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ÖBB - Bahnstrombedarfsprognose- mit Advanced Analytics
SQL Server 2014 ohne Integration von Analytics Engine
 alle Aufrufe von R müssen extern gehandhabt werden
 drei Services für die Automatismen im System
 Vorhersage
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 die Web-Applikation als User-Interface
 die Datenbank ohne Intelligenz (als Datenbewahrer und Vermittler)
Aktiver Systemaufbau
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 es bleiben nur noch zwei (einhalb) Komponenten
 die Web-Applikation als User-Interface
 die Datenbank mit Intelligenz (als Datenbewahrer, Vermittler und
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Möglicher Systemaufbau
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ÖBB - Bahnstrombedarfsprognose- mit Advanced Analytics

  • 4. About me – Mario Schnalzenberger  Informatiker, Statistiker und Volkswirt  Forscher (Uni Linz)  Forschung im Bereich Gesundheit, Alterung, Pensionen und vielem mehr  Veröffentlichungen in Klinischer Forschung, Economics und Econometrics  bei cubido unterstütze ich Kunden im Bereich  DWH und Business Intelligence  Predictives in Richtung Industrie 4.0 und Marketing Intelligence  Big Data und verwandten Themen  SQL Server, Cubes, MDX, R, C#, SAP Infinite Insights, MCSA, MCSE BI, uvm.  m.schnalzenberger@cubido.at
  • 5. Mobile Solutions zB. cubido Conference Guide cubido business solutions gmbh Business Intelligence Damit Sie die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort haben Individuelle Softwareentwicklung Lösungen, die sich an Ihr Unternehmen anpassen und nicht umgekehrt
  • 6.  Statistik  Machine Learning  R  Azure ML  Microsoft SQL Server 2016 Was ist was?
  • 7. Der Ablauf in „Predictive“ Projekte 1. Daten sammeln und aufbereiten 2. Daten analysieren 3. Verbesserungen erarbeiten 4. „Besser werden“, neue Abläufe etablieren
  • 8. Wie kommt man zu einer Vorhersage?  Verschiedene Methoden testen • Regression • Entscheidungsbäume • Support Vektor Maschinen  Methoden evaluieren  keine Interpretation der Zusammenhänge nötig (sehr wohl aber möglich) Methodik
  • 11. Wie macht man das jetzt wirklich? Wege zum Projekt Daten sammeln, evaluieren, Ideen Tools und Methoden evaluieren (lassen) einen Teil der Zieldaten nicht weitergeben (Evaluierung möglich) Vorhersagen machen lassen Vorgaben machen und Ziele klar definieren
  • 13. ÖBB Energiebedarfsprognose  Ziel des Projektes: konzernweit Stromkosten senken  Projektvorgaben und Anforderungen der ÖBB  Herausforderungen  Entscheidung für eine individuelle Lösung
  • 15. Was unterscheidet uns von anderen? Versionierung (Berücksichtigung Planungshorizont) Modelle einfach bauen Methoden selbst definieren einfach kombinieren Vorhersagen testen und automatisieren Genauigkeit überwachen
  • 16. Versionierung  Flexibilität in der Produktion  Flexibilität in der Planung  Modelle können die Unsicherheit berücksichtigen  Modelle kennen das „Alter“ der Planung während der „Lernphase“ und der „Vorhersage“
  • 17. Genauigkeit überwachen  Daten leicht exportierbar  jede Prognose einzeln einsehbar  Güte überprüfbar  versendete Daten gesammelt exportierbar  jederzeit neue Berechnung und Versand
  • 19. SQL Server 2014 ohne Integration von Analytics Engine  alle Aufrufe von R müssen extern gehandhabt werden  drei Services für die Automatismen im System  Vorhersage  Training  Import  die Web-Applikation als User-Interface  die Datenbank ohne Intelligenz (als Datenbewahrer und Vermittler) Aktiver Systemaufbau
  • 20. Aktiver Systemaufbau Webapplikation (mit mehreren Sessions) Forecast- Service Trainings- Service Import- Service Microsoft R Datenbank (SQL 2014)
  • 21. SQL Server 2016 mit Integration von Analytics Engine  alle Aufrufe von R können intern gehandhabt werden  Datenaustausch zwischen R und Datenbank sehr einfach (viel einfachere Entwicklung)  es bleiben nur noch zwei (einhalb) Komponenten  die Web-Applikation als User-Interface  die Datenbank mit Intelligenz (als Datenbewahrer, Vermittler und Analytics Engine mit Ressourcenüberwachung) Möglicher Systemaufbau
  • 22. Aktiver Systemaufbau Webapplikation (mit mehreren Sessions) Microsoft R Datenbank (SQL 2016) Stored Procedures Agent Jobs
  • 24. Daten von bestehenden Kunden (neuer) Kunde kauft Kundendaten werden erfasst Personen mit größtem Potential ansprechen neue Liste mit potenziellen Kunden
  • 25. Daten von neuen Kunden kombinieren (neuer) Kunde kauft Events / Aktionen (Medien) Potentielle Kunden werden aufmerksam Personen mit größtem Potential ansprechen
  • 28. Personaleinsatzplanung Aus der Abweichung von geplantem und echtem Personaleinsatz lernen  Muster von Fehlzeiten erkennen (typische Krankenzeiten im Winter „vorhersagen“ und einrechnen)  optimale Anwesenheit angeben (wie viele Personen müssen geplant sein um alle Maschinen besetzen zu können), Warnung bei „geplanter Unterbesetzung“  keine Verzögerungen mehr durch „Unterbesetzung“
  • 30. Haidfeldstraße 33 4060 Leonding Wolfgang Ennikl +43 732 67 11 55 w.ennikl@cubido.at www.cubido.at blog.cubido.at cubido business solutions gmbh