 19: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 19

1. Warum Predictive Analytics?

2. Prädiktive Methoden

3. Technologien

4. Integration in die Organisation

5. Fazit

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Landschaft Predictive Analytics

3. Technologien

Quelle: http://bimonitor.wordpress.com (2016)

Behalten Sie noch den

Durch lick?

Page 21: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 21

Metriken von Predictive Analytics & Maintenance Technologien

3. Technologien

BIGDATA

Plattformen

Predictive

Enterprise

Plattformen

Predictive

Maintenance

Plattformen

Predictive

Algorithmik

Workflow &

Data Mining

Tools

Integration

Flexibilität

Initiale

Kosten

Initialer

Aufwand

Page 22: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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IBM – Die Welt des Cognitive Computing

3. Technologien

Toolauswahl:

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Statistics

IBM PMQ

IBM WATSON

PMQ

IBM baut neben dem klassischen SPSS auf

Cognitive Cloud Computing mit IBM

Watson für fast alle IT Bereiche.

Quelle: ibm.com

Page 23: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 23

SAS – Die Marktführer bei vielen Branchen

3. Technologien

SAS führt mit 40 Jahren Erfahrung

das Predictive Analytics Feld an und

eignet sich besonders gut für große,

bereichsübergreifende Lösungen.

MHP Ansprechpartner

Dr. Ramin Norousi

Quelle: sas.com

Modify 3

Sample 1

Explore 2

Model 4

Assess 5

Toolauswahl:

SAS EnterpriseMiner

SAS EnterpriseGuide

SAS Contextual Analysis

SAS Analytics for IoT

Page 24: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 24

SAP integriert Predictive Analytics

in bestehende SAP Lösungen

und baut IoT Plattformen aus.

SAP – Unterstützung bei der Digitalen Transformation

3. Technologien

Quelle: sap.com

Toolauswahl:

SAP Predictive Analytics

SAP HANA PAL

SAP IoT

Page 25: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 25

Microsoft – Starke Ambitionen in Advanced Analytics

3. Technologien

Die Kombination von Microsoft Azure ML,

Excel Data Mining in SharePoint oder SQL

Servern mit PowerApps bietet einen

einfachen Einstieg in Predictive.

Quellen: Microsoft.de

Toolauswahl:

Excel mit Data Mining Tools

SQL Server 2016

Azure Cloud & ML

PowerApps & BI

Page 26: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 26

KNIME und rapidminer – freies Data Mining

3. Technologien

KNIME und rapidminer ermöglichen Data

Mining mit visuellem Workflow mittels

vielen Algorithmen der Open Source

Community.

Quellen: knime.org, rapidminer.com

Toolauswahl:

KNIME

rapidminer

Page 27: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 27

Statistiksprache R & Shiny – Die aktuellsten Algorithmen

3. Technologien

Die statistische Programmiersprache R

bietet die größte Flexibilität und die

neusten wissenschaftlichen

prädiktiven Algorithmen.

Quellen: R-Project.org, R Studio

Toolauswahl:

R

R Studio

Shiny

Integration in alle

vorherigen Plattformen

Page 28: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 28

Maschinelles Lernen: Deep Learning für Bild-Mustererkennung &Texte (NLP)

3. Technologien

Zunahme der Datenmengen

Selektion der Kriterien schwieriger

Größere Rechenkapazität verfügbar

Betrachtung unstrukturierter Daten

Fortgeschrittene Entwicklungen im Bereich

Deep Learning

Deep Learning für Objekterkennung:

Deep Neuronal Networks

Convolutional Neuronal Networks

Quellen: Spark Mllib, scikit-learn.org, TensorFlow, Numenta

Toolauswahl:

Spark MLlib

TensorFlow

Python scikit-learn

Numenta NuPic

Bild: Saulius Garalevicius

Bild: Alisneaky

Page 29: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 29

Forrester.com

Abhängig von Fragestellungen und Datenbasis passende Tools evaluieren

3. Technologien

Evaluation der Analyse Tools und

Plattformen abhängig von jeweiligen

Analyse-Zielen und Rahmenbedingungen

Das Ziel bestimmt die Tools

Page 30: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 30

1. Warum Predictive Analytics?

2. Prädiktive Methoden

3. Technologien

4. Integration in die Organisation

5. Fazit

Page 31: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 31

Data Mining und Wissens-Exploration

4. Integration in die Organisation

Deskriptive Analytik

Prädiktive Analytik

Operationalisierung

Explorative Analytik

Deployment 6

Data

Preparation

3

Business

Understanding 1 2

Modeling 4

Evaluation 5

Data

Understanding

Date

nin

teg

rati

on

/ B

IGD

ATA

Pla

ttfo

rm

Vis

ualisi

eru

ng

Page 32: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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Data Science Toolbox, IT-Architekten, Datenintegratoren, Data Scientists

4. Integration in die Organisation

Wissensbereiche

Data Science

Prozess

CRISP-DM

ETL und MDP

KDD / SEMMA

Design Thinking

Prozesserfahrung

Prozesse im Unternehmen

Datenverständnis, z.B.

zum Automotive Fahrzeugdatenbus

Fachliche Expertise

Artikel im CIO magazin von Alf Porzig vom 26.10.2016

Erkenntnisse & Trends

Predictive Analytics

Mustererkennung

Machine Learning

Mathematik

Algorithmik

BIGDATA

DATA

SCIENCE

BEI MHP

Key Performance

Indexes im BI Umfeld

Page 33: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 33

Mögliches Vorgehensmodell

4. Integration in die Organisation

SCRUM / Kanban

z.B. mit Redmine/JIRA

Durch agiles Projektmanagement zu einer flexiblen und schnellen Lösung kommen

Identifikation Use Cases 1a

Datengetriebe Analysen 1b

Jump start @ BIGDATA Lab 2a Spezialtrainings 3

Knowledge Exchange 2b

Technologie-Einsatz

& Evaluation

Operationalisierung

BIGDATA IT-Architektur

Page 34: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 34

Autonome Autos

Ausblick wohin die analytische Reise geht

4. Integration in die Organisation

BIGDATA

Data Mining

Datenintegration

Digitale Strategie

Einfluss auf das Geschäft?

Warum passiert etwas?

Was passiert, wenn… ?

Predictive

Analytics

+ Neurowissenschaften

+ Semantik & Optimierung Quellen: Spark MLlib, TensorFlow, Pixabay.de

Page 35: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 35

1. Warum Predictive Analytics?

2. Prädiktive Methoden

3. Technologien

4. Integration in die Organisation

5. Fazit

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© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 36

Warum?

Transformation der Analytics Welt - Mehrwert durch tiefgehende Statistik

5. Fazit

Zeit für neue Erkenntnisse Quellen: siehe u.a. letzte Seite

Page 37: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 37

Ihr Ansprechpartner

MHPBoxenstopp: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

Claudio Weck

Leiter Competence Center Predictive Analytics

SU BI & BIGDATA

Mobil: +49 151 4066 7937

E-Mail: [email protected]

Page 38: Tools & Techniken bei Predictive Analytics

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MHPBoxenstopp

Prozesstransparenz

durch Process Mining

MHPBoxenstopp

Global VAT

Management

MHPTimetable 2016

Weitere Infos

www.mhp.com/

events

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Mitschnitte und Videos im Channel: Präsentationsunterlagen:

http://www.youtube.com/MHPProzesslieferant http://de.slideshare.net/MHPInsights

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Umsteigen nach

HANA!

11-12 Uhr | 15.11.16 11-12 Uhr | 22.11.16 11-12 Uhr | 29.11.16

Bildquellen:

Porsche.de, MHP.com, Flaticon.com, Audi.de

Pixabay.de, icons8.com, Mercedes-amg.com,

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