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Zukunftskongress Logistik in Dortmund 2015: Big Data Strategie für den Online-Handel

Stärken und Herausforderungen im Umgang mit Big Data im Kontext Handel werden aufgezeigt und an Beispielen erläutert. Des Weiteren werden Möglichkeiten zur ganzheitlichen Umsetzung von BI aufgezeigt, um Entscheidungen im Sinne des Business besser zu machen.

1 von 18
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BIG DATA STRATEGIE FÜR
DEN ONLINE-HANDEL
Am Beispiel der OTTO GmbH & Co KG
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 1
Dortmund, 09. September 2015
Anliegen des heutigen Dialogs
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 2
Über mich Inhalt des Dialogs Ziel des Dialogs
− Conny Dethloff
− Otto GmbH & Co KG
− Abteilungsleiter OTTO Business
Intelligence
− 16 Jahre praktische Erfahrung
im Thema Business Intelligence
− Kurze einleitende Gedanken zu
BI und Big Data.
− Einsatz von BI und Big Data bei
OTTO.
− Potentiale und Grenzen von Big
Data.
− Die OTTO Sicht auf
Herausforderungen und
Lösungsoptionen im Kontext
von BI und Big Data sind
bekannt.
Logbuch meiner Reise des Verstehens: http://blog-conny-dethloff.de/
Agenda
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 3
Wozu BI und was ist »Big Data«?
Was bedeutet BI für OTTO und wie eingesetzt?
Wo liegen die Grenzen von Big Data und wie gehen
wir bei OTTO damit um?
Was ist die Aufgabe von BI?
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 4
1 Unternehmensführung bedeutet tagtäglich Entscheidungen zu treffen.
2
Der Entscheidungsprozess läuft grob in 2 Phasen ab. Man muss sich einem
Kontext entsprechend relevante Fragen stellen, um diese dann zu beantworten.
Die Antwort(en) bilden dann die Entscheidung(en) ab.
3
Die Aufgabe von BI besteht nun einzig und allein darin, beide oben
angesprochenen Phasen einer Entscheidung auf Basis von Daten (Big Data)
optimaler zu gestalten.
Was ist Big Data? Die 3 Vs
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 5
Symbolik von: http://www.kpmg.com/DE/de/Documents/mdws-survey-2015-kpmg.pdf
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Was ist Big Data? Die 5 Vs (Relevant Data)
Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 6
Volume
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Veracity
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Schaffung von Mehrwerte durch Datennutzung
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Zukunftskongress Logistik in Dortmund 2015: Big Data Strategie für den Online-Handel

  • 1. BIG DATA STRATEGIE FÜR DEN ONLINE-HANDEL Am Beispiel der OTTO GmbH & Co KG Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 1 Dortmund, 09. September 2015
  • 2. Anliegen des heutigen Dialogs Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 2 Über mich Inhalt des Dialogs Ziel des Dialogs − Conny Dethloff − Otto GmbH & Co KG − Abteilungsleiter OTTO Business Intelligence − 16 Jahre praktische Erfahrung im Thema Business Intelligence − Kurze einleitende Gedanken zu BI und Big Data. − Einsatz von BI und Big Data bei OTTO. − Potentiale und Grenzen von Big Data. − Die OTTO Sicht auf Herausforderungen und Lösungsoptionen im Kontext von BI und Big Data sind bekannt. Logbuch meiner Reise des Verstehens: http://blog-conny-dethloff.de/
  • 3. Agenda Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 3 Wozu BI und was ist »Big Data«? Was bedeutet BI für OTTO und wie eingesetzt? Wo liegen die Grenzen von Big Data und wie gehen wir bei OTTO damit um?
  • 4. Was ist die Aufgabe von BI? Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 4 1 Unternehmensführung bedeutet tagtäglich Entscheidungen zu treffen. 2 Der Entscheidungsprozess läuft grob in 2 Phasen ab. Man muss sich einem Kontext entsprechend relevante Fragen stellen, um diese dann zu beantworten. Die Antwort(en) bilden dann die Entscheidung(en) ab. 3 Die Aufgabe von BI besteht nun einzig und allein darin, beide oben angesprochenen Phasen einer Entscheidung auf Basis von Daten (Big Data) optimaler zu gestalten.
  • 5. Was ist Big Data? Die 3 Vs Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 5 Symbolik von: http://www.kpmg.com/DE/de/Documents/mdws-survey-2015-kpmg.pdf Volume Velocity Variety Sehr Große Datenmengen Schnell produzierte Daten Große Vielfalt an Datenarten
  • 6. Was ist Big Data? Die 5 Vs (Relevant Data) Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 6 Volume Velocity Variety Veracity Value Sehr Große Datenmengen Schnell produzierte Daten Große Vielfalt an Datenarten Enge regulatorische Leitplanken für Datennutzung Schaffung von Mehrwerte durch Datennutzung Symbolik von: http://www.kpmg.com/DE/de/Documents/mdws-survey-2015-kpmg.pdf
  • 7. Warum haben wir Big Data? Weil wir es können! Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 7 Stete Weiterentwicklung der IT Alle Menschen können sich im Internet äußern (Web 2.0) Die Daten verbreiten sich in rasend schneller Geschwindigkeit um den Globus. Verbesserte Messverfahren, um Daten zu messen (Sensoren). Verbesserte Speicherverfahren. Speicherplatz wird immer billiger. Big Data
  • 8. Agenda Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 8 Wozu BI und was ist »Big Data«? Was bedeutet BI für OTTO und wie eingesetzt? Wo liegen die Grenzen von Big Data und wie gehen wir bei OTTO damit um?
  • 9. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 9 Es ist essentiell Entscheidungen auf Basis von Daten mehrwertgenerierender zu gestalten! Historische Daten Realtime Daten Entscheiden (automatisiert) Reporting Entscheiden t) Entscheiden (teilautomatisier t) Daten Handeln Handeln Analytics BRAIN Es besteht der feste Glaube daran, dass wir unser Business auf Basis von datengestützten Entscheidungen entscheidend besser machen können. Das ist die Kernaufgabe von BI bei OTTO. Eine fortschrittliche BI Plattform wird benötigt BRAIN
  • 10. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 10 Was muss die neue BI Plattform BRAIN können, um Entscheidungen besser zu gestalten? Daten- und Entscheidungsvorbereitung (Teil-) Automatisierte schnelle Entscheidungen (Maschine) Manuellelangsame Entscheidungen(Mensch)
  • 11. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 11 BRAIN wird auf Basis funktionaler Stacks aufgebaut, die die Funktionalitäten spiegeln? CLASSIC STACK REAL-TIME STACK BIG DATA STACK ANALYTIC STACK REPORTING STACK Informationsbereitstellung für (teil-) automatisierte Entscheidungen Generierung von Information über analytische Modelle Generierung von Information aus polystrukturierten Daten für Entscheidungen Generierung von Information aus relationalen Daten für Entscheidungen Informations- bereitstellung für manuelle Entscheidungen
  • 12. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 12 Entscheidungen innerhalb von BRAIN laufen in Analogie zum Menschen ab. Intuitive („schnelle“) Entscheidungen Rationale („langsame“) Entscheidungen − Ein Mensch fasst auf die heiße Herdplatte und zieht die Hand sofort wieder zurück, ohne nachzudenken. − Die Fähigkeit, dies tun zu können resultiert aus gemachten Erfahrungen. − Ein Mensch plant seinen Urlaub. − Dafür stellt er reifliche Überlegungen an. Er recherchiert im Netz, fragt Bekannte und Freunde zu ihren Erfahrungen. − Er trifft eine reiflich überlegte Entscheidung.
  • 13. Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 13 Retargeting im Display Advertising BRAIN im Zentrum der Entscheidungsvorbereitung User ist auf otto.de User/ Kunde 1 2 Erkenntnisse gewinnen OTTO MA Erfolgskontrolle: • War mein Bannerkauf erfolgreich? • Habe ich Geld verdient? Setzen von Regeln entsprechend der Ziele von OTTO z.B. Umsatzsteigerung, Neukunden Erkenntnisgewinn: • Welche Artikel wurden gesucht? • Welche Artikel wurden angeschaut? Treffen automatischer Entscheidungen auf Basis von Daten Gebotspreis und Banner zur Ausspielung ? User ist auf externer Seite3 5 4 Angebot der Werbefläche an OTTO • Kenne ich den User? • Ist der User für OTTO relevant? • Welches Banner möchte ich dem User ausspielen? • Wieviel bin ich bereit dafür zu bezahlen? Customer Journey OTTO interne Prozesse
  • 14. Agenda Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 14 Wozu BI und was ist »Big Data«? Was bedeutet BI für OTTO und wie eingesetzt? Wo liegen die Grenzen von Big Data und wie gehen wir bei OTTO damit um?
  • 15. Big Data: Blick in den Rückspiegel! Aber nach vorne? Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 15 1 Daten entstehen aus Handlungen der Kunden aus der Vergangenheit. Das heißt wir erkennen ausschließlich vergangenheitsbezogene Muster in Daten. Nehmen wir Daten also stur als Basis für Entscheidungen hemmen wir Innovationen. Neues erkennt man nicht direkt an Korrelationen zwischen Daten. 2 Korrelationen können aber einen Pfad für Neues andeuten, müssen aber nicht. − Beispiel 1: Immer dann wenn Nicolas Cage in Filmen mitspielt, fällt ein Mensch in den USA in den Swimming Pool1. keine Kausalität − Beispiel 2: Kreditgewährung über Internet: Ausfallquoten korrelieren mit einem bestimmten installierten Schrifttyp das Kunden2. Kausalität 1 Quelle: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations 2 Zugetragener Use Case
  • 16. Ausweg? Verstärkter den Kopf benutzen! Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 16 Typische erste Gespräche 1. Generierung von Daten 2. Irgendwas mit Daten 3. ??? 4. Profit!!! Typischer Big Data Ansatz 1. Generierung von Daten 2. Hypothesen 3. Testing Optimaler Big Data Ansatz 1. Hypothese 2. Hypothesenbasierte Generierung von Daten 3. Testing 1. Man startet bei Hypothesen. Hypothesen werden durch Erfahrung geleitet, Was passiert wenn keine Erfahrungen da sind, wie bei Big Data? Ersetze Business Case durch Glaube. 2. Herstellen eines geschlossenen Testzyklus (Closed Loop). 3. BI muss in diesem Sinne operationalisiert werden.
  • 17. Den geschlossenen Testzyklus zu operationalisieren ist essentiell! Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 17 Agieren/ ReagierenMarkt Unternehmen Beobachten/ Reflektieren Erkenntnisse gewinnen Entscheiden/ Handeln Es besteht keine Option, den geschlossenen Testzyklus bereichsübergreifend im Unternehmen nicht zu operationalisieren. Dieser ist nämlich gleichbedeutend mit der Unternehmensführung an sich.
  • 18. Vielen Dank! Conny Dethloff (OTTO GmbH & CO. KG) 18 DISKUSSION