New Era of Data Science in Today’s World

In today’s digital world, most organizations are flooded with data, both structured and unstructured. Data is a commodity now, and organizations should know how to monetize that data and derive a profit from the deluge. And valuing data is one of the best ways enterprises can become successful in distinguishing themselves in the marketplace.

Data is the new oil

Indeed, data itself has become a commodity, and the mere possession of abundant amounts of data is not enough. But the ability to monetize data effectively (and not merely hoard it) can undoubtedly be a source of competitive advantage in the digital economy. However, we need to refine this data. And refinement of this “new oil” will take a reasonable amount of time. In my opinion, we are still not there. As a result, “data refinement” remains a key factor for successful advanced analytics.

If we talk about the level of activity in data and analytics space in the last two years, most advanced analytics evolved around three categories:

  • Descriptive, or what has happened
  • Predictive, or what could happen, and
  • Prescriptive, or what we should do.

Descriptive analytics has been the core analytics for many years. In the past, we could only describe what has happened to historical data (such as that found in a data warehouse), with dashboard reporting, using traditional analytics. But with the advent of advanced analytics, machine learning (ML), and deep learning and artificial intelligence (AI), our focus has changed to real-time analytics. In the last two years, much work has been done in predictive analytics, and as we move forward into our analytics journey, data-centric organizations will now focus on prescriptive analytics. The use of prescriptive analytics, along with predictive analytics, is very important for any organization to be successful in the future.

Current and recent trends in data and analytics

The analytics trends revolve around AI and ML. The Analytics-as-a-Service model is an essential model for any smart, data-driven organization. We can make an impact on society and try to make a better place to live with the use of advanced analytics. At NTT DATA, we strive to solve these problems to improve the quality, safety and advancement of humanity. From a business perspective, we use data analytics and predictive modeling to help companies increase their sales and revenue.

Let me give you some examples. We have been involved with several technology partners in a project for the Smart City. This project involved the use of predictive analytics for the validation of critical alerts to help reduce the time and amount of data required to be processed. It used Internet of Things (IoT) devices, high-definition video cameras, and sound sensors, as well as video and sound data captured from specific locations. Eventually, the solution also integrated with available data from data sources such as crime, weather and social media. The overall objective of the Smart City project was to use and apply advanced analytics with cognitive computing to facilitate safety decision-making, and for a responder to respond earlier based on real-time data.

Another example is the Smart ICU System developed by NTT DATA for predictive detection of threats for seriously ill patients in an ICU, based on the data. This data was consolidated from various medical devices in the ICU into one platform. From that data, we developed a model that predicts the risk of complications that might occur within the next couple of hours or so of a medical event. We have also used advanced analytics provided by weather data forecasting and used predictive models to predict natural disasters.

Data and analytics strategy

A strategy is an essential aspect of any data-driven organization. It should cover data strategy for AI, ML, statistical modeling and other data science disciplines, such as predictive and prescriptive analytics. In general, advanced analytics is more predictive and actionable than retrospective. Smart organizations see positive results when they place a strategy for data and analytics in the hands of employees who are well-positioned to make decisions, such as those who interact with customers, oversee product development, or run production processes. With data-based insight and clear decision rules, employees can deliver more meaningful services, better assess and address customer demands, and optimize production.

Smart organizations must take time to clean and update their underlying modern data architecture — along with their data governance process, for a cleaner data and analytics strategy. A modern data architecture, combined with a good governance process, can leverage AI and ML to help organizations stay ahead of their competitors.

Data analytics innovation

Machine and Deep Learning, along with AI, are all very popular, but I would like to reiterate that advanced technologies like AI and machine learning will continue to transform data analytics. The next innovation could be the use of automated analytics, which machine learning tools can use to identify hidden patterns in data. For example, customer retention issues, customer default on loans, or predicting customers who are prone to auto accidents. Also, predictive analytics and prescriptive analytics are going to be the key for any future innovations in AI and ML.

We must make targeted investments in traditional business innovation tools, along with emerging data analytics tools to derive benefits from data-driven business initiatives. We need to invest in cloud and underlying IT infrastructure to support these analytics and business initiatives. Most importantly, we also need to invest in people — cross training skilled resources and empowering the people who work closely with clients to make the right decisions for analytics.

Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“

Jetzt bewerben für das Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund 

Im Februar startet das erfolgreiche berufsbegleitende Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund zum fünften Mal.
Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern vermitteln Ihnen die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann.
Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen Sie dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Das Zertifikatsstudium richtet sich an alle Personen, die über einen natur-  oder ingenieurwissenschaftlich/ statistische Studienhintergrund verfügen oder aufgrund ihrer mehrjährigen Berufserfahrung mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse vertraut sind.

Mögliche Berufsgruppen sind:

  • Data Analyst
  • Consultant/ Unternehmensberater
  • Business Analyst
  • Software-Entwickler

Das weiterbildende Studium umfasst 10 Veranstaltungstage über eine Dauer von 10 Monaten (Kursabschluss: ca. November 2021). Die Kosten betragen 6.900 € (zahlbar in 3 Raten). Bewerbungsschluss ist der 4. Dezember 2020. Weitere Informationen und Hinweise zur Anmeldung finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.

Hinweis:

Ergänzend bieten wir einen R-Basis- und R-Vertiefungskurs an. Wenn Sie sich für das Zertifikatsstudium bewerben und für einen Kurs bzw. beide Kurse, erhalten Sie pro R-Kurs einen Rabatt von 250 €. Weitere Informationen finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Wir behalten uns vor, das weiterbildende Studium je nach Entwicklungen der Corona-Pandemie als Online-Kurs durchzuführen

Online-Kurse zur Statistiksoftware R

R – ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists. Lassen Sie sich auf den neusten Stand in der Open Source Statistiksoftware R aus der modernen Datenanalyse bringen.

Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten effektiv analysieren möchten. Sie erwerben durch die Teilnahme Qualifikationen zur selbstständigen Analyse Ihrer eigenen Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data. Dafür bieten wir den R-Basiskurs und den R-Vertiefungskurs im November als Online-Veranstaltungen an.

Termine:

R-Basiskurs:  4. – 6. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Kurs richtet sich an Anfänger ohne Erfahrungen mit R sowie an Nutzer mit rudimentären oder eingerosteten R-Wissen. Entsprechend sind keine Vorkenntnisse über R notwendig. Zusätzlich zu den 3 Online-Tagen erhalten die Teilnehmenden Zugang zu 1,5 Stunden Videomaterial.

R-Vertiefungskurs: 17. – 20. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Vertiefungskurs richtet sich an fortgeschrittene R Nutzer sowie Absolventen des Basiskurses. Er ist ideal für Mitarbeiter aus Unternehmen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten.

Weitere Informationen zu den Inhalten und zur Anmeldung finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.

Die führende Fachkonferenz für Machine Learning

Seien Sie dabei, wenn sich am 16. bis 17. November 2020 Anwender, Entscheider und Experten von Predictive Analytics und Machine Learning virtual treffen, um sich über die neuesten Erkenntnisse und Fortschritte zu informieren.

Vom Data Lab zu Data Ops

Die Zeit des Experimentierens ist vorbei. Unternehmen erwarten, dass ihre Data Labs das liefern, was ihnen der KI-Hype versprochen hat: mehr Kunden, höhere Umsätze, effizientere Prozesse und vieles mehr. Doch viele Projekte stecken in der PoC-Falle fest: sie funktionieren als Prototyp – aber nicht im realen Betrieb. Aus der Data Science muss eine Data Industry werden: wir müssen selbst lernen, effizienter und effektiver zu werden – und zwar darin die wirklich kritischen Herausforderungen im Unternehmen zu identifizieren, die passenden Lösungsideen zu entwickeln, die Ideen schnell in funktionierende Modelle zu übersetzen, aus den Modellen skalierbare Lösungen zu entwickeln und schließlich dafür zu sorgen, dass diese Lösungen von den Fachbereichen gewinnbringend genutzt werden. Dies verlangt ein neues Selbstverständnis: wir sind nicht das Experimentierlabor der Unternehmen – sondern deren Maschinenraum: Data Ops statt Data Labs.

Predictive Analytics für die Finanz- & Versicherungsbranche

Auf der diesjährigen Konferenz starten wir ein neues Format: eine Vortragsreihe für angewandte Predictive Analytics in der Finanz- und Versicherungsbranche. Dieser eintägige Track zeigt Ihnen die wichtigsten Anwendungsfälle von Machine & Deep Learning für Banken, Versicherungen, Investoren und Fonds auf, indem er Ihnen reale Projekte von bekannten Unternehmen vorstellt. Sie erfahren, wie Sie Datenschutz- und Regulierungsprobleme lösen, Ihre Datenbestände mit Data Governance und Datenstrategie verwalten und verwerten sowie mit Data Science & Analytics erfolgreiche Datenprodukte entwickeln und betreiben.

Lassen Sie sich wertvolle Tipps und Tricks von erfahrenen Experten aus namhaften Unternehmen nicht entgehen!

Mit dem Code “DATASCIENCEPAW” bekommen Sie zusätzliche 15 Prozent Rabatt auf Ihre Buchung.

Grenzenloses Machine Learning und Digital Analytics Wissen auf der Data Driven Business Berlin 2020

2 Konferenzen, 2 Tage & unbegrenztes Networking unter einem Dach

Vom 16. – 17. November 2020 trifft sich die Machine Learning & Digital Analytics-Szene virtuell, um die neuesten und wichtigsten Entwicklungen zu diskutieren.

Sichern Sie sich grenzenloses Machine Learning und Digital Analytics Wissen auf der Data Driven Business – zwei Konferenzen, gemeinsam oder separat buchbar. In hochkarätigen Sessions werden Inhalte vermittelt, die besonders fortgeschrittene Nutzer ansprechen, aber auch für Anfänger einen guten Einstieg bieten.

Lassen Sie sich Case Studies, Deep Dives und Keynotes von erfahrenen Experten aus namhaften Unternehmen nicht entgehen.

Zwei Tage lang dreht sich alles um die Themen Digital Analytics und den Einsatz von Machine Learning. Hier gibt es umsetzbare Inhalte statt Buzzwords, 100%ige Tool- & Service-Neutralität sowie die besten Networkingmöglichkeiten mit nationalen und internationalen Experten. Inspiration bei den Keynotes, umsetzbare Taktiken zu spezifischen Themen in den Sessions oder Deep Dives mit hochtechnischem Fokus – Sie haben die Wahl und stellen so aus unterschiedlichen Tracks Ihr eigenes, für Sie relevantes Programm zusammen. Holen Sie das bestmögliche aus Ihrer Zeit auf der Data Driven Business in Berlin!

Zwei Konferenzen unter einem Dach

– gemeinsam oder separat buchbar:

  1. Marketing Analytics Summit
    ist DIE Konferenz für Digital Analysts. Optimieren Sie den Einsatz von Daten für Ihr Marketing! Das Konferenzformat besteht aus Vorträgen, Teilnehmerdiskussionen und -aktionen. Hier treffen Sie Kollegen und Experten, die den Unterschied machen.
  2. Predictive Analytics World
    ist die führende anbieterunabhängige Fachkonferenz für Machine Learning. Anwender, Entscheider und Experten von Predictive Analytics und Machine Learning treffen sich hier, um sich über die neuesten Erkenntnisse und Fortschritte zu informieren.

Mit dem Code „DATASCIENCEPAW“ bekommen Sie zusätzliche 15 Prozent Rabatt auf Ihre Buchung.

DIE Konferenz für Digital Analysts

Optimieren Sie den Einsatz von Daten für Ihr Marketing

Lernen Sie am 16. und 17. November 2020 auf der Marketing Analytics Summit in Berlin alles, was wichtig ist, um datengetriebenes Marketing zu meistern und treffen Sie Kollegen und Experten, die den Unterschied machen.

Sie haben die Wahl zwischen Keynotes, Teilnehmerdiskussionen und -aktionen, Präsentationen und Workshops zu den Themen:

  1. Data Strategy & Governance
  • Data Driven Culture
  • Datenarchitektur und -management
  • Data Literacy
  • Data Privacy
  • Datenqualität

2.Technology & Tools

  • Tracking & Analytics Tools
  • Neue Technologien & deren Implementierung
  • Make or Buy Entscheidungen (Tools & Datenhaltung)
  1. KPIs, Dashboard & Visual Analytics
  • KPI Definition und Steuerung
  • Graphische Darstellung von Daten/KPIs
  • Reporting
  1. MarketingAnalytics & Applications
  • Machine Learning & AI Anwendungen im Marketing
  • Mulitvariate Analysemethoden
  • Personalisierung im Marketing
  • Social Media Analytics
  • Customer Journey Analysen
  • Kampagnenauswertung und -optimierung
  • Marketingattribution

Zwei Tage volles Programm

Vervielfachen Sie Ihr Wissen und Können mit den neuesten Erkenntnissen, aktuellsten Entwicklungen und den relevantesten Beispielen datengestützten Marketings. Lernen Sie eine neue Generation von Marketing-Tools, Techniken und Strategien kennen und vernetzen Sie sich mit Entwicklern und Anwendern!

Kollegen und Experten präsentieren und diskutieren den Einsatz von Digital Analytics, Customer Insights und künstlicher Intelligenz im Marketing. Lernen Sie eine neue Generation von Marketing-Tools, Techniken und Strategien kennen und vernetzen Sie sich mit Entwicklern und Anwendern.

Lassen Sie sich wertvolle Tipps und Tricks von erfahrenen Experten aus namhaften Unternehmen nicht entgehen!

Mit dem Code „DATASCIENCEPAW“ bekommen Sie zusätzliche 15 Prozent Rabatt auf Ihre Buchung.

Sechs Eigenschaften einer modernen Business Intelligence

Völlig unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind, benötigen Sie Informationssysteme, die Ihre geschäftlichen Daten auswerten, um Ihnen Entscheidungsgrundlagen zu liefern. Diese Systeme werden gemeinläufig als sogenannte Business Intelligence (BI) bezeichnet. Tatsächlich leiden die meisten BI-Systeme an Mängeln, die abstellbar sind. Darüber hinaus kann moderne BI Entscheidungen teilweise automatisieren und umfassende Analysen bei hoher Flexibilität in der Nutzung ermöglichen.


english-flagRead this article in English:
“Six properties of modern Business Intelligence”


Lassen Sie uns die sechs Eigenschaften besprechen, die moderne Business Intelligence auszeichnet, die Berücksichtigungen von technischen Kniffen im Detail bedeuten, jedoch immer im Kontext einer großen Vision für die eigene Unternehmen-BI stehen:

1.      Einheitliche Datenbasis von hoher Qualität (Single Source of Truth)

Sicherlich kennt jeder Geschäftsführer die Situation, dass sich seine Manager nicht einig sind, wie viele Kosten und Umsätze tatsächlich im Detail entstehen und wie die Margen pro Kategorie genau aussehen. Und wenn doch, stehen diese Information oft erst Monate zu spät zur Verfügung.

In jedem Unternehmen sind täglich hunderte oder gar tausende Entscheidungen auf operative Ebene zu treffen, die bei guter Informationslage in der Masse sehr viel fundierter getroffen werden können und somit Umsätze steigern und Kosten sparen. Demgegenüber stehen jedoch viele Quellsysteme aus der unternehmensinternen IT-Systemlandschaft sowie weitere externe Datenquellen. Die Informationsbeschaffung und -konsolidierung nimmt oft ganze Mitarbeitergruppen in Anspruch und bietet viel Raum für menschliche Fehler.

Ein System, das zumindest die relevantesten Daten zur Geschäftssteuerung zur richtigen Zeit in guter Qualität in einer Trusted Data Zone als Single Source of Truth (SPOT) zur Verfügung stellt. SPOT ist das Kernstück moderner Business Intelligence.

Darüber hinaus dürfen auch weitere Daten über die BI verfügbar gemacht werden, die z. B. für qualifizierte Analysen und Data Scientists nützlich sein können. Die besonders vertrauenswürdige Zone ist jedoch für alle Entscheider diejenige, über die sich alle Entscheider unternehmensweit synchronisieren können.

2.      Flexible Nutzung durch unterschiedliche Stakeholder

Auch wenn alle Mitarbeiter unternehmensweit auf zentrale, vertrauenswürdige Daten zugreifen können sollen, schließt das bei einer cleveren Architektur nicht aus, dass sowohl jede Abteilung ihre eigenen Sichten auf diese Daten erhält, als auch, dass sogar jeder einzelne, hierfür qualifizierte Mitarbeiter seine eigene Sicht auf Daten erhalten und sich diese sogar selbst erstellen kann.

Viele BI-Systeme scheitern an der unternehmensweiten Akzeptanz, da bestimmte Abteilungen oder fachlich-definierte Mitarbeitergruppen aus der BI weitgehend ausgeschlossen werden.

Moderne BI-Systeme ermöglichen Sichten und die dafür notwendige Datenintegration für alle Stakeholder im Unternehmen, die auf Informationen angewiesen sind und profitieren gleichermaßen von dem SPOT-Ansatz.

3.      Effiziente Möglichkeiten zur Erweiterung (Time to Market)

Bei den Kernbenutzern eines BI-Systems stellt sich die Unzufriedenheit vor allem dann ein, wenn der Ausbau oder auch die teilweise Neugestaltung des Informationssystems einen langen Atem voraussetzt. Historisch gewachsene, falsch ausgelegte und nicht besonders wandlungsfähige BI-Systeme beschäftigen nicht selten eine ganze Mannschaft an IT-Mitarbeitern und Tickets mit Anfragen zu Änderungswünschen.

Gute BI versteht sich als Service für die Stakeholder mit kurzer Time to Market. Die richtige Ausgestaltung, Auswahl von Software und der Implementierung von Datenflüssen/-modellen sorgt für wesentlich kürzere Entwicklungs- und Implementierungszeiten für Verbesserungen und neue Features.

Des Weiteren ist nicht nur die Technik, sondern auch die Wahl der Organisationsform entscheidend, inklusive der Ausgestaltung der Rollen und Verantwortlichkeiten – von der technischen Systemanbindung über die Datenbereitstellung und -aufbereitung bis zur Analyse und dem Support für die Endbenutzer.

4.      Integrierte Fähigkeiten für Data Science und AI

Business Intelligence und Data Science werden oftmals als getrennt voneinander betrachtet und geführt. Zum einen, weil Data Scientists vielfach nur ungern mit – aus ihrer Sicht – langweiligen Datenmodellen und vorbereiteten Daten arbeiten möchten. Und zum anderen, weil die BI in der Regel bereits als traditionelles System im Unternehmen etabliert ist, trotz der vielen Kinderkrankheiten, die BI noch heute hat.

Data Science, häufig auch als Advanced Analytics bezeichnet, befasst sich mit dem tiefen Eintauchen in Daten über explorative Statistik und Methoden des Data Mining (unüberwachtes maschinelles Lernen) sowie mit Predictive Analytics (überwachtes maschinelles Lernen). Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens (Machine Learning) und wird ebenfalls für Data Mining oder Predictvie Analytics angewendet. Bei Machine Learning handelt es sich um einen Teilbereich der Artificial Intelligence (AI).

In der Zukunft werden BI und Data Science bzw. AI weiter zusammenwachsen, denn spätestens nach der Inbetriebnahme fließen die Prädiktionsergebnisse und auch deren Modelle wieder in die Business Intelligence zurück. Vermutlich wird sich die BI zur ABI (Artificial Business Intelligence) weiterentwickeln. Jedoch schon heute setzen viele Unternehmen Data Mining und Predictive Analytics im Unternehmen ein und setzen dabei auf einheitliche oder unterschiedliche Plattformen mit oder ohne Integration zur BI.

Moderne BI-Systeme bieten dabei auch Data Scientists eine Plattform, um auf qualitativ hochwertige sowie auf granularere Rohdaten zugreifen zu können.

5.      Ausreichend hohe Performance

Vermutlich werden die meisten Leser dieser sechs Punkte schon einmal Erfahrung mit langsamer BI gemacht haben. So dauert das Laden eines täglich zu nutzenden Reports in vielen klassischen BI-Systemen mehrere Minuten. Wenn sich das Laden eines Dashboards mit einer kleinen Kaffee-Pause kombinieren lässt, mag das hin und wieder für bestimmte Berichte noch hinnehmbar sein. Spätestens jedoch bei der häufigen Nutzung sind lange Ladezeiten und unzuverlässige Reports nicht mehr hinnehmbar.

Ein Grund für mangelhafte Performance ist die Hardware, die sich unter Einsatz von Cloud-Systemen bereits beinahe linear skalierbar an höhere Datenmengen und mehr Analysekomplexität anpassen lässt. Der Einsatz von Cloud ermöglicht auch die modulartige Trennung von Speicher und Rechenleistung von den Daten und Applikationen und ist damit grundsätzlich zu empfehlen, jedoch nicht für alle Unternehmen unbedingt die richtige Wahl und muss zur Unternehmensphilosophie passen.

Tatsächlich ist die Performance nicht nur von der Hardware abhängig, auch die richtige Auswahl an Software und die richtige Wahl der Gestaltung von Datenmodellen und Datenflüssen spielt eine noch viel entscheidender Rolle. Denn während sich Hardware relativ einfach wechseln oder aufrüsten lässt, ist ein Wechsel der Architektur mit sehr viel mehr Aufwand und BI-Kompetenz verbunden. Dabei zwingen unpassende Datenmodelle oder Datenflüsse ganz sicher auch die neueste Hardware in maximaler Konfiguration in die Knie.

6.      Kosteneffizienter Einsatz und Fazit

Professionelle Cloud-Systeme, die für BI-Systeme eingesetzt werden können, bieten Gesamtkostenrechner an, beispielsweise Microsoft Azure, Amazon Web Services und Google Cloud. Mit diesen Rechnern – unter Einweisung eines erfahrenen BI-Experten – können nicht nur Kosten für die Nutzung von Hardware abgeschätzt, sondern auch Ideen zur Kostenoptimierung kalkuliert werden. Dennoch ist die Cloud immer noch nicht für jedes Unternehmen die richtige Lösung und klassische Kalkulationen für On-Premise-Lösungen sind notwendig und zudem besser planbar als Kosten für die Cloud.

Kosteneffizienz lässt sich übrigens auch mit einer guten Auswahl der passenden Software steigern. Denn proprietäre Lösungen sind an unterschiedliche Lizenzmodelle gebunden und können nur über Anwendungsszenarien miteinander verglichen werden. Davon abgesehen gibt es jedoch auch gute Open Source Lösungen, die weitgehend kostenfrei genutzt werden dürfen und für viele Anwendungsfälle ohne Abstriche einsetzbar sind.

Die Total Cost of Ownership (TCO) gehören zum BI-Management mit dazu und sollten stets im Fokus sein. Falsch wäre es jedoch, die Kosten einer BI nur nach der Kosten für Hardware und Software zu bewerten. Ein wesentlicher Teil der Kosteneffizienz ist komplementär mit den Aspekten für die Performance des BI-Systems, denn suboptimale Architekturen arbeiten verschwenderisch und benötigen mehr und teurere Hardware als sauber abgestimmte Architekturen. Die Herstellung der zentralen Datenbereitstellung in adäquater Qualität kann viele unnötige Prozesse der Datenaufbereitung ersparen und viele flexible Analysemöglichkeiten auch redundante Systeme direkt unnötig machen und somit zu Einsparungen führen.

In jedem Fall ist ein BI für Unternehmen mit vielen operativen Prozessen grundsätzlich immer günstiger als kein BI zu haben. Heutzutage könnte für ein Unternehmen nichts teurer sein, als nur nach Bauchgefühl gesteuert zu werden, denn der Markt tut es nicht und bietet sehr viel Transparenz.

Dennoch sind bestehende BI-Architekturen hin und wieder zu hinterfragen. Bei genauerem Hinsehen mit BI-Expertise ist die Kosteneffizienz und Datentransparenz häufig möglich.

Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ 2021 an der TU Dortmund

Anzeige

Komplexe Daten aufbereiten und analysieren, um daraus zukünftige Entwicklungen abzulesen: das lernen Sie im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der TU Dortmund.

Jetzt bewerben!

Data Science & Big Data 2021

Die Zielgruppe sind Fachkräfte, die sich in ihrer Berufspraxis mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse und Big Data befassen, jedoch nun tiefergehende Kenntnisse in dem Themenfeld erhalten möchten. Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen die Teilnehmenden dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vermitteln den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann.

Die nächste Studiengruppe startet im Februar 2021, der Bewerbungsschluss ist am 2. November 2020. Die Anzahl der verfügbaren Plätze ist begrenzt, eine rechtzeitige Bewerbung lohnt sich daher.

Nähere Informationen finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Severity of lockdowns and how they are reflected in mobility data

The global spread of the SARS-CoV-2 at the beginning of March 2020 forced majority of countries to introduce measures to contain the virus. The governments found themselves facing a very difficult tradeoff between limiting the spread of the virus and bearing potentially catastrophic economical costs of a lockdown. Notably, considering the level of globalization today, the response of countries varied a lot in severity and response latency. In the overwhelming amount of media and social media information feed a lot of misinformation and anecdotal evidence surfaced and remained in people’s mind. In this article, I try to have a more systematic view on the topics of severity of response from governments and change in people’s mobility due to the pandemic.

I want to look at several countries with different approach to restraining the spread of the virus. I will look at governmental regulations, when, and how they were introduced. For that I am referring to an index called Oxford COVID-19 Government Response Tracker (OxCGRT)[1]. The OxCGRT follows, records, and rates the actions taken by governments, that are available publicly. However, looking just at the regulations and taking them for granted does not provide that we have the whole picture. Therefore, equally interesting is the investigation of how the recommended levels of self-isolation and social distancing is reflected in the mobility data and we will look at it first.

The mobility dataset

The mobility data used in this article was collected by Google and made freely accessible[2]. The data reflects how the number of visits and their length changed as compared to a baseline from before the pandemic. The baseline is the median value for the corresponding day of the week in the period from 3.01.2020 – 6.02.2020. The dataset contains data in six categories. Here we look at only 4 of them: public transport stations, places of residence, workplaces, and retail/recreation (including shopping centers, libraries, gastronomy, culture). The analysis intentionally omits parks (public beaches, gardens etc.) and grocery/pharmacy category. Mobility in parks is excluded due to huge weather change confound. The baseline was created in winter and increased/decreased (depending on the hemisphere) activity in parks is expected as the weather changes. It would be difficult to detangle tis change from the change caused by the pandemic without referring to a different baseline. The grocery shops and pharmacies are excluded because the measures regarding the shopping were very similar across the countries.

Amid the Covid-19 pandemic a lot of anecdotal information surfaced, that some countries, like Sweden, acted completely against the current by not introducing a lockdown. It was reported that there were absolutely no restrictions and Sweden can be basically treated as a control group for comparing the different approaches to lockdown on the spread of the coronavirus. Looking at the mobility data (below), we can see however, that there was a change in the mobility of Swedish citizens in comparison to the baseline.

Fig. 1 Moving average (+/- 6 days) of the mobility data in Sweden in four categories.

Fig. 1 Moving average (+/- 6 days) of the mobility data in Sweden in four categories.

Looking at the change in mobility in Sweden, we can see that the change in the residential areas is small, but it is indicating some change in behavior. A change in the retail and recreational sector is more noticeable. Most interestingly it is approaching the baseline levels at the beginning of June. The most substantial changes, however, are in the workplaces and transit categories. They are also much slower to come back to the baseline, although a trend in that direction starts to be visible.

Next, let us have a look at the change in mobility in selected countries, separately for each category. Here, I compare Germany, Sweden, Italy, and New Zealand. (To see the mobility data for other countries visit https://covid19.datanomiq.de/#section-mobility).

Fig. 2 Moving average (+/- 6 days) of the mobility data.

Fig. 2 Moving average (+/- 6 days) of the mobility data.

Looking at the data, we can see that the change in mobility in Germany and Sweden was somewhat similar in orders of magnitude, in comparison to changes in mobility in countries like Italy and New Zealand. Without a doubt, the behavior in Sweden changed the least from the baseline in all the categories. Nevertheless, claiming that people’s reaction to the pandemic in Sweden in Germany were polar opposites is not necessarily correct. The biggest discrepancy between Sweden and Germany is in the retail and recreation sector out of all categories presented. The changes in Italy and New Zealand reached very comparable levels, but in New Zealand they seem to be much more dynamic, especially in approaching the baseline levels again.

The government response dataset

Oxford COVID-19 Government Response Tracker records regulations from number of countries, rates them and categorizes into a few indices. The number between 1 and 100 reflects the level of the action taken by a government. Here, I focus on the Containment and Health sub-index that includes 11 indicators from categories: containment and closure policies and health system policies[3]. The actions included in the index are for example: school and workplace closing, restrictions on public events, travel restrictions, public information campaigns, testing policy and contact tracing.

Below, we look at a plot with the Containment and Health sub-index value for the four aforementioned countries. Data and documentation is available here[4]

Fig. 3 Oxford COVID-19 Government Response Tracker, the Containment and Health sub-index.

Fig. 3 Oxford COVID-19 Government Response Tracker, the Containment and Health sub-index.

Here the difference between Sweden and the other countries that we are looking at becomes more apparent. Nevertheless, the Swedish government did take some measures in order to condemn the spread of the SARS-CoV-2. At the highest, the index reached value 45 points in Sweden, 73 in Germany, 92 in Italy and 94 in New Zealand. In all these countries except for Sweden the index started dropping again, while the drop is the most dynamic in New Zealand and the index has basically reached the level of Sweden.

Conclusions

As we have hopefully seen, the response to the COVID-19 pandemic from governments differed substantially, as well as the resulting change in mobility behavior of the inhabitants did. However, the discrepancies were probably not as big as reported in the media.

The overwhelming presence of the social media could have blown some of the mentioned differences out of proportion. For example, the discrepancy in the mobility behavior between Sweden and Germany was biggest in recreation sector, that involves cafes, restaurants, cultural resorts, and shopping centers. It is possible, that those activities were the ones that people in lockdown missed the most. Looking at Swedes, who were participating in them it was easy to extrapolate on the overall landscape of the response to the virus in the country.

It is very hard to say which of the world country’s approach will bring the best effects for the people’s well-being and the economies. The ongoing pandemic will remain a topic of extensive research for many years to come. We will (most probably) eventually find out which approach to the lockdown was the most optimal (or at least come close to finding out). For the time being, it is however important to remember that there are many factors in play and looking into one type of data might be misleading. Comparing countries with different history, weather, political and economic climate, or population density might be misleading as well. But it is still more insightful than not looking into the data at all.

[1] Hale, Thomas, Sam Webster, Anna Petherick, Toby Phillips, and Beatriz Kira (2020). Oxford COVID-19 Government Response Tracker, Blavatnik School of Government. Data use policy: Creative Commons Attribution CC BY standard.

[2] Google LLC “Google COVID-19 Community Mobility Reports”. https://www.google.com/covid19/mobility/ retrived: 04.06.2020

[3] See documentation https://github.com/OxCGRT/covid-policy-tracker/tree/master/documentation

[4] https://github.com/OxCGRT/covid-policy-tracker  retrieved on 04.06.2020

Interview – Machine Learning in Marketing und CRM

Interview mit Herrn Laurenz Wuttke von der datasolut GmbH über Machine Learning in Marketing und CRM.

Laurenz Wuttke ist Data Scientist und Gründer der datasolut GmbH. Er studierte Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Hannover und befasst sich bereits seit 2011 mit Marketing- bzw. CRM-Systemen und der Datenanalyse. Heute ist er Dozent für Big Data im Marketing an der Hochschule Düsseldorf und unterstützt Unternehmen dabei, durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, individuell auf die Kundenbedürfnisse tausender Kunden einzugehen. Damit jeder Marketing Manager jedem Kunden das richtige Angebot zur richtigen Zeit machen kann.

Data Science Blog: Herr Wuttke, Marketing gilt als einer der Pionier-Bereiche der Unternehmen für den Einstieg in Big Data Analytics. Wie etabliert ist Big Data und Data Science heute im Marketing?  

Viele Unternehmen in Deutschland erkennen gerade Chancen und den Wert ihrer Daten. Dadurch investieren die Unternehmen in Big Data Infrastruktur und Data Science Teams.

Gleichzeitig denke ich, wir stehen im Marketing gerade am Anfang einer neuen Daten-Ära. Big Data und Data Science sind im Moment noch ein Thema der großen Konzerne. Viele kleine und mittelständische Unternehmen haben noch viele offene Potentiale in Bezug auf intelligente Kundenanalysen.

Durch stetig steigende Preise für die Kundenakquise, wird die Erhaltung und Steigerung einer guten Kundenbindung immer wichtiger. Und genau hier sehe ich die Vorteile durch Data Science im Marketing. Unternehmen können viel genauer auf Kundenbedürfnisse eingehen, antizipieren welches Produkt als nächstes gekauft wird und so ihr Marketing zielgenau ausrichten. Dieses „personalisierte Marketing“ führt zu einer deutlich stärkeren Kundenbindung und steigert langfristig Umsätze.

Viele amerikanische Unternehmen machen es vor, aber auch deutsche Unternehmen wie Zalando oder AboutYou investieren viel Geld in die Personalisierung ihres Marketings. Ich denke, die Erfolge sprechen für sich.

Data Science Blog: Ein häufiges Anliegen für viele Marketing Manager ist die treffsichere Kundensegmentierung nach vielerlei Kriterien. Welche Verbesserungen sind hier möglich und wie können Unternehmen diese erreichen?

Kundensegmentierungen sind ein wichtiger Bestandteil vieler Marketingstrategien. Allerdings kann man hier deutlich weitergehen und Marketing im Sinne von „Segments of One“ betreiben. Das bedeutet wir haben für jeden einzelnen Kunden eine individuelle „Next Best Action und Next Best Offer“.

Somit wird jeder Kunde aus Sicht des Marketings individuell betrachtet und bekommt individuelle Produktempfehlungen sowie Marketingmaßnahmen, welche auf das jeweilige Kundenbedürfnis zugeschnitten sind.

Dies ist auch ein wichtiger Schritt für die Marketingautomatisierung, denn wir können im Marketing schlichtweg keine tausenden von Kunden persönlich betreuen.

Data Science Blog: Sind die Kundencluster dann erkannt, stellt sich die Frage, wie diese besser angesprochen werden können. Wie funktioniert die dafür notwendige Kundenanalyse?

Ganz unterschiedlich, je nach Geschäftsmodell und Branche fällt die Kundenanalyse anders aus. Wir schauen uns unterschiedliche Merkmale zum historischen Kaufverhalten, Demografie und Produktnutzung an. Daraus ergeben sich in der Regel sehr schnell Kundenprofile oder Personas, die gezielt angesprochen werden können.

Data Science Blog: Oft werden derartige Analyse-Vorhaben auf Grund der Befürchtung, die relevanten Daten seien nicht verfügbar oder die Datenqualität sei einer solchen Analyse nicht würdig, gar nicht erst gestartet. Sind das begründete Bedenken?

Nein, denn oft kommen die Daten, die für eine Kundenanalyse oder die Vorhersage von Ergebnissen braucht, aus Datenquellen wie z.B. den Transaktionsdaten. Diese Daten hat jedes Unternehmen in guter Qualität vorliegen.

Natürlich werden die Analysen besser, wenn weitere Datenquellen wie bspw. Produktmetadaten, Kundeneigenschaften oder das Klickverhalten zur Verfügung stehen, aber es ist kein Muss.

Aus meiner Praxiserfahrung kann ich sagen, dass hier oft ungenutzte Potentiale schlummern.

Data Science Blog: Wie ist da eigentlich Ihre Erfahrung bzgl. der Interaktion zwischen Marketing und Business Intelligence? Sollten Marketing Manager ihre eigenen Datenexperten haben oder ist es besser, diese Ressourcen zentral in einer BI-Abteilung zu konzentrieren?

Aus meiner Sicht funktioniert moderenes Marketing heute nicht mehr ohne valide Datenbasis. Aus diesem Grund ist die Zusammenarbeit von Marketing und Business Intelligence unersetzbar, besonders wenn es um Bestandskundenmarketing geht. Hier laufen idealerweise alle Datenquellen in einer 360 Grad Kundensicht zusammen.

Dies kann dann auch als die Datenquelle für Machine Learning und Data Science verwendet werden. Alle wichtigen Daten können aus einer strukturierten 360 Grad Sicht zu einer Machine Learning Datenbasis (ML-Feature Store) umgewandelt werden. Das spart enorm viel Zeit und viel Geld.

Zu Ihrer zweiten Frage: Ich denke es gibt Argumente für beide Konstrukte, daher habe ich da keine klare Präferenz. Mir ist immer wichtig, dass der fachliche Austausch zwischen Technik und Fachbereich gut funktioniert. Ziele müssen besprochen und gegeben falls angepasst werden, um immer in die richtige Richtung zu gehen. Wenn diese Voraussetzung mit einer guten Data Science Infrastruktur gegeben ist, wird Data Science für wirklich skalierbar.

Data Science Blog: Benötigen Unternehmen dafür eine Customer Data Platform (CDP) oder zumindest ein CRM? Womit sollten Unternehmen beginnen, sollten sie noch ganz am Anfang stehen?

Eine Customer Data Platform (CDP) ist von Vorteil, ist aber kein Muss für den Anfang. Ein guts CRM-System oder gute gepflegte Kundendatenbank reicht zunächst für den Anfang.

Natürlich bietet eine CDP einen entscheidenden Vorteil durch die Zusammenführung von der Online- und der CRM-Welt. Das Klickverhalten hat einen enormen Einfluss auf die analytischen Modelle und hilft dabei, Kunden immer besser zu verstehen. Das ist besonders wichtig in unserer Zeit, da wir immer weniger direkten Kundenkontakt haben und zukünftig wird dieser auch noch weiter abnehmen.

Zusammengefasst: Wer diese Kundendaten intelligent miteinander verknüpft hat einen großen Vorteil.

Data Science Blog: Wie integrieren Sie App- und Webtracking in Ihre Analysen?

Trackingdaten aus Apps und Webseiten sind ein wichtiger Bestandteil unserer Machine Learning Modelle. Sie geben wichtige Informationen über das Kundenverhalten preis. So können die Trackingdaten gute Merkmale für Anwendungsfälle wie Churn Prediction, Customer Lifetime Value und Next Best Offer sein.

Häufig sind die Trackingdaten von unterschiedlichen Anbietern (Google Analytics, Piwik etc.) leicht anders in ihrer Struktur, dafür haben wir uns einen intelligenten Ansatz überlegt, um diese zu vereinheitlichen und in unseren Modellen anzuwenden.

Data Science Blog: Zurück zum Kunden. Seine Bedürfnisse stehen bei erfolgreichen Unternehmen im Fokus stehen. Einige Geschäftsmodelle basieren auf Abonnements oder Mitgliedschaften. Wie können Sie solchen Unternehmen helfen?

Abonnements und Subscriptions sind ein großer Trend: Der Kunde wird zum Nutzer und es fallen viele Kundendaten an, die gesammelt werden können. Viele unserer Kunden haben subscription- oder vertragsbasierte Geschäftsmodelle, was ich persönlich sehr interessante Geschäftsmodelle finde.

Diese haben häufig die Herausforderung ihre Kunden langfristig zu binden und eine gesunde Kundenbindung aufzubauen. Die Akquisition ist meistens sehr teuer und die Kundenabwanderung oder Customer Churn zu reduzieren damit ein strategisches Ziel. Wirklich erfolgreich werden diese dann, wenn die Churn Rate geringgehalten wird.

Die Lösung für eine niedrige Kundenabwanderung, neben einem guten Produkt und gutem Kundenservice, ist eine Churn Prediction und darauf aufbauende Churn Prevention Maßnahmen. Wir nehmen uns dazu das historische Kundenverhalten, schauen uns die Kündiger an und modellieren daraus eine Vorhersage für die Kundenabwanderung. So können Unternehmen abwanderungsgefährdete Kunden schon frühzeitig erkennen und entsprechend handeln. Das hat den entscheidenden Vorteil, dass man nicht einen schon verlorenen Kunden erneut gewinnen muss.

Es gibt aber auch Möglichkeiten schon weit vor der eigentlichen Churn-Gefahr anzusetzen, bei drohender Inaktivität. So haben wir für einen großen Fitness-App-Anbieter ein Alarmsystem entwickelt, das Kunden automatisiert Engagement-Kampagnen versendet, um bei drohender Inaktivität, den Kunden auf die Angebote aufmerksam zu machen. Sie kennen das von der Netflix-App, welche Ihnen jeden Abend einen guten Tipp für das Fernsehprogramm bereitstellt.

Data Science Blog: Gehen wir mal eine Ebene höher. So mancher CMO hat mit dem CFO den Deal, jährlich nur einen bestimmten Betrag ins Marketing zu stecken. Wie hilft Data Science bei der Budget-Verteilung auf die Bestandskunden?

Da gibt es eine einfache Lösung für „Customer Lifetime Value Prognosen“. Durch Machine Learning wird für jeden einzelnen Kunden eine Umsatz-Vorhersage für einen bestimmten Zeitraum getroffen. So kann das Bestandkundenmarketing das Marketingbudget ganz gezielt einsetzen und nach dem Kundenwert steuern. Ich gebe Ihnen ein Beispiel: Kundenreaktivierung im Handel. Sie haben ein bestimmtes Budget und können nicht jedem Kunden eine Reaktivierungsmaßnahme zukommen lassen. Wenn Sie einen gut berechneten Customer Lifetime Value haben, können Sie sich so auf die wertigen Kunden konzentrieren und diese reaktivieren.

Data Science Blog: Mit welchen Technologien arbeiten Sie bevorzugt? Welche Tools sind gerade im Kontext von analytischen Aufgaben im Marketing besonders effizient?

Wir haben uns in den letzten Jahren besonders auf Python und PySpark fokussiert. Mit der Entwicklung von Python für Data Science konnten die anderen Umgebungen kaum mithalten und somit ist Python aus meiner Sicht derzeit die beste Umgebung für unsere Lösungen.

Auch die Cloud spielt eine große Rolle für uns. Als kleines Unternehmen haben wir uns bei datasolut auf die AWS Cloud fokussiert, da wir gar nicht in der Lage wären, riesige Datenbestände unserer Kunden zu hosten.

Vor allem von dem hohen Automatisierungsgrad in Bezug auf Datenverarbeitung und Machine Learning bietet AWS alles, was das Data Science Herz begehrt.

Data Science Blog: Was würden Sie einem Junior Marketing Manager und einem Junior Data Scientist für den Ausbau seiner Karriere raten? Wie werden diese jungen Menschen zukünftig beruflich erfolgreich?

Dem Junior Marketing Manager würde ich immer raten, dass er sich Datenanalyse-Skills erarbeiten soll. Aber vor allem sollte er verstehen, was mit Daten alles möglich ist und wie diese eingesetzt werden können. Auch in meiner Vorlesung zu „Big Data im Marketing“ an der Hochschule Düsseldorf unterrichte ich Studierende, die auf Marketing spezialisiert sind. Hier gebe ich stets diesen Ratschlag.

Bei den Junior Daten Scientist ist es andersherum. Ich sehe in der Praxis immer wieder Data Scientists, die den Transfer zwischen Marketing und Data Science nicht gut hinbekommen. Daher rate ich jedem Data Scientist, der sich auf Marketing und Vertrieb fokussieren will, dass hier fachliches Know-How essentiell ist. Kein Modell oder Score hat einen Wert für ein Unternehmen, wenn es nicht gut im Marketing eingesetzt wird und dabei hilft, Marketingprozesse zu automatisieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass sich Data Science und Machine Learning gerade rasant ändern. Die Automatisierung (Stichwort: AutoML) von diesen Prozessen ist auf der Überholspur, dass zeigen die großen Cloudanbieter ganz deutlich. Auch wir nutzen diese Technologie schon in der Praxis. Was der Algorithmus aber nicht übernehmen kann, ist der Transfer und Enablement der Fachbereiche.

Data Science Blog: Zum Schluss noch eine Bitte: Was ist Ihre Prophezeiung für die kommenden Jahre 2021/2022. What is the next big thing in Marketing Analytics?

Es gibt natürlich viele kleinere Trends, welche das Marketing verändern werden. Ich denke jedoch, dass die größte Veränderung für die Unternehmen sein wird, dass es einen viel großflächigeren Einsatz von Machine Learning im Marketing geben wird. Dadurch wird der Wettbewerb härter und für viele Unternehmen wird Marketing Analytics ein essentieller Erfolgsfaktor sein.