Geschriebene Artikel über Big Data Analytics

Daten als Frühwarnsystem einsetzen

In der klassischen Business Intelligence haben Unternehmen jahrelang Daten in Data Warehouses gesammelt und analysiert, um aus der Vergangenheit Lehren für die Zukunft zu ziehen. Zu seiner Zeit war das eine Revolution, aber da es sich dabei vor allem um Daten aus Transaktionssystemen handelte, war der Nutzen begrenzt. Erst mit der Verbreitung des IoT und von Sensoren, die permanent Daten liefern, konnten auch Gründe für Fehler oder Maschinenausfälle ausgelesen werden. Und wenn diese Gründe bestimmten Mustern folgen, liegt es nahe, einzugreifen, bevor ein Problem auftritt – das ist der Grundgedanke hinter dem Konzept von Predictive Analytics.

Großes bisher meist ungenutztes Potential

Systeme, die Risiken und Abweichungen als Frühwarnsystem erkennen, besitzen ein enormes wirtschaftliches Potential. In der Produktion beispielsweise können Maschinen länger reibungsfrei laufen und auch die IT-Infrastruktur profitiert. Predictive Analytics verändern aber auch die Unternehmensführung von Grund auf: Wenn Entscheidungen nur noch auf Basis von Daten anstatt von einem „Bauchgefühl” getroffen werden, verändert sich auch das Machtgefälle zugunsten der IT.

Wenn Entscheider sich nur noch auf Daten verlassen sollen/wollen und ihr Bauchgefühl ausschalten müssen, dann führt das zu einer Art “kultureller Überforderung” wie die Studie „Predictive Analytics 2018“ von IDG Research Services zeigt. Aber den meisten von ihnen ist klar, dass an dem Thema auf lange Sicht kein Weg vorbei führt. Zum Zeitpunkt der Befragung, die schon etwas zurückliegt, stuften bereits 47 Prozent der Unternehmen die Relevanz von Predictive Analytics als sehr hoch (18 Prozent) oder hoch (29 Prozent) ein. Über ein Drittel war aber bereits der Überzeugung, das Predictive Analytics spätestens 2021 eine sehr wichtige Rolle spielen wird.

Intelligenz in den Workflow bringen

Für Managed-Cloud-Unternehmen wie Adacor gewinnt Predictive Analytics in zweierlei Hinsicht an Bedeutung. Zum einen lassen sich damit Prozesse verbessern, mit denen bereits in der Vergangenheit Themen wie das Management von Server-Log-Daten oder CPU-Auslastungen automatisiert und vorausschauend gesteuert wurden.

Für Private Cloud Services, der maßgeschneiderten Erweiterung von internen Rechenzentren bedeutet dies, Teile des Live-Monitorings nach und nach in ein Predictive-Monitoring umzuwandeln und so auf mögliche Ausfälle oder Beeinträchtigungen von Servern im Vorfeld zu reagieren, um so auch den Ausfall für den Kunden zu verhindern. In einem einfachen Beispiel bewertet ein Deep-Learning Modell, ob auf einem beliebigen System die Festplattenfüllstände in der Zukunft stabil verlaufen werden oder ob mit instabilem Verhalten zu rechnen ist. Wird Stabilität erwartet, dann kann ein simpleres Vorhersagemodell diese Stabilität nutzen und die Füllstände vorhersagen. Ist mit instabilem Verhalten zu rechnen, dann wissen die Administratoren, dass sie ein besonderes Auge auf das entsprechende System werfen sollten. So wird durch vergleichsweise einfache Predictive-Monitoring Methoden bereits eine deutlich erhöhte Ausfallsicherheit der Systeme gewährleistet.

Neben stark individualisierten Cloud-Lösungen werden in Zukunft standardisierte Angebote immer mehr nachgefragt werden, die durch Predictive-Analytic-Tools „intelligenter” werden. Übersetzt bedeutet das, maschinelles Lernen nach Möglichkeit automatisch auf neue Prozesse anzuwenden und so Server bzw. die Cloud noch leistungsfähiger und sicherer zu machen.

Size matters

Die Studie zeigte, dass vor allem große Unternehmen Ressourcen für Analytics-Projekte bereitstellen. Über ein Drittel von ihnen hatte bereits Analytics-Projekte umgesetzt, mehr als die Hälfte davon im Bereich Predictive Analytics. Kleine und mittelständische Firmen hingegen verfügten noch wenig über umfangreiche Analytics-Systeme. Die Ergebnisse aus den Predictive-Analytics-Projekten beeinflussen im Wesentlichen auch die Management-Entscheidungen. 94 Prozent der Firmen, die Predictive Analytics anwenden, steuern über die Auswertungen Prozesse vor allem im IT-Bereich, im strategischen Management sowie in Produktion und Fertigung. Die großen Unternehmen sind also größtenteils schon dabei, sich die Vorteile zu nutzen zu machen. Bei mittelständischen und kleineren Unternehmen besteht noch deutlicher Nachholbedarf. Schon die technischen Voraussetzungen genügen häufig nicht den Anforderungen.

Fast alle Branchen können profitieren

Das erstaunt, denn Predictive Analytics kann in vielen Bereichen als eine Art Frühwarnsystem eingesetzt werden. Es hilft nicht nur dabei, Maschinenausfälle bei Produktionsunternehmen durch vorausschauende Wartungen zu minimieren. Es kann zum Beispiel auch den Vertrieb von Handelsunternehmen optimieren. In der Medizin kommen bereits Methoden zum Einsatz, durch die sich Risikofaktoren schneller identifizieren und die Behandlung von Krankheiten insgesamt verbessern lässt. Versicherungen und auch Finanzinstitute kalkulieren ihre Produkte und Prämien seit jeher erfolgreich auf Basis von Wahrscheinlichkeitsanalysen und Hochrechnungen. Auch im Bereich der Betrugsprävention werden entsprechend Methoden und Tools verstärkt eingesetzt, um Kriminellen das Handwerk zu legen.

Man sieht, es lohnt sich für Unternehmen, die Daten sammeln, ihre Strategie an die neuen Technologien anzupassen. Die aktuellen Möglichkeiten zur Analyse und Aggregierung von Daten und Informationen sind extrem groß. Es kommt darauf an, Muster in den „Big Data” zu erkennen und diese richtig zu interpretieren – anstatt dieselben Fehler immer und immer wieder zu machen.

“Saubere Ablage“ bringt Unternehmen nicht weiter

Unternehmen, die Daten sammeln, um diese lediglich sauber abzulegen und zu archivieren, sollten Ihre Strategie an die neuen Möglichkeiten des Predictive Analytics anpassen. Die aktuellen Möglichkeiten zur Auswertung und zur Verdichtung von Daten zu Informationen und somit zur Generierung von Wissen sind extrem groß. Nur wer Muster im großen Reich der Daten erkennt und diese auch richtig interpretieren kann, wird kann mit Predicitve Analytics ein Frühwarnsystem zu seinen Gunsten aufbauen.

Getting started with the top eCommerce use cases

Nowadays, almost all the projects in eCommerce companies are data-dependent and everyone wants to leverage data science techniques to mine as much information as they can from that data. From tracking their customer’s shopping behavior to recommending them what to buy, from finding new leads for their market to calculating their lifetime value, from improving customer experience to increase their profitability. When we navigate through any website, we leave our traces and companies track these touchpoints to get insights about how we behave online. Companies sometimes have different landing pages based on the gender of the user.

This post will be focused on some of the use cases in marketing which are gaining attention over the past few years. I have been associated with different eCommerce companies as a data science consultant.

Upcoming months has a lot to offer as I will be writing blogs about the following use cases:

  1. Multi-touch attribution: A data-driven approach
  2. Introduction to Recommendation engines
  3. Customer Lifetime Value (CLV or CLTV)
  4. Customer Segmentation
  5. Dynamic Pricing

 

If you are interested in reading the success story for the Multi-touch attribution project you can find it here.

Scaling Up Your Process Management

Any new business faces questions: have we found the right product/market fit? Does the business model work? Have we got enough money to keep the doors open? Typically, new businesses are focused on staying afloat, meaning anything that isn’t immediately relevant to that goal is left until later—whenever that might be!   


Read this article in German:

Machen Sie mehr aus Ihrem Prozessmanagement


However, most businesses soon realize that staying afloat means finding the most efficient way to deliver their products or services to customers. As a result, the way a business functions starts to move into focus, with managers and staff looking to achieve the same outcome, in the same way, over and over. The quickest route to this? Establishing efficient processes. 

Once a business has clarified the responsibilities of all staff, and identified their business process framework, they are better able to minimize waste and errors, avoid misunderstandings, reduce the number of questions asked during the day-to-day business, and generally operate more smoothly and at a greater pace.

Expanding your business with process management

Of course, no new business wants to remain new for long—becoming firmly established is the immediate goal, with a focus on expansion to follow, leading to new markets, new customers, and increased profitability. Effectively outlining processes takes on even more importance when companies seek to expand. Take recruitment and onboarding, for example. 

Ad hoc employment processes may work for a start-up, but a small business looking to take the next step needs to introduce new staff members frequently and ensure they have the right information to get started immediately. The solution is a documented, scalable, and repeatable process that can be carried out as many times as needed, no matter the location or the role being filled. 

When new staff are employed, they’ll need to know how their new workplace actually functions. Once again, a clear process framework means all the daily processes needed are accessible to all staff, no matter where the employee is based. As the business grows, more and more people will come on board, each with their own skills, and very likely their own ideas and suggestions about how the business could be improved… 

Collaborative process management

Capturing the wisdom of the crowd is also a crucial factor in a successful business—ensuring all employees have a chance to contribute to improving the way the company operates. In a business with an effective process modeling framework, this means providing all staff with the capability to design and model processes themselves. 

Traditionally, business process modeling is a task for the management or particular experts, but this is an increasingly outdated view. Nobody wants to pass up the valuable knowledge of individuals; after all, the more knowledge there is available about a process, the more efficiently the processes can be modeled and optimized. Using a single source of process truth for the entire organization means companies can promote collaborative and transparent working environments, leading to happier staff, more efficient work, and better overall outcomes for the business. 

Collaborative process management helps to grow organizations avoid cumbersome, time-consuming email chains, or sifting through folders for the latest version of documents, as well as any number of other hand brakes on growth. 

Instead, process content can be created and shared by anyone, any time, helping drive a company’s digital and cloud strategies, enhance investigations and process optimization efforts, and support next-gen business transformation initiatives. In short, this radical transparency can serve as the jumping-off point for the next stage of a company’s growth. 

Want to find out more about professional process management? Read our White Paper 7-Step Guide to Effective Business Transformation!

Seeing the Big Picture: Combining Enterprise Architecture with Process Management

Ever tried watching a 3D movie without those cool glasses people like to take home? Two hours of blurred flashing images is no-one’s idea of fun. But with the right equipment, you get an immersive experience, with realistic, clear, and focused images popping out of the screen. In the same way, the right enterprise architecture brings the complex structure of an organization into focus.

We know that IT environments in today’s modern businesses consist of a growing number of highly complex, interconnected, and often difficult-to-manage IT systems. Balancing customer service and efficiency imperatives associated with social, mobile, cloud, and big data technologies, along with effective day-to-day IT functions and support, can often feel like an insurmountable challenge.

Enterprise architecture can help organizations achieve this balance, all while managing risk, optimizing costs, and implementing innovations. Its main aim is to support reform and transformation programs. To do this, enterprise architecture relies on the accuracy of an enterprise’s complex data systems, and takes into account changing standards, regulations, and strategic business demands.

Components of effective enterprise architecture

In general, most widely accepted enterprise architecture frameworks consist of four interdependent domains:

  • Business Architecture

A blueprint of the enterprise that provides a common understanding of the organization, and used to align strategic objectives and tactical demands. An example would be representing business processes using business process management notation.

  • Data Architecture

The domain that shows the dependencies and connections between an organization’s data, rules, models, and standards.

  • Applications Architecture

The layer that shows a company’s complete set of software solutions and their relationships with each other.

  • Infrastructure Architecture

Positioned at the lowest level, this component shows the relationships and connections of an organization’s existing hardware solutions.

Effective EA implementation means employees within a business can build a clear understanding of the way their company’s IT systems execute their specific work processes, as well as how they interact and relate to each other. It allows users to identify and analyze application and business performance, with the goal of enabling underperforming IT systems to be promptly and efficiently managed.

In short, EA helps businesses answer questions like:

  • Which IT systems are in use, and where, and by whom?
  • Which business processes relate to which IT systems?
  • Who is responsible for which IT systems?
  • How well are privacy protection requirements upheld?
  • Which server is each application run on?

The same questions, shifted slightly to refer to business processes rather than IT systems, are what drive enterprise-level business process management as well. Is it any wonder the two disciplines go together like popcorn and a good movie?

Combining enterprise architecture with process management

Successful business/IT alignment involves effectively leveraging an organization’s IT to achieve company goals and requirements. Standardized language and images (like flow charts and graphs) are often helpful in fostering mutual understanding between highly technical IT services and the business side of an organization.

In the same way, combining EA with collaborative business process management establishes a common language throughout a company. Once this common ground is established, misunderstandings can be avoided, and the business then has the freedom to pursue organizational or technical transformation goals effectively.

At this point, strengthened links between management, IT specialists, and a process-aware workforce mean more informed decisions become the norm. A successful pairing of process management, enterprise architecture, and IT gives insight into how changes in any one area impact the others, ultimately resulting in a clearer understanding of how the organization actually functions. This translates into an easier path to optimized business processes, and therefore a corresponding improvement in customer satisfaction.

Effective enterprise architecture provides greater transparency inside IT teams, and allows for efficient management of IT systems and their respective interfaces. Along with planning continual IT landscape development, EA supports strategic development of an organization’s structure, just as process management does.

Combining the two leads to a quantum leap in the efficiency and effectiveness of IT systems and business processes, and locks them into a mutually-reinforcing cycle of optimization, meaning improvements will continue over time. Both user communities can contribute to creating a better understanding using a common tool, and the synergy created from joining EA and business process management adds immediate value by driving positive changes company-wide.

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Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Power BI von Microsoft

Den Auftakt dieser Artikelserie zum Vergleich von BI-Tools macht die Softwarelösung Power BI von Microsoft. Solltet ihr gerade erst eingestiegen sein, dann schaut euch ruhig vorher einmal die einführenden Worte und die Ausführungen zur Datenbasis an.

Hier könnt ihr das AdventureWorks2017_PowerBI Dashboard herunterladen und parallel zum Lesen in diesem stöbern.

Lizenzmodell

Power BI ist in seinem Kern ein Cloud-Dienst, welcher als Teil des Serviceportfolios Office 365 von Microsoft angeboten wird. Zusätzlich besteht aber auch die Möglichkeit die Software lokal, also on premise laufen zu lassen.

Power BI Desktop, das Kernelement des Produktportfolios, ist eine frei verfügbare Anwendung und somit schafft Microsoft eine geringe Einstiegsbarriere zur Nutzung der Software. Natürlich gibt es, wie auf dem Markt üblich, Limitierungen, welche den Nutzer zum Kauf animieren. Interessanterweise liegt die Limitierung nicht in den Funktionen der Software selbst, also nicht in dem Aufbau von Visualisierungen, sondern vor allem an der beschränkten Möglichkeit Dashboards in einem Netzwerk zu teilen. Beschränkt, da auch unter der freien Version die Möglichkeit besteht die Dashboards teilen zu können, indem eine Datei gespeichert und weiter versendet wird. Microsoft rät natürlich davon ab und verweist auf die Vorteile der Power BI Pro Lizenz. Dem ist i.d.R. zuzustimmen, da wie im ersten Artikel näher erläutert, ein funktionierendes Konzept zur Data Governance die lokale Erstellung von Dashboards und manuelle Verteilung nicht erlauben würde. Sicherlich gibt es Firmen die Lizenzkosten einsparen wollen und funktionierende Prozesse eingeführt haben, um eine Aktualität und Korrektheit der Dashboards zu gewährleisten. Ein Restrisiko bleibt! Mit $9,99 pro Monat für eine Power BI Pro Lizenz stehen demgegenüber geringe Lizenzkosten (je Mitarbeiter). Das Lizenzmodell ist sehr transparent und zudem besteht keine Verpflichtung zur Abnahme einer Mindestmenge an Lizenzen, also ist der Einstieg auch für kleine Unternehmen gut möglich. Unter der Pro Lizenz besteht aber noch eine weitere wesentliche Limitierung in Bezug auf das Teilen von Dashboards im Power BI Service. Die auf der Cloud bereitgestellten Dashboards benötigen Speicherplatz und bei Intensivierung der Nutzung von Power BI, steigt auch in den meisten Fällen der Speicherplatzbedarf. Eine Erweiterung der Pro Lizenz ist die Power BI Premium Lizenz, mit welcher die maximale Größe eines veröffentlichten Datasets von 1GB auf 10GB erhöht werden kann und des Weiteren die maximale Speicherplatzlimitierung von 10GB pro Benutzer auf 100TB über alle Benutzer erhöht werden kann. Die Kosten für die Premium Lizenz belaufen sich auf momentan $4.995 pro Monat und pro Speicherressource (Cloud), also i.d.R. je Kunde. Sollte eine cloudbasierte Lösung aus Kosten, Technik oder sogar Data Governance Gründen nicht möglich sein, dann kann der Power BI Report Server auf einer selbstgewählten Infrastruktur betrieben werden. Eine Premium Lizenz ermöglicht die lokale Bereitstellung der Software.

Anmerkung: Sowohl die Pro als auch die Premium Lizenz umfassen weitere Leistungen, welche in Einzelfällen ähnlich bedeutend sein können, wie die zuvor beschriebene Veröffentlichung von Dashboards.

Um nur einige wenige zu nennen:

  • Eingebettete Dashboards auf Webseiten oder anderer SaaS Anwendungen
  • Nutzung der Power BI mobile app
  • Inkrementelle Aktualisierung von Datenquellen
  • Erhöhung der Anzahl automatischer Aktualisierungen pro Tag (Pro = 8)
  • u.v.m.

Community & Features von anderen Entwicklern

Power BI Benutzer können sich einer sehr großen Community erfreuen, da diese Software sich laut Gartner unter den führenden BI Tools befindet und Microsoft einen großen Kundenstamm vorzuzeigen hat. Dementsprechend gibt es nicht nur auf der Microsoft eigenen Webseite https://community.powerbi.com/ eine Vielzahl von Themen, welche erörtert werden, sondern behandeln auch die einschlägigen Foren Problemstellungen und bieten Infomaterial an. Dieser große Kundenstamm bietet eine attraktive Geschäftsgrundlage für Entwickler von Produkten, jene komplementär oder gar substitutiv zu einzelnen Funktionen von Power BI angeboten werden. Ein gutes Beispiel für einen ersetzenden Service ist das Tool PowerBI Robots, welches mit Power BI verbunden, automatisch generierte E-Mails mit Screenshots von Dashboards an beliebig viele Personen sendet. Da keiner von Ihnen dafür eine Power BI Pro Lizenz benötigt, hebelt dieser Service die wichtige Veröffentlichungsfunktion zu Teilen aus und einer der Hauptgründe zur Beschaffung der Pro Lizenz fällt zum Teil weg. Weiterhin werden Features ergänzt, welche noch nicht durch Microsoft selbst angeboten werden, wie z.B. die Erweiterung um ein Process Mining Tool namens PAFnow. Dieses und viele weitere Angebote können auf der Marketplaceplattform heruntergeladen werden, sofern man eine Pro Lizenz besitzt.

Daten laden: Allgmeines

Ein sehr großes Spektrum an Datenquellen wird von Power BI unterstützt und fasst jeder Nutzer sollte auf seinen Datenbestand zugreifen können. Mögliche Datenquellen sind natürlich diverse Textdateien, SaaS verschiedenster Anbieter und Datenbanken jeglicher Art, aber auch Python, R Skripte sowie Blank Queries können eingebunden werden. Ebenfalls besteht die Möglichkeit mit einer ODBC Schnittstelle eine Verbindung zu diversen nicht aufgelisteten Datenquellen herstellen zu können. Ein wesentlicher Unterschied zwischen den einzelnen Datenquellen besteht in der Limitierung eine direkte Verbindung aufsetzen zu können, eine sogenannte DirectQuery. In der Dokumentation zu Datenquellen findet man eine Auflistung mit entsprechender Info zur DirectQuery. Die Alternative dazu ist ein Import der Daten in Kombination mit regelmäßig durchgeführten Aktualisierungen. Mit Dual steht dem Anwender ein Hybrid aus beiden Methoden zur Verfügung, welcher in besonderen Anwendungsfällen sinnvoll sein kann. Demnach können einzelne Tabellen als Dual definiert werden und die im Folgenden beschriebenen Vorteile beider Methoden genutzt werden.

Import vs DirectQuery

Welche Verbindung man wählen sollte, hängt von vielen Faktoren ab. Wie bereits erwähnt besteht eine Limitierung von 8 Aktualisierungen pro Tag und Dataset bei importierten Datenquellen, sofern man nur eine Pro Lizenz besitzt. Mit der Nutzung einer DirectQuery besteht diese Limitierung nicht. Ebenfalls existiert keine Beschränkung in Bezug auf die Uploadgröße von 1GB je Dataset. Eine stetige Aktualität der Reports ist unter der Einstellung DirectQuery selbst redend.

Wann bringt also der Import Vorteile?

Dieser besteht im Grunde in der technischen Limitierung von DirectQuery‘s, welche wären:

  • Es können nicht mehr als 1 Mio. Zeilen zurückgegeben werden (Aggregationen wiederum können über mehr Zeilen laufen)
  • Es können nur eingeschränkt Measures (Sprache DAX) geschrieben werden
  • Fehler im Abfrageeditor bei übermäßiger Komplexität von Abfragen
  • Zeitintelligenzfunktionen sind nicht verfügbar

Daten laden: AdventuresWorks2017Dataset

Wie zu erwarten verlief der Import der Daten reibungslos, da sowohl die Datenquelle als auch das Dataset ein Produkt Microsoft‘s sind. Ein Import war notwendig, um Measures unter Nutzung von DAX anzuwenden. Power BI ermöglichte es die Daten schnell in das Tool zu laden.

Beziehungen zwischen Datentabellen werden durch die Software entweder aufgrund von automatischer Erkennung gleicher Attribute über mehrere Tabellen hinweg oder durch das Laden von Metadaten erkannt. Aufgrund des recht komplexen und weit verzweigten Datasets schien dieses Feature im ersten Moment von Vorteil zu sein, erst in späteren Visualisierungsschritten stellte sich heraus das einige Verbindungen nicht aus den Metadaten geladen wurden, da eine falsch gesetzte Beziehung durch eine automatische Erkennung gesetzt wurde und so die durch die Metadaten determinierte Beziehung nicht übernommen werden konnte. Lange Rede kurzer Sinn: Diese Automatisierung ist arbeitserleichternd und nützlich, insbesondere für Einsteiger, aber das manuelle Setzen von Beziehungen kann wenig auffällige Fehler vermeiden und fördert zugleich das eigene Verständnis für die Datengrundlage. Microsoft bietet seinen Nutzer an diese Features zu deaktivieren und das manuelle Setzen der Beziehungen ist über das Userinterface (UI) im Register „Beziehungen“ einfach umzusetzen. Besonders positiv ist die Verwirklichung dieses Registers, da der Nutzer ein einfach zu bedienendes Tool zur Strukturierung der Daten erhält. Ein Entity-Relationship-Modell (ERM) zeigt das Resultat der Verknüpfung und zugleich das Datenmodel gemäß dem Konzept eines Sternenschemas.

Daten transformieren

Einer der wesentlichen Instrumente zur Transformierung von Daten ist Power Query. Diese Software ist ebenfalls ein etablierter Bestandteil von Excel und verfügt über ein gelungenes UI, welches die Sprache M generiert. Ca. 95% der gewünschten Daten Transformationen können über das UI durchgeführt werden und demnach ist es in den meisten Fällen nicht notwendig M schreiben zu müssen. Durch das UI ermöglicht Power Query wesentliche Aufgaben wie das Bereinigen, Pivotieren und Zusammenführen von Daten umzusetzen. Aber es ist von Vorteil, wenn man sich zumindest mit der Syntax auskennt und die Sprache in groben Zügen versteht. Die Sprache M wie auch das UI, welches unter anderem die einzelnen Bearbeitungs-/Berechnungsschritte aufzeigt, ist Workflow-orientiert. Das UI ist gut strukturiert und Nutzer finden schnellen Zugang zur funktionsweise. Ein sehr gut umgesetztes Beispiel ist die Funktion „Spalten aus Beispielen“. In nur wenigen Schritten konnten der Längen- und Breitengrad aus einer zusammengefassten Spalte getrennt werden. Den erzeugten M Code und den beschriebenen Workflow seht ihr in der folgenden Grafik.

Das Feature zur Zusammenführung von Tabellen ist jedoch problematisch, da das UI von Power Query dem Nutzer keine vorprogrammierten Visualisierungen o.ä. an die Hand gibt, um die Resultate überprüfen zu können. Wie bei dem Beispiel Dataset von Microsoft, welches mit über 70 Tabellen eine relativ komplexe Struktur aufweist, können bei unzureichender Kenntnis über die Struktur der Datenbasis Fehler entstehen. Eine mögliche Folge können die ungewollte Vervielfachung von Zeilen (Kardinalität ist „viele zu viele“) oder gar das Fehlen von Informationen sein (nur eine Teilmenge ist in die Verknüpfung eingeschlossen). Zur Überprüfung der JOIN Ergebnisse können die drei genannten Register (siehe obige Grafik) dienen, aber ein Nutzer muss sich selbst ein eigenes Vorgehen zur Überwachung der korrekten Zusammenführung überlegen.

Nachdem die Bearbeitung der Daten in Power Query abgeschlossen ist und in Power BI geladen werden, besteht weiterhin die Möglichkeit Daten unter Nutzung von DAX zu transformieren. Insbesondere Measures bedienen sich ausschließlich dieser Sprache und ein gutes Auto-Fill-Feature mit zusätzlicher Funktionsbeschreibung erleichtern das Schreiben in DAX. Dynamische Aggregationen und etliche weitere Kalkulationen sind denkbar. Folgend findet ihr einige wenige Beispiele vor, welche auch im AdventureWorks Dashboard Anwendung finden:

Measures können komplexe Formen annehmen und Power BI bietet eine sehr gute Möglichkeit gebräuchliche Berechnungen über sogenannte Quickmeasures (QM) vorzunehmen. Ähnlich wie für die Sprache M gibt es ein UI zur Erstellung dieser, ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen. Die Auswahl an QM ist groß und die Anwendungsfälle für die einzelnen QM sind vielfältig. Als Beispiel könnt ihr euch das Measure „Kunden nach Year/KPI/Category“ im bereitgestellten AdventureWorks Dashboard anschauen, welches leicht abgewandelt auf Grundlage des QM „Verkettete Werteliste“ erstellt wurde. Dieses Measure wurde als dynamischer Titel in das Balkendiagramm eingebunden und wie das funktioniert seht ihr hier.

Daten visualisieren

Der letzte Schritt, die Visualisierung der Daten, ist nicht nur der wichtigste, sondern auch der sich am meisten unterscheidende Schritt, vergleicht man die einzelnen BI-Tools. Ein wesentlicher Faktor dabei ist die Arbeitsabfolge in Bezug auf den Bau von Visualisierungen. Power BI ermöglicht dem Nutzer einzelne Grafiken in einem UI zu gestalten und in dem selbigen nach Belieben anzuordnen. Bei Tableau und Looker zum Beispiel werden die einzelnen Grafiken in separaten UIs gestaltet und in einem weiteren UI als Dashboard zusammengesetzt. Eine Anordnung der Visualisierungen ist in Power BI somit sehr flexibel und ein Dashboard kann in wenigen Minuten erstellt werden. Verlieren kann man sich in den Details, fast jede visuelle Vorstellung kann erfüllt werden und in der Regel sind diese nur durch die eigene Zeit und das Know-How limitiert. Ebenfalls kann das Repertoire an Visualisierungen um sogenannte Custom Visualizations erweitert werden, sofern man eine Pro Lizenz besitzt ist das Herunterladen dieser Erweiterungen unter AppSource möglich.

Eine weitere Möglichkeit zur Anreicherung von Grafiken um Detailinformationen, besteht über das Feature Quickinfo. Sowohl eine schnell umsetzbare und somit wenig detaillierte Einbindung von Details ist möglich, aber auch eine aufwendigere Alternative ermöglicht die Umsetzung optisch ansprechender und sehr detaillierter Quickinfos.

Das Setzen von Filtern kann etliche Resultate und Erkenntnisse mit sich bringen. Dem Nutzer können beliebige Ansichten bzw. Filtereinstellungen in sogenannten Bookmarks gespeichert werden, sodass ein einziger Klick reicht. In dem AdventureWorks Dashboard wurde ein nützliches Bookmark verwendet, welches dem Zurücksetzen aller Filter dient.

Erstellt man Visualisierungen in immer gleichem Format, dann lohnt es sich ein eigenes Design in JSON Format zu erstellen. Wenn man mit diesem Format nicht vertraut ist, dann kann man eine Designvorlage über das Tool Report Theme Generator V3 sehr einfach selbst erstellen.

Existiert ein Datenmodell und Daten aus verschiedenen Tabellen werden im selben Dashboard zusammengestellt (siehe auch Beispiel Dashboard AdventureWorks), dann werden entsprechende JOIN Operationen im Hintergrund beim Zusammenstellen der Visualisierung erstellt. Ob das Datenmodell richtig aufgebaut wurde, ist oft erst in diesem Schritt erkennbar und wie bereits erwähnt, muss sich ein jeder Anwender ein eigenes Vorgehen überlegen mit Hilfe dieses Features die vorausgegangenen Schritte zu kontrollieren.

Warum braucht Power BI eine Python Integration?

Interessant ist dieses Feature in Bezug auf Machine Learning Algorithmen, welche direkt in Power BI integriert werden können. Python ist aber auch für einige Nutzer eine gern genutzte Alternative zu DAX und M, sofern man sich mit diesen Sprachen nicht auseinandersetzen möchte. Daten Transformationen und Visualisierungen durch die allseits bekannten Plots sind somit zwei weitere wesentliche Gründe warum Nutzer Python einbinden. Zudem können weitere Quellen eingebunden werden. Ein Vorteil von Python ist ein Repertoire an vielen nützlichen Bibliotheken wie pandas, matplotlib u.v.m.. Jedoch ist zu bedenken, dass die Python Skripte zur Datenbereinigung und zur Abfrage der Datenquelle erst durch den Data Refresh in Power BI ausgeführt werden. In DAX geschriebene Measures bieten den Vorteil, dass diese mehrmals verwendet werden können. Ein Python Skript hingegen muss kopiert und demnach auch mehrfach instandgehalten werden.

Es ist ratsam Python in Power BI nur zu nutzen, wenn man an die Grenzen von DAX und M kommt.

Fazit

Das Lizenzmodel ist einfach strukturiert und transparent. Bereits kleine Firmen können ein Einstieg in Power BI finden, da kein Mindestumsatz gefordert ist.

Gut aufbereitete Daten können ohne großen Aufwand geladen werden und bis zum Aufbau erster Visualisierungen bedarf es nicht vieler Schritte, jedoch sind erste Resultate sehr kritisch zu hinterfragen. Die Kontrolle automatisch generierter Beziehungen und das Schreiben von zusätzlichen DAX Measures zur Verwendung in den Visualisierungen ist in den meisten Fällen notwendig, um eine korrekte Darstellung der Zahlen zu gewährleisten.

Die Transformation der Daten kann zum großen Teil über unterschiedliche UIs umgesetzt werden, jedoch ist das Schreiben von Code ab einem gewissen Punkt unumgänglich und wird auch nie komplett vermeidbar sein. Power BI bietet aber bereits ein gut durchdachtes Konzept.

Im Großen und Ganzen ist Power BI ein ausgereiftes und sehr gut handhabbares Produkt mit etlichen Features, ob von Microsoft selbst oder durch Drittanbieter angeboten. Eine große Community bietet ebenfalls Hilfestellung bei fast jedem Problem, wenn dieses nicht bereits erörtert wurde. Hervorzuheben ist der Kern des Produkts: die Visualisierungen. Einfach zu erstellende Visualisierungen jeglicher Art in einem ansprechenden Design grenzen dieses Produkt von anderen ab.

Fortsetzung folgt… Tableau wird als zweites Tool dieser Artikelserie näher beleuchtet.

Machen Sie mehr aus Ihrem Prozessmanagement

Jedes neue Unternehmen steht vor den Fragen: Haben wir das richtige Produkt/den richtigen Marktansatz?  Funktioniert das Geschäftsmodell? Haben wir genug Liquidität? In der Regel konzentrieren sich neu gegründete Unternehmen auf das Überleben und verschieben alles, was für dieses Ziel zunächst nicht unmittelbar relevant ist, auf einen späteren Zeitpunkt.  


Read this article in English:

Scaling up your Process Management 


Die meisten Unternehmen stellen jedoch schnell fest, dass ihr Überleben vor allem davon abhängt, ob sie ihren Kunden innovative Produkte und effiziente Dienstleistungen anbieten können. Infolgedessen rückt die Arbeitsweise des Unternehmens in den Fokus, denn Manager und Mitarbeiter möchten auf effiziente Weise gute Ergebnisse erzielen. Der schnellste Weg zum Ziel: Effiziente Prozesse. 

Das Festlegen von Rollen und Verantwortlichkeiten führt dazu, dass Arbeitsabläufe im Unternehmen optimiert werden und Mitarbeiter ihre Aufgaben reibungsloser und schneller erledigen können.

Unternehmenswachstum mit Prozessmanagement

Jedes Unternehmen will sich schnell am Markt etablieren, das eigene Wachstum vorantreiben und neue Kunden gewinnen. Auch mit diesem Ziel vor Augen ist es nicht immer leicht, effiziente Prozesse zu gestalten. Nehmen Sie zum Beispiel die Rekrutierung und das Onboarding neuer Mitarbeiter. 

Einstellungsprozesse auf Ad-hoc-Basis können für ein Start-up funktionieren, nicht aber unbedingt für ein wachstumsorientiertes, mittelständisches Unternehmen. Hier müssen immer mehr Mitarbeiter in kürzerer Zeit eingearbeitet werden. Abteilungsleiter müssen sicherstellen, dass sie über die richtigen Informationen für ihre Arbeit verfügen. Die Lösung ist ein dokumentierter, skalierbarer und wiederholbarer Prozess, der unabhängig vom Standort oder der zu besetzenden Funktion beliebig oft ausgeführt werden kann. 

Wenn neue Mitarbeiter eingestellt werden, müssen sie wissen, wie sie ihre Aufgaben künftig erledigen müssen. Auch hier führt ein klar definierter Prozess dazu, dass die notwendigen Abläufe, Rollen und Dokumente bekannt und zugänglich sind – und das alles über Standortgrenzen hinweg. Unternehmenswachstum bedeutet auch, dass sich immer mehr Personen mit ihren Fähigkeiten und Ideen einbringen.

 

Kollaboratives Prozessmanagement

Führungskräfte sollten auf das kollektive Know-how ihrer Mitarbeiter setzen und ihnen die Möglichkeit zu geben, zur Verbesserung der Arbeitsweise des Unternehmens beizutragen. In einem Unternehmen mit einem effektiven Rahmen zur Prozessmodellierung bedeutet dies, dass alle Mitarbeiter Prozesse selbst entwerfen und modellieren können. 

Dass die Modellierung von Geschäftsprozessen in den Aufgabenbereich des Managements oder bestimmter Experten gehört, –ist eine überholte Sichtweise. Niemand möchte auf das wertvolle Wissen des Einzelnen verzichten: Denn je mehr Erkenntnisse über einen Prozess vorliegen, desto effizienter lassen sich die Prozesse modellieren und optimieren. Unternehmen, die auf die Nutzung einer gemeinsamen Informationsquelle für ihre Prozesse setzen, können eine kollaborative und transparente Arbeitsumgebung aufbauen. Dies führt nicht nur zu zufriedenen Mitarbeitern, sondern auch zu effizienteren Arbeitsabläufen und besseren Unternehmensergebnissen. 

Das kollaborative Prozessmanagement hilft wachsenden Unternehmen dabei, ineffiziente Abläufe, wie zeitaufwändigen E-Mail-Verkehr oder das Suchen nach der neuesten Dokumentenversion und andere Wachstumsbremsen zu vermeiden. 

Stattdessen können Prozessinhalte jederzeit von allen Mitarbeitern erstellt und freigegeben werden. Auf diese Weise werden die digitalen und cloudbasierten Strategien eines Unternehmens vorangetrieben, Analysen verbessert, Prozesse optimiert und Business-Transformation-Initiativen unterstützt. Kurz gesagt: Eine derartige Prozesstransparenz kann als Basis für die nächste Wachstumsphase eines Unternehmens genutzt werden. 

Sie möchten gern weitere Informationen über eine erfolgreiche Unternehmenstransformation erhalten? Gern stellen wir Ihnen unser Whitepaper In 7 Schritten zur Unternehmenstransformation kostenlos zur Verfügung.

Das Gesamtbild im Fokus: Enterprise Architecture und Prozessmanagement verbinden

Haben Sie jemals versucht, einen 3D-Film ohne 3D-Brille zu schauen? Zwei Stunden undeutliche Bilder zu sehen, ist alles andere als ein Vergnügen. Doch mit der richtigen Ausrüstung genießen Sie ein beeindruckendes Erlebnis mit realistischen, klaren und scharfen Aufnahmen. Auf die gleiche Weise rückt die richtige Enterprise Architecture die komplexe Struktur einer Organisation in den Mittelpunkt des Geschehens.

Die IT-Umgebungen moderner Unternehmen bestehen aus einer wachsenden Anzahl hochkomplexer, miteinander verbundener und oft schwierig zu verwaltender IT-Systeme. Und so scheint es häufig eine unüberwindliche Herausforderung zu sein, eine Balance zwischen Kundenservice und Effizienzanforderungen herzustellen. Dies gilt insbesondere im Zusammenhang mit Social-, Mobile-, Cloud- und Big-Data-Technologien und effektiven täglichen IT-Funktionen und -Support.

Die Unternehmensarchitektur kann Organisationen dabei helfen, dieses Gleichgewicht herzustellen und zugleich Risiken zu handhaben, Kosten zu optimieren und Innovationen einzuführen. Hier steht vor allem die erfolgreiche Umsetzung von Reform- und Transformationsprogrammen im Fokus. Dabei stützt sich die Unternehmensarchitektur auf die Genauigkeit der komplexen Datensysteme eines Unternehmens. Zugleich berücksichtigt sie      die sich ändernden Standards, Vorschriften und strategischen Geschäftsanforderungen.

Komponenten einer effektiven Enterprise Architecture

Im Allgemeinen bestehen Unternehmensarchitektur-Frameworks aus vier voneinander abhängigen Disziplinen:

  • Geschäftsarchitektur

Der Blueprint des Unternehmens, der ein allgemeines Verständnis der Organisation vermittelt und dazu dient, strategische Ziele und taktische Anforderungen aufeinander abzustimmen. Ein Beispiel hierfür ist die Abbildung von Geschäftsprozessen mithilfe von Business Process Management Notation.

  • Datenarchitektur

Die Domäne, die die Abhängigkeiten und Verbindungen zwischen den Daten, Richtlinien, Modellen und Standards einer Organisation aufzeigt.

  • Anwendungsarchitektur

Die Ebene, die alle Softwarelösungen eines Unternehmens und ihre Beziehungen untereinander aufzeigt.

  • Infrastrukturarchitektur

Diese Komponente befindet sich auf der untersten Architekturebene und zeigt die Beziehungen und Verbindungen der vorhandenen Hardwarelösungen eines Unternehmens auf.

Eine effektive EA-Implementierung bedeutet, dass Unternehmensmitarbeiter ein klares Verständnis dafür entwickeln, wie die IT-Systeme ihres Unternehmens die spezifischen Arbeitsprozesse ausführen und in welcher Verbindung sie zueinanderstehen. Sie ermöglicht Benutzern, die Anwendungs- und Business-Leistung zu analysieren und leistungsschwache IT-Systeme schnell und effizient in Angriff zu nehmen.

Kurz gesagt: EA hilft Unternehmen bei der Beantwortung von Fragen wie:

  • Welche IT-Systeme werden von wem wo genutzt?
  • Welche Geschäftsprozesse stehen mit welchem IT-System in Verbindung?
  • Wer ist für welche IT-Systeme verantwortlich?
  • Wie gut werden die Datenschutzanforderungen eingehalten?
  • Auf welchem ​​Server werden die jeweiligen Anwendungen ausgeführt?

Dieselben Fragen können auch auf die Geschäftsprozesse angewandt werden und bestimmen in diesem Fall das Business Process Management auf Unternehmensebene. Kein Wunder also, dass die beiden Disziplinen zusammenpassen wie Popcorn und ein guter Film, oder?

Enterprise Architecture und Prozessmanagement verbinden

Für die erfolgreiche Ausrichtung von Business und IT müssen die IT-Lösungen eines Unternehmens effektiv genutzt werden. So können sie die Unternehmensziele und -Anforderungen erfüllen. Standardisierte Sprache und Bilder (wie Flussdiagramme und Grafiken) sind oftmals hilfreich, um eine gemeinsame Brücke zwischen dem Fachbereich und der IT zu schaffen.

Auf die gleiche Weise sorgt die Kombination aus EA und kollaborativem Business Process Management für eine gemeinsame Sprache im gesamten Unternehmen. Eine solche Basis ermöglicht es, Missverständnisse zu vermeiden und organisatorische oder technische Transformationsziele effektiv zu verfolgen.

Eine stärkere Verknüpfung von Management, IT und einer prozessorientierten Belegschaft führt dazu, dass fundiertere Entscheidungen zur Norm werden. Eine erfolgreiche Kombination aus Prozessmanagement, Unternehmensarchitektur und IT gibt nicht nur Aufschluss darüber, wie sich Änderungen in einem Bereich auf die anderen Gebiete auswirken, sondern sorgt letztendlich auch für ein besseres Verständnis der tatsächlichen Funktionsweise des Unternehmens. Dies führt wiederum zu einer leichteren Optimierung der Geschäftsprozesse und einer damit einhergehenden höheren Kundenzufriedenheit.

Eine effektive Unternehmensarchitektur bietet IT-Teams mehr Transparenz und ermöglicht eine effiziente Verwaltung der IT-Systeme und ihrer jeweiligen Schnittstellen. Neben der Planung der kontinuierlichen Entwicklung der IT-Landschaft unterstützt EA – ebenso wie das Process Management – auch die strategische Entwicklung der Organisationsstruktur.

Mit der Kombination aus Enterprise Architecture und Process Management profitieren Sie von neuen Maßstäben in den Bereichen effiziente  IT-Systeme und Geschäftsprozesse sowie synchrone Optimierung und kontinuierliche Verbesserungen. Die Nutzung eines Tools für Enterprise Architecture und Business Process Management bringt Business und IT näher zusammen und erzeugt Synergien, die unmittelbaren Mehrwert schaffen und positive Veränderungen im gesamten Unternehmen vorantreiben.

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The Importance of Equipment Calibration in Maintaining Data Integrity

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New data-collection technologies, like internet of things (IoT) sensors, enable businesses across industries to collect accurate, minute-to-minute data that they can use to improve business processes and drive decision-making.

However, as data becomes more central to business processes and as more and more data is collected, collection errors become both more possible and more costly.

Here is why equipment calibration is key in maintaining data integrity — in every industry.

Bad Calibration, Bad Data

If a sensor or piece of equipment is improperly calibrated, the data it records could be incomplete, inaccurate or totally incorrect. This misinformation could be detrimental for businesses that integrate data-driven policies and strategies, as they rely on complete, up-to-date and accurate data.

In fact, poor calibration cost manufacturers an average of $1.7 million every year, according to a 2008 survey.

Poorly calibrated sensors and testing equipment can also present risks for consumers — which is why some industries control calibration. In medicine, for example, the FDA regulates equipment calibration. Medical manufacturers must regularly inspect and test monitoring equipment. Effective measuring and test equipment are vital for producing batches of drugs that are useful and safe for patient health.

Bad calibration can even lead to machine failure in businesses that rely on predictive maintenance, which is the use of IoT sensors to collect machine data that can help analysts predict machine failure before it happens. If a business’ data scientists are working with bad information, they are less likely to realize a particular machine or robot is failing. As a result, they won’t intervene with a repair until failure has occurred — a costly error that can effectively shut down some workflows.

Worse, if a business has come to depend on predictive maintenance, it may be caught off-guard by that machine’s failure — even more than if the same company relied on traditional maintenance strategies, rather than predictive analytics.

How to Ensure Equipment Calibration

Fortunately, businesses can ensure the continued quality of their data-collecting processes by committing to regular equipment calibration.

While not all industries are subject to equipment calibration regulations, standards from other industries — like those established by the FDA — could provide useful best practice frameworks.

Businesses that don’t have a dedicated equipment maintenance team can choose an external calibration solution or hire or train a team to handle equipment calibration. Some businesses — such as manufacturers who work with numerous advanced or highly sensitive machines — might need multiple calibration teams or companies with specialized experience.

In general, businesses and manufacturers should establish a regular calibration and inspection schedule. Each time someone calibrates a piece of equipment, they should document that process. Documentation should include the date of the last calibration, the results of any tests conducted and the due date for the next calibration. This process can help establish a pattern of sensor error that equipment maintenance teams can use to better predict and respond to glitches.

Even if a business only uses a certain kind of data from one sensor on a piece of testing equipment, workers should test every sensor on that machine. Errors from other sensors can influence properly calibrated sensors, even if no one is actively using the data they collect. This will become even truer as smart analysis technologies and IoT platforms become more common and algorithms handle larger portions of the data analysis process.

Calibrating Equipment for Accurate Data

Data is one of the most valuable resources available to modern businesses. However, a cost comes with relying too heavily on data and not properly calibrating the equipment that collects that data.

Equipment calibration is key to maintaining data integrity. If testing equipment and sensors aren’t properly calibrated, they can record incorrect data, which may lead to delays or lower product quality. Regular equipment calibration can help businesses ensure the data they receive is accurate and of the highest caliber.

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Datengrundlage

Dieser Artikel wird als Fortsetzung des ersten Artikels, einer Artikelserie zu BI Tools, die Datengrundlage erläutern.

Als Datengrundlage sollen die Trainingsdaten – AdventureWorks 2017 – von Microsoft dienen und Ziel soll es sein, ein möglichst gleiches Dashboard in jedem dieser Tools zu erstellen.

Bei der Datenbasis handelt es sich bereits um ein relationales Datenbankmodel mit strukturierten Daten, welches als Datei-Typ .bak zur Verfügung steht. Die Daten sind bereits bereinigt und normalisiert, sowie bestehen auch bereits Beziehungen zwischen den Tabellen. Demnach fallen sowohl aufwendige Datenbereinigungen weg, als auch der Aufbau eines relationalen Datenmodells im Dashboard. In den meisten Tools ist beides möglich, wenn auch nicht das optimale Programm. Vor allem sollte vermieden werden Datenbereinigungen in BI Tools vorzunehmen. Alle Tools bieten einem die Möglichkeit strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedensten Datenquellen zu importieren. Die Datenquelle wird SQL Server von Microsoft sein, da die .bak Datei nicht direkt in die meisten Dashboards geladen werden kann und zudem auf Grund der Datenmenge ein kompletter Import auch nicht ratsam ist. Aus Gründen der Performance sollten nur die für das Dashboard relevanten Daten importiert werden. Für den Vergleich werden 15 von insgesamt 71 Tabellen importiert, um Visualisierungen für wesentliche Geschäftskennzahlen aufzubauen. Die obere Grafik zeigt das Entity-Relationship-Modell (ERM) zu den relevanten Tabellen. Die Datengrundlage eignet sich sehr gut für tiefer gehende Analysen und bietet zugleich ein großes Potential für sehr ausgefallene Visualisierungen. Im Fokus dieser Artikelserie soll aber nicht die Komplexität der Grafiken, sondern die allgemeine Handhabbarkeit stehen. Allgemein besteht die Gefahr, dass die Kernaussagen eines Reports in den Hintergrund rücken bei der Verwendung von zu komplexen Visualisierungen, welche lediglich der Ästhetik dienlich sind.

Eine Beschränkung soll gelten: So soll eine Manipulation von Daten lediglich in den Dashboards selbst vorgenommen werden. Bedeutet das keine Tabellen in SQL Server geändert oder Views erstellt werden. Gehen wir einfach Mal davon aus, dass der Data Engineer Haare auf den Zähnen hat und die Zuarbeit in jeglicher Art und Weise verwehrt wird.

Also ganz nach dem Motto: Help yourself! 😉

Daten zum Üben gibt es etliche. Einfach Mal Github, Kaggle oder andere Open Data Quellen anzapfen. Falls ihr Lust habt, dann probiert euch doch selber einmal an den Dashboards. Ihr solltet ein wenig Zeit mitbringen, aber wenn man erstmal drin ist macht es viel Spaß und es gibt immer etwas neues zu entdecken! Das erste Dashboard und somit die Fortsetzung dieser Artikelserie wird  Power BI als Grundlage haben.

Hier ein paar Links um euch startklar zu machen, falls das Interesse in euch geweckt wurde.

Dataset: AdventureWorks 2017

MS SQL Server

MS SSMS

MS Power BI (Desktop)

AI For Advertisers: How Data Analytics Can Change The Maths Of Advertising?

All Images Credit: Freepik

The task of understanding a customer’s journey and designing your marketing strategy accordingly can be difficult in this data-driven world. Today, the customer expresses their needs in myriad forms of requests.

Consumers express their needs and want attitudes, and values in various forms through search, comments, blogs, Tweets, “likes,” videos, and conversations and access such data across many channels like web, mobile, and face to face. Volume, variety, velocity and veracity of the data accumulated through these customer interactions are huge.

BigData and data analytics can be leveraged to understand several phases of the customer journey. There are risks involved in using Artificial Intelligence for the marketing data analysis of data breach and even manipulation. But, AI do have brighter prospects when it comes to marketing and advertiser applications.

As the CEO of a technology firm Chop Dawg and marketer, Joshua Davidson puts it, “AI-powered apps are going to be the future for us, and there are several industries that are ripe for this.” The mobile-first strategy of many enterprises has powered the use of AI for digital marketing and developing technologies and innovations to power industries with intelligent systems.

How AI and Machine learning are affecting customer journeys?

Any consumer journey begins with the recognition of a problem and then stages like initial consideration, active evaluation, purchase, and postpurchase come through up till the consumer journey is over. The need for identifying the purchasing and need patterns of the consumers and finding the buyer personas to strategize the marketing for them.

Need and Want Recognition:

Identifying a need is quite difficult as it is the most initial level of a consumer’s journey and it is more on the category level than at a brand level. Marketers and advertisers are relying on techniques like market research, web analytics, and data mining to build consumer profiles and buyer’s persona for understanding the needs and influencing the purchase of products. AI can help identify these wants and needs in real-time as the consumers usually express their needs and wants online and help build profiles more quickly.

AI technologies offered by several firms help in consumer profiling. Firms like Microsoft offers Azure that crunches billions of data points in seconds to determine the needs of consumers. It then personalizes web content on specific platforms in real-time to align with those status-updates. Consumer digital footprints are evolving through social media status updates, purchasing behavior, online comments and posts. Ai tends to update these profiles continuously through machine learning techniques.

Initial Consideration:

A key objective of advertising is to insert a brand into the consideration set of the consumers when they are looking for deliberate offerings. Advertising includes increasing the visibility of brands and emphasize on the key reasons for consideration. Advertisers currently use search optimization, paid search advertisements, organic search, or advertisement retargeting for finding the consideration and increase the probability of consumer consideration.

AI can leverage machine learning and data analytics to help with search, identify and rank functions of consumer consideration that can match the real-time considerations at any specific time. Take an example of Google Adwords, it analyzes the consumer data and helps advertisers make clearer distinctions between qualified and unqualified leads for better targeting.

Google uses AI to analyze the search-query data by considering, not only the keywords but also context words and phrases, consumer activity data and other BigData. Then, Google identifies valuable subsets of consumers and more accurate targeting.

Active Evaluation: 

When consumers narrow it down to a few choices of brands, advertisers need to insert trust and value among the consumers for brands. A common technique is to identify the higher purchase consumers and persuade them through persuasive content and advertisement. AI can support these tasks using some techniques:

Predictive Lead Scoring: Predictive lead scoring by leveraging machine learning techniques of predictive analytics to allow marketers to make accurate predictions related to the intent of purchase for consumers. A machine learning algorithm runs through a database of existing consumer data, then recognize trends and patterns and after processing the external data on consumer activities and interests, creates robust consumer profiles for advertisers.

Natural Language Generation: By leveraging the image, speech recognition and natural language generation, machine learning enables marketers to curate content while learning from the consumer behavior in real-time scenarios and adjusts the content according to the profiles on the fly.

Emotion AI: Marketers use emotion AI to understand consumer sentiment and feel about the brand in general. By tapping into the reviews, blogs or videos they understand the mood of customers. Marketers also use emotion AI to pretest advertisements before its release. The famous example of Kelloggs, which used emotion AI to help devise an advertising campaign for their cereal, eliminating the advertisement executions whenever the consumer engagement dropped.

Purchase: 

As the consumers decide which brands to choose and what it’s worth, advertising aims to move them out of the decision process and push for the purchase by reinforcing the value of the brand compared with its competition.

Advertisers can insert such value by emphasizing convenience and information about where to buy the product, how to buy the product and reassuring the value through warranties and guarantees. Many marketers also emphasize on rapid return policies and purchase incentives.

AI can completely change the purchase process through dynamic pricing, which encompasses real-time price adjustments on the basis of information such as demand and other consumer-behavior variables, seasonality, and competitor activities.

Post-Purchase: 

Aftersales services can be improved through intelligent systems using AI technologies and machine learning techniques. Marketers and advertisers can hire dedicated developers to design intelligent virtual agents or chatbots that can reinforce the value and performance of a brand among consumers.

Marketers can leverage an intelligent technique known as Propensity modeling to identify the most valuable customers on the basis of lifetime value, likelihood of reengagement, propensity to churn, and other key performance measures of interest. Then advertisers can personalize their communication with these customers on the basis of these data.

Conclusion:

AI has shifted the focus of advertisers and marketers towards the customer-first strategies and enhanced the heuristics of customer engagement. Machine learning and IoT(Internet of Things) has already changed the way customer interact with the brands and this transition has come at a time when advertisers and marketers are looking for new ways to tap into the customer mindset and buyer’s persona.

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