Was ist die Basis für erfolgreiche Projekte mit Predictive Analysis?
Datenberge können mit Hilfe von Algorithmen nutzbar gemacht werden. Dabei ist die Vorbereitung der Daten essentiell. Diese durchaus zeitintensive Aufgabe ist die Basis für erfolgreiche Analysen mit SAP Predictive Analysis. Wir zeigen verschiedene Methodiken der Aufbereitung, geben Einblicke in die strukturierte Aufbereitung der Merkmale für Algorithmen und zurück. Erst durch die erfolgreiche Umwandlung wird eine Auswertung der Ergebnisse möglich.
Webinar: Erfahrungsbericht - Nachfrageoptimierung mit SAP Predictive AnalyticsCONOGY GmbH
Erleben Sie eine Verkaufsanalyse mittels Predictive Analytics und erhalten Sie Einblick in die methodische und technische Umsetzung.
Alle reden von Predictive Analytics, wir haben die Erfahrung in diesem zukunftsträchtigen Bereich und zeigen Ihnen ein konkretes Business Szenario in Form einer Verkaufsanalyse mittels Predictive Analytics. Wir geben Ihnen Einblick in die methodische und technische Umsetzung und machen auf einige typische Probleme in Projekten aufmerksam.
Mit SAP S/4HANA eröffnen sich neue Möglichkeiten für das Reporting – aber auch neue Fragestellungen. Welche Möglichkeiten gibt es? Wie hängen Sie zusammen? Und wofür nutzt man was?
In diesem Webinar:
- Lernen Sie, welche Reportingmöglichkeiten es im Zusammenspiel mit S/4HANA gibt.
- Erhalten Sie eine Übersicht über die Optionen, die es out-of-the-Box gibt.
- Erfahren Sie näheres über das Zusammenspiel mit z. B. BW/4HANA.
- Klären wir technische Begriffe und Fragen, wie „Was ist ein Virtual Data Model?“ oder „Wofür werden CDS Views verwendet?“.
Webinarunterlagen: Predictive Maintenance mit Automated AnalyticsCONOGY GmbH
Das Interesse am Thema Predictive Maintenance ist groß, wir zeigen Ihnen einen Business Case in diesem zukunftsträchtigen Bereich, den wir für einen Kunden mit Hilfe von Automated Analytics optimieren konnten.
Wie lassen sich Wartungsintervalle rechtzeitig prognostizieren, welche Analysemethoden können zur frühzeitigen Erkennung von Maschinenausfällen genutzt werden und somit Maintenance Kosten reduzieren.
Wir geben Ihnen Einblick in die methodische und technische Umsetzung und machen auf einige typische Probleme in Projekten aufmerksam.
Webinar: S/4HANA Extraktion: Änderungen im Vergleich zur klassischen ExtraktionCONOGY GmbH
In diesem Webinar lernen Sie die Möglichkeiten und Grenzen für die Gestaltung der Extraktionswege aus einem S/4HANA-System im Vergleich zu einem herkömmlichen ECC-System mit BI-Extraktoren.
Es wird erklärt, wie bereits genutzte BI-Extraktoren weiter verwendet werden können und welche alternativen Extraktionsszenarien im S/4HANA-Umfeld möglich bzw. empfohlen sind. Es werden die relevanten Begriffe erklärt und anhand von Beispielen die verschiedenen Lösungen vorgestellt.
Dieses Webinar eignet sich für:
- SAP-Anwender, die S/4HANA evaluieren oder schon einsetzen.
- BI-Entwickler und Berater, die sich mit der Extraktion aus SAP-Systemen beschäftigen.
[Expertengespräch] Jedox & BARC über Advanced PlanningJedox
In vielen Unternehmen bedeutet die Planungsphase nicht selten auch Überstunden für alle Planungsbeteiligten: Redundante, inkonsistente und fehlerhafte Daten, ein hoher manueller Aufwand und die fehlende Prozesskontrolle sind der Preis von rein Excel-basierten Planungsprozessen, wie sie in 90% aller Unternehmen vorherrschen.
Das BARC Institut hat in seinem aktuellen “Advanced Planning Survey” nicht nur den Status Quo von Planverfahren ermittelt, sondern erklärt auch anschaulich, wie Unternehmen mit modernen Planungsansätzen von Effizienzgewinnen gegenüber dem Wettbewerb profitieren.
In unserem On-Demand Webinar mit BARC Senior Analyst Dr. Christian Fuchs erhalten Sie die Studienergebnisse des “Advanced Planning Surveys” aus erster Hand und durch interessantes Hintergrundwissen des unabhängigen Marktanalysten ergänzt. Zudem erfahren Sie, wie sich Jedox hinsichtlich der Studienergebnisse als Anbieter professioneller Lösungen für die Unternehmensplanung positioniert.
Google Data Studio - 10 Hacks aus der Praxis - SEOkomm 2018luna-park GmbH
Bernadette Hohns hat im Rahmen der SEOkomm 2018 in Salzburg einen Vortrag zu Google Data Studio gehalten. Die Slides zum Vortrag enthalten Praxis-Tipps zum Umgang mit dem Tool.
BARC Was Datenmanagement Messbar Dazu Beitragen KannDataValueTalk
Was ist damit gemeint: “Integrierte Kundensicht?” Wie überträgt man diesen Begriff in die Praxis? Welchen (Mehr-) Nutzen bringt eine integrierte Sicht auf den Kunden? Und wie erstellt man hierfür sinnvolle ROI-Kalkulationen? Wichtige Fragen mit noch wichtigeren Antworten…
Während dieser interaktiven Session wird Human Inference anhand von praxisorientierten Beispielen demonstrieren, welche Vorteile sich für Ihr gesamtes Unternehmen durch die integrierte Sicht auf den Kunden ergeben.
Webinar: Erfahrungsbericht - Nachfrageoptimierung mit SAP Predictive AnalyticsCONOGY GmbH
Erleben Sie eine Verkaufsanalyse mittels Predictive Analytics und erhalten Sie Einblick in die methodische und technische Umsetzung.
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- Erhalten Sie eine Übersicht über die Optionen, die es out-of-the-Box gibt.
- Erfahren Sie näheres über das Zusammenspiel mit z. B. BW/4HANA.
- Klären wir technische Begriffe und Fragen, wie „Was ist ein Virtual Data Model?“ oder „Wofür werden CDS Views verwendet?“.
Webinarunterlagen: Predictive Maintenance mit Automated AnalyticsCONOGY GmbH
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Wie lassen sich Wartungsintervalle rechtzeitig prognostizieren, welche Analysemethoden können zur frühzeitigen Erkennung von Maschinenausfällen genutzt werden und somit Maintenance Kosten reduzieren.
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Webinar: S/4HANA Extraktion: Änderungen im Vergleich zur klassischen ExtraktionCONOGY GmbH
In diesem Webinar lernen Sie die Möglichkeiten und Grenzen für die Gestaltung der Extraktionswege aus einem S/4HANA-System im Vergleich zu einem herkömmlichen ECC-System mit BI-Extraktoren.
Es wird erklärt, wie bereits genutzte BI-Extraktoren weiter verwendet werden können und welche alternativen Extraktionsszenarien im S/4HANA-Umfeld möglich bzw. empfohlen sind. Es werden die relevanten Begriffe erklärt und anhand von Beispielen die verschiedenen Lösungen vorgestellt.
Dieses Webinar eignet sich für:
- SAP-Anwender, die S/4HANA evaluieren oder schon einsetzen.
- BI-Entwickler und Berater, die sich mit der Extraktion aus SAP-Systemen beschäftigen.
[Expertengespräch] Jedox & BARC über Advanced PlanningJedox
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In unserem On-Demand Webinar mit BARC Senior Analyst Dr. Christian Fuchs erhalten Sie die Studienergebnisse des “Advanced Planning Surveys” aus erster Hand und durch interessantes Hintergrundwissen des unabhängigen Marktanalysten ergänzt. Zudem erfahren Sie, wie sich Jedox hinsichtlich der Studienergebnisse als Anbieter professioneller Lösungen für die Unternehmensplanung positioniert.
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Während dieser interaktiven Session wird Human Inference anhand von praxisorientierten Beispielen demonstrieren, welche Vorteile sich für Ihr gesamtes Unternehmen durch die integrierte Sicht auf den Kunden ergeben.
Kennen Sie das Potenzial Ihres Unternehmens, welches sich hinter Ihrer Datensammlung verbirgt?
Big Data, dieser Trendbegriff hat in den letzten Jahren an hoher Relevanz gewonnen und nicht ohne Grund! Doch was bedeutet es für Ihr Unternehmen? - Ganz einfach, Daten beinhalten wertvolle Informationen, die es auszuwerten gilt, damit Sie als Unternehmen langfristig erfolgreich agieren können.
Big Data – Hype mit Potential! Big Data beinhaltet neue Methoden und Technologien, die die wachsende Komplexität im Datenmanagement und Business-Intelligence vernünftig beherrschbar machen soll.
Im Rahmen des vom BARC-Institut ausgerichteten Business Intelligence und Datenmanagement Forums auf der diesjährigen CeBIT, wurde unter anderem dieser Vortrag von Timm Grosser (Senior Analyst) gehalten.
Erfolgreiche Datenstrategien für PIM & MDM entwerfenDatentreiber
In den IT-Systemen vieler Unternehmen sind zahlreiche Datenschätze versteckt. Doch ohne eine Datenstrategie, welche die für das Unternehmen relevanten Verwertungsmöglichkeiten aufzeigt, bleiben diese Datenschätze unentdeckt und damit ungenutzt. Am Beispiel der datengetriebenen Optimierung des Produktportfolios für ein exemplarisches Unternehmen lernen Sie die visuelle und interaktive Methode des Datenstrategie-Designs kennen, mit der Sie in interdisziplinären Teams erfolgreiche Datenstrategien entwerfen können. In dem Webinar erfahren Sie außerdem, warum ein aktives Stammdatenmanagement kritisch für die Erschließung ihrer Datenlandschaft ist und wie Sie Ihre Daten aus einem Product Information Management System (PIM-System) analytisch verwerten können.
BI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten DatenBARC GmbH
Endlich einmal umfassend informiert sein – dazu müssen die strukturierten Daten (Fachsysteme, BI-Anwendungen) mit den unstrukturierten Daten (Dokumente) verbunden werden. Um einen echten Nutzen zu erreichen, müssen die Zusammenhänge erkannt und die Inhalte bedarfsgerecht in den Geschäftsprozessen bereitgestellt werden. Dabei ist zu beachten, dass sich die Informationswelt bspw. durch Social Media ändert. Eine umfassende Strategie und entsprechende Werkzeuge zu deren Umsetzung sind erforderlich.
Erfahren Sie mehr über die Zusammenhänge und die aktuellen Entwicklungen mithilfe des Vortrags unseres ECM-Analysten Martin Böhn (Head of Enterprise Content Management ), der im Rahmen des BI-Forums auf der diesjährigen CeBIT gehalten wurde.
SharePoint soll als Enterprise 2.0 Application Business Plattform eine erfolgreiche und unternehmensweite Zusammenarbeit ermöglichen. Leider führen die meisten „provide and pray“ SharePoint-Installationen zu keiner Verbesserung der Zusammenarbeit und der dafür benötigten Nutzung des vorhandenen Unternehmenswissens. Schnell füllt sich auch die neue Plattform ungesteuert mit einer großen Menge an Inhalten. Das gut gemeinte Wissensmanagement wird so oft schnell zum nächsten Datensilo.
Der Schlüssel zum Erfolg SharePoint-basierter Collaboration-Systeme liegt im Umgang mit Informationen. Neben der richtigen Nutzung der SharePoint Funktionen zum Management von Informationen, Metadaten und Inhalten, spielt auch die Suchfunktion eine entscheidende Rolle. Wir zeigen in unserem WebCast, wie Sie SharePoint erfolgreich machen. Wir stellen die Frage, wie viel Informationsarchitektur notwendig ist, wie Sie Ihre SharePoint-Plattform schrittweise mit den richtigen Funktionen ausbauen und wie Sie kontinuierlich feststellen können, ob Sie auf dem richtigen Weg sind. Abgerundet wird der Webcast durch die Vorstellung von Tools, die Ihren Nutzern helfen die Produktivität im Umgang mit großen Informationsmengen zu steigern.
Als Microsoft Gold Partner in Content und Collaboration realisieren wir seit vielen Jahren individuelle SharePoint-Lösungen und möchten Ihnen zusammen mit unserem Partner Redmond Integrators Lösungsansätze zeigen, wie Sie SharePoint als zentrale Plattform für ihr Informations- und Wissensmanagement etablieren.
Präsentation zum Digital Analytics & Optimization Maturity Index DAOMI zum Meetup am 08.10.2018 in Köln zur Meetup-Gruppe "Wie gut verstehen Sie Ihre Kunden?"
Aktuelle Trends in der Visualisierung von InformationenBARC GmbH
Im Zuge wachsender Datenbestände sowie dem interaktiven Zugang zu großen Mengen an Daten spielt die Visualisierung von Informationen eine immer bedeutendere Rolle. Trend-Themen wie Dashboards, erweiterte Grafiktypen, Self Service BI sowie die Standardisierung der Informationsvisualisierung bspw. nach Hichert bringen immer neue Visualisierungsmöglichkeiten hervor und erweitern die Möglichkeiten der angebotenen BI-Systeme. Hinsichtlich der Umsetzung von Visual BI können drei Gruppen von Werkzeugen unterschieden werden: BI-Werkzeuge mit grafischen Standard-Möglichkeiten, Spezialisten und klassische BI-Werkzeuge mit erweiterten grafischen Möglichkeiten sowie statistische Visualisierungswerkzeuge in klassischen oder visuellen Data-Mining-Werkzeugen.
SEO Campixx 2015 | ETL & BI für SEO Analysen und Reportings von Johannes Kunzetakevalue Consulting GmbH
Microsoft Self-Service-BI Werkzeuge für standardisierte Reportings und Analysen im Bereich SEO.
Inhalt:
- Laden der Google Webmastertools Suchanfragen
- Verknüpfen mit anderen Datenquellen
- Analysen und Reportings mit Power Query & Powerpivot
This presentation deals with to topic of Big Data Governance and how companies can establish a holistic Big Data Governance framework which is suited for the organizational day to day business.
Digitales Talentmanagement: Überblick und Erfahrungen aus einem MOOC mit über...Thomas Jenewein
Digitales Talent Management ist weit mehr als nur Software – es geht dabei auch um den Umgang mit Big Data, Datenschutz, Ethik, digitale Führung, Kultur und Strategie. Der Vortrag umreißt das Thema aus unterschiedlichen Perspektiven und schildert die Erfahrungen eines MOOCS (Massive open online course). 29 Experten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Verbänden moderierten dabei einen Lernprozesse von fünf Wochen mit über 2000 Teilnehmern.
Der Markt für Planungs- und Controlling-SystemeBARC GmbH
Insbesondere aus der Finanzkrise haben Unternehmen erkannt, wie wichtig Transparenz über das Geschehen im Unternehmen und seinem Umfeld sowie flexible Planungs- und Prognose-Möglichkeiten für die Zukunft zur eigenen Steuerung sind. Insbesondere die Planung hat aus diesem Grund durch die Finanzkrise nochmals immens an Bedeutung gewonnen. Am Markt für Planungs- und Controlling-Systeme werden im deutschsprachigen Raum ca. 40-50 Systeme angeboten, die im Gegensatz zu Excel eine umfassende Unterstützung des gesamten Planungs- und Controlling-Prozesses durch vordefinierte, integrierte Funktionen und Logiken bieten. Nichtsdestotrotz bleibt Excel weiterhin als alleiniges oder ergänzendes Software-Werkzeug für Planung die meistgenutzte Lösung.
Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierunginovex GmbH
Der Net Promoter Score (Kundenzufriedenheit), der Churn (Kündigungen) und die Anzahl der Servicekontakte sind die zentralen KPIs im Bereich Customer Care. Die eindimensionale Betrachtung dieser Kennzahlen ist die Basis für Reportings sowie für die Steuerung des operativen Geschäftes. Durch den Big-Data-Ansatz werden diese KPIs zusammen mit vielen weiteren Datenquellen vereint und zu Informationen aufbereitet. Dadurch kann eine ganzheitliche Betrachtung der kundenseitigen Ursachen für Kontakte, Kündigungen und Zufriedenheitsratings erfolgen.
Der Vortrag gibt einen Einblick in den Entstehungs- und Entwicklungsprozess des Big Data Hubs bei der 1&1 Internet SE. Dabei liegt der Fokus, neben dem technischen Aufbau, auf den weichen Erfolgsfaktoren sowie der kontinuierlichen Ergebnis- und Erfolgskommunikation in Richtung der Stakeholder. Neben der Anwendung klassischer Data-Mining-Techniken wird im Weiteren auch auf die Evolution und einfache Bereitstellung der Ergebnisse für die Fachbereiche eingegangen.
Event: data2day, 27.09.2017
Speaker: Dr. Stefan Igel (inovex), Matthias Wurdig (1&1)
Mehr Tech-Vorträge: https://www.inovex.de/de/content-pool/vortraege/
Mehr Tech-Artikel: https://www.inovex.de/blog
ÖBB - Bahnstrombedarfsprognose- mit Advanced Analytics mehrere hunderttausend Euro Energiekosten einsparen.
In Kooperation mit ÖBB-Produktions GmbH und Cubido
Sabine Bühn, Bernd Aschauer (Aschauer IT & Business)Praxistage
Innovation meets Data Analysis: Warum die Analyse Ihrer vorhandenen Datenschätze gerade jetzt einen Hebel für Innovationen darstellt. Sabine Bühn, Bernd Aschauer (Aschauer IT & Business)
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Event: data2day, 27.09.2017
Speaker: Dr. Stefan Igel (inovex), Matthias Wurdig (1&1)
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ÖBB - Bahnstrombedarfsprognose- mit Advanced Analytics mehrere hunderttausend Euro Energiekosten einsparen.
In Kooperation mit ÖBB-Produktions GmbH und Cubido
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Ähnlich wie Webinarunterlagen: Datenvorbereitung für erfolgreiche Analysen mit SAP Predictive Analytics (20)
2. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Kurzeinführung Predictive Analytics
3 Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
4 Datenvorbereitung und deren Mehrwert
5 Fazit
6 Fragen & Antworten
Seite 2
Agenda
3. CONOGY GmbH
Gründung 2007
65 Mitarbeiter
Standorte in Berlin & Düsseldorf
Leistungsspektrum
Dienstleistungen im Bereich Business Intelligence,
Data Science und S/4HANA
Von der strategischen Beratung bis zum Betrieb von Business
Intelligence Anwendungen
Buchhaltung, Controlling, Logistik, HR, Vertrieb u.a.
Partner
Langjährige, erfolgreiche Kooperation mit IBsolution
Enge Kooperation mit der SAP im Bereich Predictive Analytics
und Schulungen sowie Recognized-Expertise-Partner im Bereich
BusinessObjects
Seite 3
CONOGY
Überblick
4. Seite 4
CONOGY
Überblick Kompetenzen
Toolauswahl
Architektur
Schulungen
Governance
BI Strategie
Embedded Planning
S/4HANA Analytics
S/4HANA Migration
Fiori
S/4HANA
2nd & 3rd Level
Support
Hotline /
Service Desk
Monitoring
Pflege / Wartung
Application
Management
Dynamic Tiering
Datenmodellierung
Basis Administration
HANA
(BW/4HANA, Native, …)
Data Warehousing
UI5 / Web Dynpro
BusinessObjects
Planung
BO Cloud / Mobile
Analytics
Reporting &
Planung
Datengetriebene
Planung
Data Science
Methodologie
Big Data Szenarien
Data Science
Predictive Analytics
5. Nr. Thema
1 Kurzeinführung CONOGY
2 Kurzeinführung Predictive Analytics
3 Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
4 Datenvorbereitung und deren Mehrwert
5 Fazit
6 Fragen & Antworten
Seite 5
Agenda
7. Seite 7
Kurzeinführung Predictive Analytics
Use Cases
Brand
Sentiment
Network
Optimization
Predictive
Maintenance
Price
Optimization
Inventory
Control
Analysis of Churn
Rates
Risk Management,
Risk Migitation
Product
Recommendation
Personalized
Care
Customer Analytics: 360°
Customer View
Fraud Detection
Real-time Demand/
Supply Forecast
PUBLIC
SECTOR
MANU-
FACTURING
RETAIL CPG
HEALTH-
CARE
BANKING UTILITIES TELCO
MARKETING
SALES
FINANCE
OPERATIONS
HR
SERVICE
IT
SUPPLY
CHAIN
FRAUD / RISK
25+
Industries
11+ LoB
8. Seite 8
Kurzeinführung Predictive Analytics
Die vier Dimensionen von Big Data
VOLUME
Volumen
Terabytes bis Exabytes an
Daten müssen verarbeitet
werden
VELOCITY
Geschwindigkeit
Nur wenige Millisekunden bis
Sekunden, um auf neue und
geänderte Daten zu reagieren
VARIETY
Vielfalt
Strukturierte, halb-
strukturierte, unstrukturierte
Daten (Zahlen, Text, Bilder,
Sprache, …)
VERACITY
Richtigkeit
Inkonsistente und
unvollständige Daten, Latenz,
Mehrdeutigkeit
9. Definition
Systematische Anwendung statistischer Methoden zur Erkennung
von Mustern, Trends oder Zusammenhängen in Datenbeständen
Selektive Datenanalyse zur Bestätigung von vordefinierten
Hypothesen
Data Mining ist nicht die Extraktion, Transformation und
Auswertung von Daten!
Im Kontext Big Data
Data Mining häufig bei großen Datenmengen im Einsatz
Seite 9
Kurzeinführung Predictive Analytics
Data Mining Abgrenzung
10. Häufige genutzte Methoden
Regressionsanalyse
Zeitreihenanalyse
Klassifikation
Clustering
Assoziationsanalyse
Entscheidungsbäume
Weitere Methoden
Simulation
Ausreißer-Analyse
Netzwerkanalyse
Lineare & Dynamische Optimierungen
Text Mining
Social und Web Mining
…
Seite 10
Kurzeinführung Predictive Analytics
Wichtige Data Mining-Techniken
Regression Zeitreihen Klassifikation Clustering
Ausreißer Neuronale Netze
Entscheidungs-
bäume
Assoziation
11. Nr. Thema
1 Kurzeinführung CONOGY
2 Kurzeinführung Predictive Analytics
3 Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
4 Datenvorbereitung und deren Mehrwert
5 Fazit
6 Fragen & Antworten
Seite 11
Agenda
12. Business Understanding
Welche Frage soll beantwortet werden?
Welche Parameter (Daten) sind relevant?
Data Understanding
Was sind die Datenquellen?
Wie hoch ist die Datenqualität?
Gibt es systematische Fehler?
Data Preparation
Daten in auswertbares Format bringen / transformieren
Z. B. Ausreißer oder überflüssige Daten eliminieren
Modeling
Methoden/Techniken anwenden und Ergebnisse auswertbar machen
Evaluation
Güte/Verlässlichkeit des Modells testen
Deployment
Seite 12
Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Business
Understanding
Data
Understanding
Data
Preparation
ModelingEvaluation
Deployment
DATA
13. Seite 13
Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
Phase 3 des CRISP-DM
Fachliches
Verständnis
Daten-
verständnis
Daten-
vorbereitung
Modellierung Bewertung
Operationa-
lisierung
Datenauswahl
Datenbereinigung
Konstruktion von Data Sets
Datenintegration
Datenformatierung
Begründung für Inklusion /
Exklusion
Data-Cleaning-Report
Abgeleitete Attribute
Zusammenführung von
Daten
Syntax der Daten
Data Set Data Set Beschreibung
Neu erzeugte Daten
Aufgaben
Ergebnis
14. Nr. Thema
1 Kurzeinführung CONOGY
2 Kurzeinführung Predictive Analytics
3 Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
4 Datenvorbereitung und deren Mehrwert
5 Fazit
6 Fragen & Antworten
Seite 14
Agenda
15. Warum müssen Daten vorbereitet werden
Schlechte Datenqualität
Irrelevante Daten
Unterschiedliche Datensatzstrukturen
Sehr unterschiedlicher Stichprobenumfang
Fehlende Werte
Ausreißer
Geringe Anzahl von Datensätzen
Seite 15
Datenvorbereitung und deren Mehrwert
Typische Gründe für die Datenvorbereitung
16. Data Cleaning
Verfahren zum Entfernen und Korrigieren von Datenfehlern
Seite 16
Datenvorbereitung und deren Mehrwert
Methoden zur Datenaufbereitung – Ein Überblick
Data Integration
Zusammenführung verschiedener Datenbestände (aus unter-
schiedlichen Datenstrukturen) in eine gemeinsame einheitliche
Datenstruktur
Data Reduction
Ausschließliche Verwendung von relevanten Daten
Data Transformation
Restrukturierung, Formatierung und Harmonierung von
Datenbeständen
-2, 32, 100 -0.02, 0.32, 1
17. Einfach Wahl des richtigen
Algorithmus:
Entscheidungsbäume, Neuronale
Netze, etc.
Seite 17
Datenvorbereitung und deren Mehrwert
Mehrwert vom automatisierten Modellierungsansatz
Daten
Fachliche
Fragestellungen
Erstellen des zu
analysierenden Data Sets Vorbereiten der Daten Erstellen des Modells
Traditioneller
Ansatz
Automatisierter Ansatz mit
SAP Predictive Analytics
(automated)
SQL manuell zu erstellen
SQL Code schreiben
Regelmäßiges Ausführen
des SQL Codes
SQL mit GUI zu erstellen
Benutzerfreundliches Interface
Automatisiertes Ausführen des
SQL Codings (einplanbar)
Auswahl der richtigen Technik
Fehlende Werte behandeln
Ausreißer und Wechsel-wirkungen
identifizieren
Behandlung voll automatisiert
Eigenständige Wahl des richtigen
Algorithmus mit den richtigen
Parametern:
Entscheidungsbäume, Neuronale
Netze, etc.
?
18. Seite 18
Datenvorbereitung und deren Mehrwert
Aufwandstreiber bei der Datenvorbereitung
Bis zu
90%
Zeitersparnis bei der
Erstellung neuer
Modelle
Vor
Automatisierung
Nach
Automatisierung
Modellüberwachung
Modellentwicklung
Modellerstellung
Datenvorbereitung
Problem
Analysis
Aufwand
19. Nr. Thema
1 Kurzeinführung CONOGY
2 Kurzeinführung Predictive Analytics
3 Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
4 Datenvorbereitung und deren Mehrwert
5 Fazit
6 Fragen & Antworten
Seite 19
Agenda
20. Zusammenfassung
SAP Predicitive Analytics mehr als nur Buzzword
Datenvorbereitung immer wichtiger im technologischen Kontext
Verbesserte Auswertbarkeit der Informationen mit lohnendem
Ergebnis
ABER sehr aufwändig (beansprucht 70-80% des
Gesamtaufwandes)
Empfehlung
Nutzung von SAP Predictive Analytics (Automated)
Seite 20
Fazit
„[Datenaufbereitung ist der] Schlüssel, um
(verteilte) Daten effizienter für die Optimierung der
Geschäftsprozesse nutzen zu können oder um
neue, innovative Geschäftsmodelle überhaupt erst
zu ermöglichen.“
BARC Report Juni 2017
21. Nr. Thema
1 Kurzeinführung CONOGY
2 Kurzeinführung Predictive Analytics
3 Einordnung Datenvorbereitung in den Data-Mining-Prozess
4 Datenvorbereitung und deren Mehrwert
5 Fazit
6 Fragen & Antworten
Seite 21
Agenda
23. Übersicht zum Buch
Unser SAPPRESS-Buch zum Thema Predictive Analytics
Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mit SAP Predictive
Analytics analysieren, um bisher unentdeckte Zusammenhänge
aufzuspüren und Trends vorhersagen zu können.
Inhalte
Einführung und Mehrwerte von SAP Predictive Analytics
Einführung in SAP Predictive Analytics
Automated vs. Expert Analytics Mode
Daten vorbereiten, auswerten und visualisieren
Integration mit SAP Predictive Analysis Library, SAP HANA und
R
SAP Predictive Analytics Buchdaten
440 Seiten, gebunden, erschienen Juli 2017
Buch | E-Book | Bundle
ISBN 978-3-8362-4415-2
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SAP Predictive Analytics
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24. CONOGY GmbH
Martin Verleger
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Seite 24
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