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Big Data und Predictive Analytics -
der Nutzen von Daten für präzise Prognosen und Entscheidungen
in der Zukunft Prof. Dr. Michael Feindt, Karlsruhe Institute of Technology KIT Chief Scientific Advisor, Blue Yonder GmbH & Co KG Big Data Frankfurt 20. November 2012
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Big Data: Google, Facebook: Unstrukturierte Daten Map Reduce Für sehr viele Anwender bedeutet es aber auch etwas ganz anderes: Technologie am CERN und anderen Teilchenbeschleunigern Grid Computing Predictive Analytics, NeuroBayes® Datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Predictive Analytics - das IT-Thema der kommenden Jahre gigantischer Wert der in Data Warehouses gesammelten Daten Optimierung und Automatisierung von strategischen, aber vor allem regelmäßig wiederkehrenden operativen Entscheidungen Predicitve Analytics Software nutzt Informationen in Unternehmensdatenbanken, und kombiniert sie ggf. mit externen Datenquellen, und verarbeitet sie mit modernsten mathematischen Methoden, um mittels Wahrscheinlichkeiten Prognosen über die Zukunft zu machen und ggf. optimale Entscheidungen zu treffen
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012 4
Big Data am CERN: 40 Millionen mal pro Sekunde eine Kollision. 1 PByte= 1015 Byte= 1.000.000.000.000.000 Byte Daten/ Sekunde
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Trigger:
Daten-
reduktion
1/10 Mio.
1 PB pro Jahr müssen gespeichert und tausenden Physikern weltweit zur Verfügung gestellt werden à GRID
Datenraten
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
1 PetaByte = 1015 Byte
Wenn 1 Bit
einem Blatt
entspricht
entspricht 1 PByte
allen Blättern auf der Erde
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
NeuroBayes® Ein High-Tech-Algorithmus aus der experimentellen Elementarteilchenphysik kann komplexe Zusammenhänge aus historischen Datenbanken von Firmen lernen und zur Prognose für die Zukunft nutzen.
Basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk. Ist aber viel mehr.
Äußerst hohe Generalisierungsfähigkeit (d.h. die Vorhersagen treffen innerhalb ihrer angegebenen Unsicherheiten auch ein.)
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Wissen aus der Spitzenforschung in der Hochenergiephysik
Seite 8
Riesige Datenmengen Von hunderten von Tera-Byte bis zu Peta-Bytes Rohdaten
CERN, Fermilab, KEK die größten Teilchenbeschleuniger der Welt
Teilchenkollisionen 40.000.000 Kollisionen pro Sekunde.
Ein interessantes Ereignis pro 10 Mio. Kollisionen
Angewendet auf Problemstellungen in der Wirtschaft
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Predictive Analytics vs. Business Intelligence
Seite 9
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Positionierung von Blue Yonder im Analytics Space ( )
Seite 10
Source: September 20, 2011, “Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity” Forrester report
Positionierung Big Data/Analytics Stack
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012 Page 11
Was wäre wenn ein großer Händler genau wissen würde wie viel Obst von welcher Sorte an welchem Tag verkauft wird?
Was wäre, wenn ein Betreiber von Windkraftanlagen wüsste, welche Anlage aus welchem Grund demnächst ausfällt?
Mehr als 40.000 installierte Anlagen Milliarden von Sensordaten Planung von präventiven Wartungsmaßnahmen zur Reduktion von Ausfallzeiten
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012 Page 12
Was wäre, wenn Onlinehändler wüssten, wie hoch die Retourenquoten pro Artikel sind?
Mehr als 300.000 Artikel im Angebot Millionen von Benutzerinteraktionen Reduktion von Lager- und Restbeständen durch Prognose von Absatz- und Retourenquoten auf Artikelebene
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012 Page 13
Was wäre, wenn Energieversorger den Energieverbrauch Ihrer Kunden Tage im voraus wissen würden?
6 Mio. Kunden mit Lastprofilen Millionen Datensätze von Smart-Metern Optimierte Abdeckung von Lastspitzen durch günstige Zukäufe am Strommarkt
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012 Page 14
Was wäre, wenn ein Versicherer kundenindividuelle Risiken über Monate und Jahre in die Zukunft kennen würde?
Millionen von Kunden, hunderte Millionen von historischen Transaktionen Faire, risikoadjustierte Tarife Präziser Überblick über das Risiko der Versicherung
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012 Page 15
Was wäre, wenn Mode in der richtigen Farbe und Größe nie ausverkauft wäre?
Stationär-, Versand-, Onlinehandel Bessere Absatzprognosen und optimierte Disposition für 100.000 Artikel, um Lagerhaltung und Lieferbarkeit zu verbessern
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
1000 Filialen, 5000 Frischeartikel Bis zu 5 Mio. Bewegungen pro Tag Bis zu 1,5 Mrd. Bewegungen pro Jahr Bestimmung der optimalen Bestellmenge für Filiale/Artikel/Tag
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Was wäre, wenn ein großer Händler genau wissen würde, wie viel Obst von welcher Sorte an welchem Tag verkauft wird?
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Ein Unternehmen mit klugen Köpfen
Gegründet 2008, gehört Blue Yonder mit der NeuroBayes Suite zu den führenden Anbietern im Bereich Prognosen und Mustererkennung von Daten – kurz: Predictive Analytics.
Seite 17
» Einzigartige Predictive Analytics Suite mit einer Kombination aus statistischen Algorithmen und neuronalen Netzen
» Ausgezeichnete sowie erfahrene Physiker und Informatiker von renommierten Instituten wie dem CERN bilden das Entwicklungsteam
» NeuroBayes hat seinen Ursprung in der experimentellen Teilchenphysik und wurde in über 400 Mannjahren entwickelt.
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Differenzierung: die besseren Algorithmen / Mitarbeiter / Ergebnisse
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Data Mining Cup Top Produkt Handel
Gewinner 2006 ,,Auktionspreise“ (,,ebay“) Gewinner 2009 „Verkaufsprognose“ („Libri“) Gewinner 2010 „Intelligentes Couponing“ („Amazon“)
Nach Bronze in 2011 zeichneten die Leser von der Fachzeitschrift „handelsjournal“ NeuroBayes in 2012 in der Rubrik Wirtschaftlichkeit mit Silber aus.
Cyberchampion Award
Gewinner „High Potentials“
Die CyberChampions wendet sich an junge und expandierende Unternehmen aus der erweiterten Technologieregion Karlsruhe.
Retail technology award: Best Enterprise Solution für Blue-Yonder-Kunden OTTO
Retail Technology Award
Bwcon:CyberOne Award
2012: Blue Yonder innovativstes Mittelstands-/Wachstums-unternehmen Baden-Württembergs
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Neuronale Netzwerke Die Information (das Wissen, die Expertise) steckt in den Verbindungen zwischen den Nervenzellen. Jedes Neuron trifft unscharfe Entscheidungen (Fuzzy-Logik)
NeuroBayes®
> lernt extrem schnell aus historischen Daten (WochenàMinuten) > ist extrem robust > unterdrückt statistisches Rauschen (hohe Generalisierungsfähigkeit) > kann binäre Entscheidungen treffen (klassifizieren) > kann komplette Wahrscheinlichkeitsdichten berechnen > macht zuverlässige Prognosen für die Zukunft
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Vorhersage der kompletten Wahrscheinlichkeitsdichte- Verteilung
Modus Erwartungswert
Standardabweichung
(Volatilität)
Abweichung von Normalverteilung
(heavy tails)
Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011
z.B.
Individuelle Risikoprognosen
für Kfz-Versicherungen:
Schadenwahrscheinlichkeit
Verteilung der Schadenhöhe
Großschaden-Prognose
Kündigungs-Prognose
sehr erfolgreich
eingesetzt bei
Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011
Korrelationen zur Zielvariablen im „Ramler II-Plot“
Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011
Test
VDI-Nachrichten, 9.3.2007
Test
Börsenzeitung, 6.2.2008
Prognose von Finanzmärkten
2007-2012: NeuroBayes®-basierter risikoarmer marktneutraler Fonds für institutionelle Anleger: Lupus Alpha NeuroBayes® Short Term Trading Fonds Vollautomatisches System: Umsatz 87 Mrd ¤€.
Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011
Aktuelle Situation
Print Online Print-induziert
Katalogstart
Optimierung bisheriger Ausstattungspolitik durch <<NeuroBayes® driven Reinforcement Learning>>
Katalogstart
Print Online Historische
Situation bei Nicht-
ausstattung
Katalogstart (Katalogstart) Katalogstart
Katalogstart Katalogstart Katalogstart Print Online
Historische Situation bei Ausstattung
Komplexe NeuroBayes®-Analysen: Printinduzierter Onlineumsatz
Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011
NeuroBayes®- Beispiel: Prognose des Deckungsbeitrags einer Katalogversendung
optimale Ausstattungstiefe
Prof. Dr. Michael Feindt, Blue Yonder, Karlsruhe 29.Sept. 2011
Das <phi-t> Mausspiel: oder: sogar Ihr ``freier Wille´´ ist vorhersagbar
//www.phi-t.de/mousegame
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Technologieübersicht: NeuroBayes » Systemintegration auf Basis von
Standardprotokollen und Schnittstellen » Hoch performante, skalierbare
Datenprozess-Architektur
Seite 29
» Verarbeitet Daten sowohl in Batch als auch Real-time
» Training zur Laufzeit ohne Leistungseinbußen möglich
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Automatisierte Warenbeschaffung …
» Mengengerüst • 1000 Filialen, 5000 Artikel im Frischesortiment
5 Mio. Entscheidungspunkte pro Tag • 30 Tage Prognosehoziront
150 Mio. Prognosen pro Tag • 2000 Wetterprognosen pro Tag, 5 Tage Horizont
10000 Wetterprognosen pro Tag • Datenvolumen einfach: 2-4 GB pro Tag, 0.7-1.4 TB pro Jahr • Datenvolumen Vollsortiment & Bondaten: ca. 100 TB – 500 TB pro Jahr
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Velocity
Volume
Variety
Prof. Dr. Michael Feindt, KIT und Blue Yonder, Big Data Frankfurt , November 2012
Blue yonders NeuroBayes®-Technologie erlaubt:
» Verarbeitung von extrem viel Daten » Extreme Prognosegüte und Generalisierbarkeit » Extreme Geschwindigkeit im Anwendungsmodus » Extreme Robustheit und Zuverlässigkeit » Extreme Automatisierung » Big Data- und Predictive Analytics-Erfahrung aus der internationaler
Spitzenforschung (nicht nur Theorie, sondern PRAXIS) » + langjähriges breites Branchen Know-How = “Rocket Science” für Ihr Unternehmen
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