Geschriebene Artikel über Big Data Analytics

Interview: Operationalisierung von Data Science

Interview mit Herrn Dr. Frank Block von Roche Diagnostics über Operationalisierung von Data Science

Herr Dr. Frank Block ist Head of IT Data Science bei Roche Diagnostics mit Sitz in der Schweiz. Zuvor war er Chief Data Scientist bei der Ricardo AG nachdem er für andere Unternehmen die Datenanalytik verantwortet hatte und auch 20 Jahre mit mehreren eigenen Data Science Consulting Startups am Markt war. Heute tragen ca. 50 Mitarbeiter bei Roche Diagnostics zu Data Science Projekten bei, die in sein Aktivitätsportfolio fallen: 

Data Science Blog: Herr Dr. Block, Sie sind Leiter der IT Data Science bei Roche Diagnostics? Warum das „IT“ im Namen dieser Abteilung?

Roche ist ein großes Unternehmen mit einer großen Anzahl von Data Scientists in ganz verschiedenen Bereichen mit jeweils sehr verschiedenen Zielsetzungen und Themen, die sie bearbeiten. Ich selber befinde mich mit meinem Team im Bereich „Diagnostics“, d.h. der Teil von Roche, in dem Produkte auf den Markt gebracht werden, die die korrekte Diagnose von Krankheiten und Krankheitsrisiken ermöglichen. Innerhalb von Roche Diagnostics gibt es wiederum verschiedene Bereiche, die Data Science für ihre Zwecke nutzen. Mit meinem Team sind wir in der globalen IT-Organisation angesiedelt und kümmern uns dort insbesondere um Anwendungen von Data Science für die Optimierung der internen Wertschöpfungskette.

Data Science Blog: Sie sind längst über die ersten Data Science Experimente hinaus. Die Operationalisierung von Analysen bzw. analytischen Applikationen ist für Sie besonders wichtig. Welche Rolle spielt das Datenmanagement dabei? Und wo liegen die Knackpunkte?

Ja, richtig. Die Zeiten, in denen sich Data Science erlauben konnte „auf Vorrat“ an interessanten Themen zu arbeiten, weil sie eben super interessant sind, aber ohne jemals konkrete Wertschöpfung zu liefern, sind definitiv und ganz allgemein vorbei. Wir sind seit einigen Jahren dabei, den Übergang von Data Science Experimenten (wir nennen es auch gerne „proof-of-value“) in die Produktion voranzutreiben und zu optimieren. Ein ganz essentielles Element dabei stellen die Daten dar; diese werden oft auch als der „Treibstoff“ für Data Science basierte Prozesse bezeichnet. Der große Unterschied kommt jedoch daher, dass oft statt „Benzin“ nur „Rohöl“ zur Verfügung steht, das zunächst einmal aufwändig behandelt und vorprozessiert werden muss, bevor es derart veredelt ist, dass es für Data Science Anwendungen geeignet ist. In diesem Veredelungsprozess wird heute noch sehr viel Zeit aufgewendet. Je besser die Datenplattformen des Unternehmens, umso größer die Produktivität von Data Science (und vielen anderen Abnehmern dieser Daten im Unternehmen). Ein anderes zentrales Thema stellt der Übergang von Data Science Experiment zu Operationalisierung dar. Hier muss dafür gesorgt werden, dass eine reibungslose Übergabe von Data Science an das IT-Entwicklungsteam erfolgt. Die Teamzusammensetzung verändert sich an dieser Stelle und bei uns tritt der Data Scientist von einer anfänglich führenden Rolle in eine Beraterrolle ein, wenn das System in die produktive Entwicklung geht. Auch die Unterstützung der Operationalisierung durch eine durchgehende Data Science Plattform kann an dieser Stelle helfen.

Data Science Blog: Es heißt häufig, dass Data Scientists kaum zu finden sind. Ist Recruiting für Sie tatsächlich noch ein Thema?

Generell schon, obwohl mir scheint, dass dies nicht unser größtes Problem ist. Glücklicherweise übt Roche eine große Anziehung auf Talente aus, weil im Zentrum unseres Denkens und Handelns der Patient steht und wir somit durch unsere Arbeit einen sehr erstrebenswerten Zweck verfolgen. Ein zweiter Aspekt beim Aufbau eines Data Science Teams ist übrigens das Halten der Talente im Team oder Unternehmen. Data Scientists suchen vor allem spannenden und abwechselnden Herausforderungen. Und hier sind wir gut bedient, da die Palette an Data Science Anwendungen derart breit ist, dass es den Kollegen im Team niemals langweilig wird.

Data Science Blog: Sie haben bereits einige Analysen erfolgreich produktiv gebracht. Welche Herausforderungen mussten dabei überwunden werden? Und welche haben Sie heute noch vor sich?

Wir konnten bereits eine wachsende Zahl an Data Science Experimenten in die Produktion überführen und sind sehr stolz darauf, da dies der beste Weg ist, nachhaltig Geschäftsmehrwert zu generieren. Die gleichzeitige Einbettung von Data Science in IT und Business ist uns bislang gut gelungen, wir werden aber noch weiter daran arbeiten, denn je näher wir mit unseren Kollegen in den Geschäftsabteilungen arbeiten, umso besser wird sichergestellt, das Data Science sich auf die wirklich relevanten Themen fokussiert. Wir sehen auch guten Fortschritt aus der Datenperspektive, wo zunehmend Daten über „Silos“ hinweg integriert werden und so einfacher nutzbar sind.

Data Science Blog: Data Driven Thinking wird heute sowohl von Mitarbeitern in den Fachbereichen als auch vom Management verlangt. Sind wir schon so weit? Wie könnten wir diese Denkweise im Unternehmen fördern?

Ich glaube wir stecken mitten im Wandel, Data-Driven Decisions sind im Kommen, aber das braucht auch seine Zeit. Indem wir zeigen, welches Potenzial ganz konkrete Daten und Advanced Analytics basierte Entscheidungsprozesse innehaben, helfen wir, diesen Wandel voranzutreiben. Spezifische Weiterbildungsangebote stellen eine andere Komponente dar, die diesen Transformationszrozess unterstützt. Ich bin überzeugt, dass wenn wir in 10-20 Jahren zurückblicken, wir uns fragen, wie wir überhaupt ohne Data-Driven Thinking leben konnten…

As Businesses Struggle With ML, Automation Offers a Solution

In recent years, machine learning technology and the business solutions it enables has developed into a big business in and of itself. According to the industry analysts at IDC, spending on ML and AI technology is set to grow to almost $98 billion per year by 2023. In practical terms, that figure represents a business environment where ML technology has become a key priority for companies of every kind.

That doesn’t mean that the path to adopting ML technology is easy for businesses. Far from it. In fact, survey data seems to indicate that businesses are still struggling to get their machine learning efforts up and running. According to one such survey, it currently takes the average business as many as 90 days to deploy a single machine learning model. For 20% of businesses, that number is even higher.

From the data, it seems clear that something is missing in the methodologies that most companies rely on to make meaningful use of machine learning in their business workflows. A closer look at the situation reveals that the vast majority of data workers (analysts, data scientists, etc.) spend an inordinate amount of time on infrastructure work – and not on creating and refining machine learning models.

Streamlining the ML Adoption Process

To fix that problem, businesses need to turn to another growing area of technology: automation. By leveraging the latest in automation technology, it’s now possible to build an automated machine learning pipeline (AutoML pipeline) that cuts down on the repetitive tasks that slow down ML deployments and lets data workers get back to the work they were hired to do. With the right customized solution in place, a business’s ML team can:

  • Reduce the time spent on data collection, cleaning, and ingestion
  • Minimize human errors in the development of ML models
  • Decentralize the ML development process to create an ML-as-a-service model with increased accessibility for all business stakeholders

In short, an AutoML pipeline turns the high-effort functions of the ML development process into quick, self-adjusting steps handled exclusively by machines. In some use cases, an AutoML pipeline can even allow non-technical stakeholders to self-create ML solutions tailored to specific business use cases with no expert help required. In that way, it can cut ML costs, shorten deployment time, and allow data scientists to focus on tackling more complex modelling work to develop custom ML solutions that are still outside the scope of available automation techniques.

The Parts of an AutoML Pipeline

Although the frameworks and tools used to create an AutoML pipeline can vary, they all contain elements that conform to the following areas:

  • Data Preprocessing – Taking available business data from a variety of sources, cleaning it, standardizing it, and conducting missing value imputation
  • Feature Engineering – Identifying features in the raw data set to create hypotheses for the model to base predictions on
  • Model Selection – Choosing the right ML approach or hyperparameters to produce the desired predictions
  • Tuning Hyperparameters – Determining which hyperparameters help the model achieve optimal performance

As anyone familiar with ML development can tell you, the steps in the above process tend to represent the majority of the labour and time-intensive work that goes into creating a model that’s ready for real-world business use. It is also in those steps where the lion’s share of business ML budgets get consumed, and where most of the typical delays occur.

The Limitations and Considerations for Using AutoML

Given the scope of the work that can now become part of an AutoML pipeline, it’s tempting to imagine it as a panacea – something that will allow a business to reduce its reliance on data scientists going forward. Right now, though, the technology can’t do that. At this stage, AutoML technology is still best used as a tool to augment the productivity of business data teams, not to supplant them altogether.

To that end, there are some considerations that businesses using AutoML will need to keep in mind to make sure they get reliable, repeatable, and value-generating results, including:

  • Transparency – Businesses must establish proper vetting procedures to make sure they understand the models created by their AutoML pipeline, so they can explain why it’s making the choices or predictions it’s making. In some industries, such as in medicine or finance, this could even fall under relevant regulatory requirements.
  • Extensibility – Making sure the AutoML framework may be expanded and modified to suit changing business needs or to tackle new challenges as they arise.
  • Monitoring and Maintenance – Since today’s AutoML technology isn’t a set-it-and-forget-it proposition, it’s important to establish processes for the monitoring and maintenance of the deployment so it can continue to produce useful and reliable ML models.

The Bottom Line

As it stands today, the convergence of automation and machine learning holds the promise of delivering ML models at scale for businesses, which would greatly speed up the adoption of the technology and lower barriers to entry for those who have yet to embrace it. On the whole, that’s great news both for the businesses that will benefit from increased access to ML technology, as well as for the legions of data professionals tasked with making it all work.

It’s important to note, of course, that complete end-to-end ML automation with no human intervention is still a long way off. While businesses should absolutely explore building an automated machine learning pipeline to speed up development time in their data operations, they shouldn’t lose sight of the fact that they still need plenty of high-skilled data scientists and analysts on their teams. It’s those specialists that can make appropriate and productive use of the technology. Without them, an AutoML pipeline would accomplish little more than telling the business what it wants to hear.

The good news is that the AutoML tools that exist right now are sufficient to alleviate many of the real-world problems businesses face in their road to ML adoption. As they become more commonplace, there’s little doubt that the lead time to deploy machine learning models is going to shrink correspondingly – and that businesses will enjoy higher ROI and enhanced outcomes as a result.

Six properties of modern Business Intelligence

Regardless of the industry in which you operate, you need information systems that evaluate your business data in order to provide you with a basis for decision-making. These systems are commonly referred to as so-called business intelligence (BI). In fact, most BI systems suffer from deficiencies that can be eliminated. In addition, modern BI can partially automate decisions and enable comprehensive analyzes with a high degree of flexibility in use.

Let us discuss the six characteristics that distinguish modern business intelligence, which mean taking technical tricks into account in detail, but always in the context of a great vision for your own company BI:

1. Uniform database of high quality

Every managing director certainly knows the situation that his managers do not agree on how many costs and revenues actually arise in detail and what the margins per category look like. And if they do, this information is often only available months too late.

Every company has to make hundreds or even thousands of decisions at the operational level every day, which can be made much more well-founded if there is good information and thus increase sales and save costs. However, there are many source systems from the company’s internal IT system landscape as well as other external data sources. The gathering and consolidation of information often takes up entire groups of employees and offers plenty of room for human error.

A system that provides at least the most relevant data for business management at the right time and in good quality in a trusted data zone as a single source of truth (SPOT). SPOT is the core of modern business intelligence.

In addition, other data on BI may also be made available which can be useful for qualified analysts and data scientists. For all decision-makers, the particularly trustworthy zone is the one through which all decision-makers across the company can synchronize.

2. Flexible use by different stakeholders

Even if all employees across the company should be able to access central, trustworthy data, with a clever architecture this does not exclude that each department receives its own views of this data. Many BI systems fail due to company-wide inacceptance because certain departments or technically defined employee groups are largely excluded from BI.

Modern BI systems enable views and the necessary data integration for all stakeholders in the company who rely on information and benefit equally from the SPOT approach.

3. Efficient ways to expand (time to market)

The core users of a BI system are particularly dissatisfied when the expansion or partial redesign of the information system requires too much of patience. Historically grown, incorrectly designed and not particularly adaptable BI systems often employ a whole team of IT staff and tickets with requests for change requests.

Good BI is a service for stakeholders with a short time to market. The correct design, selection of software and the implementation of data flows / models ensures significantly shorter development and implementation times for improvements and new features.

Furthermore, it is not only the technology that is decisive, but also the choice of organizational form, including the design of roles and responsibilities – from the technical system connection to data preparation, pre-analysis and support for the end users.

4. Integrated skills for Data Science and AI

Business intelligence and data science are often viewed and managed separately from each other. Firstly, because data scientists are often unmotivated to work with – from their point of view – boring data models and prepared data. On the other hand, because BI is usually already established as a traditional system in the company, despite the many problems that BI still has today.

Data science, often referred to as advanced analytics, deals with deep immersion in data using exploratory statistics and methods of data mining (unsupervised machine learning) as well as predictive analytics (supervised machine learning). Deep learning is a sub-area of ​​machine learning and is used for data mining or predictive analytics. Machine learning is a sub-area of ​​artificial intelligence (AI).

In the future, BI and data science or AI will continue to grow together, because at the latest after going live, the prediction models flow back into business intelligence. BI will probably develop into ABI (Artificial Business Intelligence). However, many companies are already using data mining and predictive analytics in the company, using uniform or different platforms with or without BI integration.

Modern BI systems also offer data scientists a platform to access high-quality and more granular raw data.

5. Sufficiently high performance

Most readers of these six points will probably have had experience with slow BI before. It takes several minutes to load a daily report to be used in many classic BI systems. If loading a dashboard can be combined with a little coffee break, it may still be acceptable for certain reports from time to time. At the latest, however, with frequent use, long loading times and unreliable reports are no longer acceptable.

One reason for poor performance is the hardware, which can be almost linearly scaled to higher data volumes and more analysis complexity using cloud systems. The use of cloud also enables the modular separation of storage and computing power from data and applications and is therefore generally recommended, but not necessarily the right choice for all companies.

In fact, performance is not only dependent on the hardware, the right choice of software and the right choice of design for data models and data flows also play a crucial role. Because while hardware can be changed or upgraded relatively easily, changing the architecture is associated with much more effort and BI competence. Unsuitable data models or data flows will certainly bring the latest hardware to its knees in its maximum configuration.

6. Cost-effective use and conclusion

Professional cloud systems that can be used for BI systems offer total cost calculators, such as Microsoft Azure, Amazon Web Services and Google Cloud. With these computers – with instruction from an experienced BI expert – not only can costs for the use of hardware be estimated, but ideas for cost optimization can also be calculated. Nevertheless, the cloud is still not the right solution for every company and classic calculations for on-premise solutions are necessary.

Incidentally, cost efficiency can also be increased with a good selection of the right software. Because proprietary solutions are tied to different license models and can only be compared using application scenarios. Apart from that, there are also good open source solutions that can be used largely free of charge and can be used for many applications without compromises.

However, it is wrong to assess the cost of a BI only according to its hardware and software costs. A significant part of cost efficiency is complementary to the aspects for the performance of the BI system, because suboptimal architectures work wastefully and require more expensive hardware than neatly coordinated architectures. The production of the central data supply in adequate quality can save many unnecessary processes of data preparation and many flexible analysis options also make redundant systems unnecessary and lead to indirect savings.

In any case, a BI for companies with many operational processes is always cheaper than no BI. However, if you take a closer look with BI expertise, cost efficiency is often possible.

Simplify Vendor Onboarding with Automated Data Integration

Vendor onboarding is a key business process that involves collecting and processing large data volumes from one or multiple vendors. Business users need vendor information in a standardized format to use it for subsequent data processes. However, consolidating and standardizing data for each new vendor requires IT teams to write code for custom integration flows, which can be a time-consuming and challenging task.

In this blog post, we will talk about automated vendor onboarding and how it is far more efficient and quicker than manually updating integration flows.

Problems with Manual Integration for Vendor Onboarding

During the onboarding process, vendor data needs to be extracted, validated, standardized, transformed, and loaded into the target system for further processing. An integration task like this involves coding, updating, and debugging manual ETL pipelines that can take days and even weeks on end.

Every time a vendor comes on board, this process is repeated and executed to load the information for that vendor into the unified business system. Not just this, but because vendor data is often received from disparate sources in a variety of formats (CSV, Text, Excel), these ETL pipelines frequently break and require manual fixes.

All this effort is not suitable, particularly for large-scale businesses that onboard hundreds of vendors each month. Luckily, there is a faster alternative available that involves no code-writing.

Automated Data Integration

The manual onboarding process can be automated using purpose-built data integration tools.

To help you better understand the advantages, here is a step-by-step guide on how automated data integration for vendor onboarding works:

  1. Vendor data is retrieved from heterogeneous sources such as databases, FTP servers, and web APIs through built-in connectors available in the solution.
  2. The data from each file is validated by passing it through a set of predefined quality rules – this step helps in eliminating records with missing, duplicate, or incorrect data.
  3. Transformations are applied to convert input data into the desired output format or screen vendors based on business criteria. For example, if the vendor data is stored in Excel sheets and the business uses SQL Server for data storage, then the data has to be mapped to the relevant fields in the SQL Server database, which is the destination.
  4. The standardized, validated data is then loaded into a unified enterprise database that you can use as the source of information for business processes. In some cases, this can be a staging database where you can perform further filtering and aggregation to build a consolidated vendor database.
  5. This entire ETL pipeline (Step 1 through Step 4) can then be automated through event-based or time-based triggers in a workflow. For instance, you may want to run the pipeline once every day, or once a new file/data point is available in your FTP server.

Why Build a Consolidated Database for Vendors?

Once the ETL pipeline runs, you will end up with a consolidated database with complete vendor information. The main benefit of having a unified database is that it would have filtered information regarding vendors.

Most businesses have a strict process for screening vendors that follows a set of predefined rules. For example, you may want to reject vendors that have a poor credit history automatically. With manual data integration, you would need to perform this filtering by writing code. Automated data integration allows you to apply pre-built filters directly within your ETL pipeline to flag or remove vendors with a credit score lower than the specified threshold.

This is just one example; you can perform a wide range of tasks at this level in your ETL pipeline including vendor scoring (calculated based on multiple fields in your data), filtering (based on rules applied to your data), and data aggregation (to add measures to your data) to build a robust vendor database for decision-making and subsequent processes.

Conclusion

Automated vendor onboarding offers cost-and-time benefits to your organization. Making use of enterprise-grade data integration tools ensures a seamless business-to-vendor data exchange without the need for reworking and upgrading your ETL pipelines.

Interview – Predictive Maintenance and how it can unleash cost savings

Interview with Dr. Kai Goebel, Principal Scientist at PARC, a Xerox Company, about Predictive Maintenance and how it can unleash cost savings.

Dr. Kai Goebel is principal scientist as PARC with more than two decades experience in corporate and government research organizations. He is responsible for leading applied research on state awareness, prognostics and decision-making using data analytics, AI, hybrid methods and physics-base methods. He has also fielded numerous applications for Predictive Maintenance at General Electric, NASA, and PARC for uses as diverse as rocket launchpads, jet engines, and chemical plants.

Data Science Blog: Mr. Goebel, predictive maintenance is not just a hype since industrial companies are already trying to establish this use case of predictive analytics. What benefits do they really expect from it?

Predictive Maintenance is a good example for how value can be realized from analytics. The result of the analytics drives decisions about when to schedule maintenance in advance of an event that might cause unexpected shutdown of the process line. This is in contrast to an uninformed process where the decision is mostly reactive, that is, maintenance is scheduled because equipment has already failed. It is also in contrast to a time-based maintenance schedule. The benefits of Predictive Maintenance are immediately clear: one can avoid unexpected downtime, which can lead to substantial production loss. One can manage inventory better since lead times for equipment replacement can be managed well. One can also manage safety better since equipment health is understood and safety averse situations can potentially be avoided. Finally, maintenance operations will be inherently more efficient as they shift significant time from inspection to mitigation of.

Data Science Blog: What are the most critical success factors for implementing predictive maintenance?

Critical for success is to get the trust of the operator. To that end, it is imperative to understand the limitations of the analytics approach and to not make false performance promises. Often, success factors for implementation hinge on understanding the underlying process and the fault modes reasonably well. It is important to be able to recognize the difference between operational changes and abnormal conditions. It is equally important to recognize rare events reliably while keeping false positives in check.

Data Science Blog: What kind of algorithm does predictive maintenance work with? Do you differentiate between approaches based on classical machine learning and those based on deep learning?

Well, there is no one kind of algorithm that works for Predictive Mantenance everywhere. Instead, one should look at the plurality of all algorithms as tools in a toolbox. Then analyze the problem – how many examples for run-to-failure trajectories are there; what is the desired lead time to report on a problem; what is the acceptable false positive/false negative rate; what are the different fault modes; etc – and use the right kind of tool to do the job. Just because a particular approach (like the one you mentioned in your question) is all the hype right now does not mean it is the right tool for the problem. Sometimes, approaches from what you call “classical machine learning” actually work better. In fact, one should consider approaches even outside the machine learning domain, either as stand-alone approach as in a hybrid configuration. One may also have to invent new methods, for example to perform online learning of the dynamic changes that a system undergoes through its (long) life. In the end, a customer does not care about what approach one is using, only if it solves the problem.

Data Science Blog: There are several providers for predictive analytics software. Is it all about software tools? What makes the difference for having success?

Frequently, industrial partners lament that they have to spend a lot of effort in teaching a new software provider about the underlying industrial processes as well as the equipment and their fault modes. Others are tired of false promises that any kind of data (as long as you have massive amounts of it) can produce any kind of performance. If one does not physically sense a certain modality, no algorithmic magic can take place. In other words, it is not just all about the software. The difference for having success is understanding that there is no cookie cutter approach. And that realization means that one may have to role up the sleeves and to install new instrumentation.

Data Science Blog: What are coming trends? What do you think will be the main topic 2020 and 2021?

Predictive Maintenance is slowly evolving towards Prescriptive Maintenance. Here, one does not only seek to inform about an impending problem, but also what to do about it. Such an approach needs to integrate with the logistics element of an organization to find an optimal decision that trades off several objectives with regards to equipment uptime, process quality, repair shop loading, procurement lead time, maintainer availability, safety constraints, contractual obligations, etc.


You want to learn more about Predictive Maintenance? Join the virtual edition ot the Predictive Analytics World for Industry 4.0, May 11 – 12, 2020.

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Simple RNN

A gentle introduction to the tiresome part of understanding RNN

Just as a normal conversation in a random pub or bar in Berlin, people often ask me “Which language do you use?” I always answer “LaTeX and PowerPoint.”

I have been doing an internship at DATANOMIQ and trying to make straightforward but precise study materials on deep learning. I myself started learning machine learning in April of 2019, and I have been self-studying during this one-year-vacation of mine in Berlin.

Many study materials give good explanations on densely connected layers or convolutional neural networks (CNNs). But when it comes to back propagation of CNN and recurrent neural networks (RNNs), I think there’s much room for improvement to make the topic understandable to learners.

Many study materials avoid the points I want to understand, and that was as frustrating to me as listening to answers to questions in the Japanese Diet, or listening to speeches from the current Japanese minister of the environment. With the slightest common sense, you would always get the feeling “How?” after reading an RNN chapter in any book.

This blog series focuses on the introductory level of recurrent neural networks. By “introductory”, I mean prerequisites for a better and more mathematical understanding of RNN algorithms.

I am going to keep these posts as visual as possible, avoiding equations, but I am also going to attach some links to check more precise mathematical explanations.

This blog series is composed of five contents.:

  1. Why Do We Need RNN?(to be published soon)
  2. Simple Structure of RNN and Its Forward Propagation (to be published soon)
  3. Back Propagation of RNN (to be published soon)
  4. Vanishing Gradient Problem and Winter of AI Research (to be published soon)
  5. LSTM(Long Short-Term Memory) and Its Back Propagation (to be published soon)

 

Conversion Rate Optimization: Understanding the Sales Funnel

Are you capturing the attention of consumers or prospects with your content? Do they trust you enough to give you their contact information? Will they come back and buy from you again? Knowing how the sales funnel works and what you can do to improve it will take you down the road of success.

Business 101

As a business owner, your goal is to turn a prospect (meaning a prospective buyer) into a loyal customer. Nobody wants to lose a possible customer after putting a lot of effort into the attempt of establishing a relationship. Once you understand the different stages of the sales funnel, it will be easier to find cracks and holes within. The following sections unpack how sales funnel management can help you optimize your conversion rate and build a successful long-term relationship with your customers and website users.

The Sales Funnel

The sales funnel describes the path a customer takes on the way to buying a product or service. It visualizes the typical journey they go through and in which stage of the buying decision prospects are at the moment. As one of the core concepts in digital marketing, sales funnel management can help you to understand your audience and prevent them from dropping out before a sale is made. It is about giving every potential customer the treatment they are looking for. If you don’t understand your sales funnel, you can’t optimize it. What matters most when it comes to a sales funnel is website optimization.

Prospects move from the top of the funnel to the bottom as they become more familiar with what you have to offer. The sales funnel narrows as visitors move through it, and the number of people in your funnel will continue to decrease the closer you get to sealing the deal. It starts at the top with all the prospects who landed on your website one way or another, while the narrow bottom represents loyal customers.

The 4 Stages of the Sales Funnel

Moving people through the funnel can be a challenge. A stratagem to keep in mind is that your goal should be to solve the “problems” of your customers, or potentially make them aware of a problem they didn’t even know existed. Start by creating content that attracts your prospect’s attention, followed by offering an irresistible solution to the problem. All you have to do then is watch the magic happen.

Truthfully, that is easier said than done, but if you follow the four stages of a prospective customer’s mindset, you will reach your goal sooner than later. The different stages can be easily explained using the AIDA (Awareness, Interest, Decision, Action) strategy. To understand what moves a buying decision, we have to take a closer look at each stage and the approach it requires.

Awareness

To end up with a strong bond with your prospect, you have to gain attention first. Depending on how they found you (organic search results, recommendations, advertisements, or just pure luck), people will put different amounts of trust in your business. If you are lucky and all circumstances fall perfectly into place, a prospect turns into a customer immediately. More often though, the awareness stage does exactly what it sounds like; it creates awareness of your business and your products or services. At this point, all you are trying to do is lead prospects into the next stage, which will make them return for more.

Interest

Once a potential customer is aware of you, you need to build their interest. In this stage potential customers are interested in what you have to offer and are doing research or comparison. It is the perfect time to show off authority in your field and support them with helpful content that does not yet try to sell to them. Make sure your message stays consistent throughout the whole process and do not try to push too hard from the beginning. The interest stage should only lead them to be able to make an informed decision.

Decision

For the most part, the majority of people do not like making decisions and, therefore, getting a prospect to make a buying decision is not an easy feat. At this stage, you have to bring on your A-game and make them an offer they can’t refuse. Whether this means offering free premium shipping, a discount code, or a free month of your services is totally up to you; you just have to make sure that your potential customer wants to take advantage of it. Showcasing positive reviews or social proof is another powerful way that you can get people to take action.

 Action

Now your prospect turns into a customer. When he or she purchases your product or takes advantage of your service, that customer becomes part of your business’s ecosystem. But just because they reached the final stage of the sales funnel and the AIDA principle doesn’t mean your work is all said and done. Starting to build a long-term relationship with someone who already trusts your company is easier than starting the sales funnel all over again with a new prospect.

Sales Funnel Management

At this point, you should understand why sales funnel management is so important. Even the best prospects can get lost along the way if expectations aren’t met. It takes time to build a sales funnel that represents what your audience is looking for. The best way to optimize a sales funnel is to start with the results and work your way up. Another point of interest is the timing when people move from one point to the next within the funnel. This can help you find out where, when, and why you’re losing potential customers.

Too slow: New leads are nine times more likely to convert if someone follows up within the first five minutes. On the other hand, a lead is 21 times less likely to turn into a sale after 30 minutes have passed. To react within tight response times like that, you need to implement sales funnel management automation.

Too impatient: It can be tempting to dump a lead that isn’t converting right away and move on to the next. You should ask yourself the question if you are patient enough and if you are following up as much as you should. A marketing automation funnel also helps to stay in touch with the prospect over time.

Too fast: Instead of asking people to buy from you right away, you should cultivate them over time. If you adjust your sales approach to the different stages, you don’t just avoid chasing them away; you also find out what is working and what is a waste of your time.

How can you optimize your conversion rate?

There are countless ways you can improve your conversion rate and turn a “no, thank you” into a “yes, please.” In sales, a no often simply means “not until later” or “try again, I’m just not totally convinced yet.” Any time you encounter problems like that, you can use one or multiple of the following, mostly automated sales techniques, to reach your goals.

Target your Audience

To lead people into your sales funnel, you have to put the right content in front of your prospects. How and where you do that depends on your target audience. Be creative with your content, but make sure it mimics your offer and the call-to-action you are using. Customer relationship management (CRM) can help you track interactions with current and future customers.

Build a Landing Page

A landing page offers content that addresses a specific problem, ideally with a single call-to-action, and should steer your visitor towards becoming a customer. A/B testing your landing pages will help you figure out what your audience responds to best and what language, imagery, or layouts can help you improve conversion rates. Experienced hosting companies like 101domain can help you along the way. Additionally, you can use pay-per-click campaigns to drive traffic to your landing page and contact forms to gain subscribers to a mailing list.

Targeting Soft Conversions

When considering which page to use as a landing page, you can increase your conversion rate by bringing leads to an on-site resource to gain a “soft conversion.”

 To illustrate the importance of a good landing page and soft conversions, consider the following data:

RED: Cost per conversion BLUE: Number of conversions X-AXIS: Time (Screenshot supplied by Howard Ahmanson)

The initial strategy represented in this graph was to take visitors directly to a sales page. This resulted in a very low number of conversions, about a rate of 1%,, which in turn drove the cost per conversion way up. Later, the landing page was switched to an on-site resource, such as  a form fill of “get the free retirement planning guide.” This prompted a few soft conversions, or in other words email addresses. Upon doing this, the average number of conversions per month increased from about 10 to between 30 and 45, which in turn dropped the total cost per conversion from a median of about $400 to about $100. This is an approximately 300% increase in conversions at 50% of the cost.

But how does increased conversions translate in terms of sales numbers? To see an example of this, consider the data from the Ken Tamplin Vocal Academy:

RED: Total conversion, including soft conversions
BLUE: Sales conversions
X-AXIS: Time

When running ads for Ken, the initial strategy was to bring prospects directly to a sales page. Later, this was switched out for a “Yes! I want Ken’s free lessons!” page.

This led to an increase in the number of soft conversions, which led to a tightly correlated increase in sales. There was an increase from around 30 conversions per month up to over 225, which is an increase of 750%.

Create an Email Drip Campaign

Email drip campaigns are used to send a pre-written set of emails to subscribers or customers over time. You can use those campaigns to educate the receiver as well as make them aware of sales or offers. Last but not least, don’t forget about existing customers. This technique is ideal for building up loyalty and making them feel like part of the family.

Interview – IT-Netzwerk Werke überwachen und optimieren mit Data Analytics

Interview mit Gregory Blepp von NetDescribe über Data Analytics zur Überwachung und Optimierung von IT-Netzwerken

Gregory Blepp ist Managing Director der NetDescribe GmbH mit Sitz in Oberhaching im Süden von München. Er befasst sich mit seinem Team aus Consultants, Data Scientists und IT-Netzwerk-Experten mit der technischen Analyse von IT-Netzwerken und der Automatisierung der Analyse über Applikationen.

Data Science Blog: Herr Blepp, der Name Ihres Unternehmens NetDescribe beschreibt tatsächlich selbstsprechend wofür Sie stehen: die Analyse von technischen Netzwerken. Wo entsteht hier der Bedarf für diesen Service und welche Lösung haben Sie dafür parat?

Unsere Kunden müssen nahezu in Echtzeit eine Visibilität über die Leistungsfähigkeit ihrer Unternehmens-IT haben. Dazu gehört der aktuelle Status der Netzwerke genauso wie andere Bereiche, also Server, Applikationen, Storage und natürlich die Web-Infrastruktur sowie Security.

Im Bankenumfeld sind zum Beispiel die uneingeschränkten WAN Verbindungen für den Handel zwischen den internationalen Börsenplätzen absolut kritisch. Hierfür bieten wir mit StableNetⓇ von InfosimⓇ eine Netzwerk Management Plattform, die in Echtzeit den Zustand der Verbindungen überwacht. Für die unterlagerte Netzwerkplattform (Router, Switch, etc.) konsolidieren wir mit GigamonⓇ das Monitoring.

Für Handelsunternehmen ist die Performance der Plattformen für den Online Shop essentiell. Dazu kommen die hohen Anforderungen an die Sicherheit bei der Übertragung von persönlichen Informationen sowie Kreditkarten. Hierfür nutzen wir SplunkⓇ. Diese Lösung kombiniert in idealer Form die generelle Performance Überwachung mit einem hohen Automatisierungsgrad und bietet dabei wesentliche Unterstützung für die Sicherheitsabteilungen.

Data Science Blog: Geht es den Unternehmen dabei eher um die Sicherheitsaspekte eines Firmennetzwerkes oder um die Performance-Analyse zum Zwecke der Optimierung?

Das hängt von den aktuellen Ansprüchen des Unternehmens ab.
Für viele unserer Kunden standen und stehen zunächst Sicherheitsaspekte im Vordergrund. Im Laufe der Kooperation können wir durch die Etablierung einer konsequenten Performance Analyse aufzeigen, wie eng die Verzahnung der einzelnen Abteilungen ist. Die höhere Visibilität erleichtert Performance Analysen und sie liefert den Sicherheitsabteilung gleichzeitig wichtige Informationen über aktuelle Zustände der Infrastruktur.

Data Science Blog: Haben Sie es dabei mit Big Data – im wörtlichen Sinne – zu tun?

Wir unterscheiden bei Big Data zwischen

  • dem organischen Wachstum von Unternehmensdaten aufgrund etablierter Prozesse, inklusive dem Angebot von neuen Services und
  • wirklichem Big Data, z. B. die Anbindung von Produktionsprozessen an die Unternehmens IT, also durch die Digitalisierung initiierte zusätzliche Prozesse in den Unternehmen.

Beide Themen sind für die Kunden eine große Herausforderung. Auf der einen Seite muss die Leistungsfähigkeit der Systeme erweitert und ausgebaut werden, um die zusätzlichen Datenmengen zu verkraften. Auf der anderen Seite haben diese neuen Daten nur dann einen wirklichen Wert, wenn sie richtig interpretiert werden und die Ergebnisse konsequent in die Planung und Steuerung der Unternehmen einfließen.

Wir bei NetDescribe kümmern uns mehrheitlich darum, das Wachstum und die damit notwendigen Anpassungen zu managen und – wenn Sie so wollen – Ordnung in das Datenchaos zu bringen. Konkret verfolgen wir das Ziel den Verantwortlichen der IT, aber auch der gesamten Organisation eine verlässliche Indikation zu geben, wie es der Infrastruktur als Ganzes geht. Dazu gehört es, über die einzelnen Bereiche hinweg, gerne auch Silos genannt, die Daten zu korrelieren und im Zusammenhang darzustellen.

Data Science Blog: Log-Datenanalyse gibt es seit es Log-Dateien gibt. Was hält ein BI-Team davon ab, einen Data Lake zu eröffnen und einfach loszulegen?

Das stimmt absolut, Log-Datenanalyse gibt es seit jeher. Es geht hier schlichtweg um die Relevanz. In der Vergangenheit wurde mit Wireshark bei Bedarf ein Datensatz analysiert um ein Problem zu erkennen und nachzuvollziehen. Heute werden riesige Datenmengen (Logs) im IoT Umfeld permanent aufgenommen um Analysen zu erstellen.

Nach meiner Überzeugung sind drei wesentliche Veränderungen der Treiber für den flächendeckenden Einsatz von modernen Analysewerkzeugen.

  • Die Inhalte und Korrelationen von Log Dateien aus fast allen Systemen der IT Infrastruktur sind durch die neuen Technologien nahezu in Echtzeit und für größte Datenmengen überhaupt erst möglich. Das hilft in Zeiten der Digitalisierung, wo aktuelle Informationen einen ganz neuen Stellenwert bekommen und damit zu einer hohen Gewichtung der IT führen.
  • Ein wichtiger Aspekt bei der Aufnahme und Speicherung von Logfiles ist heute, dass ich die Suchkriterien nicht mehr im Vorfeld formulieren muss, um dann die Antworten aus den Datensätzen zu bekommen. Die neuen Technologien erlauben eine völlig freie Abfrage von Informationen über alle Daten hinweg.
  • Logfiles waren in der Vergangenheit ein Hilfswerkzeug für Spezialisten. Die Information in technischer Form dargestellt, half bei einer Problemlösung – wenn man genau wusste was man sucht. Die aktuellen Lösungen sind darüber hinaus mit einer GUI ausgestattet, die nicht nur modern, sondern auch individuell anpassbar und für Nicht-Techniker verständlich ist. Somit erweitert sich der Anwenderkreis des “Logfile Managers” heute vom Spezialisten im Security und Infrastrukturbereich über Abteilungsverantwortliche und Mitarbeiter bis zur Geschäftsleitung.

Der Data Lake war und ist ein wesentlicher Bestandteil. Wenn wir heute Technologien wie Apache/KafkaⓇ und, als gemanagte Lösung, Confluent für Apache/KafkaⓇ betrachten, wird eine zentrale Datendrehscheibe etabliert, von der alle IT Abteilungen profitieren. Alle Analysten greifen mit Ihren Werkzeugen auf die gleiche Datenbasis zu. Somit werden die Rohdaten nur einmal erhoben und allen Tools gleichermaßen zur Verfügung gestellt.

Data Science Blog: Damit sind Sie ein Unternehmen das Datenanalyse, Visualisierung und Monitoring verbindet, dies jedoch auch mit der IT-Security. Was ist Unternehmen hierbei eigentlich besonders wichtig?

Sicherheit ist natürlich ganz oben auf die Liste zu setzen. Organisation sind naturgemäß sehr sensibel und aktuelle Medienberichte zu Themen wie Cyber Attacks, Hacking etc. zeigen große Wirkung und lösen Aktionen aus. Dazu kommen Compliance Vorgaben, die je nach Branche schneller und kompromissloser umgesetzt werden.

Die NetDescribe ist spezialisiert darauf den Bogen etwas weiter zu spannen.

Natürlich ist die sogenannte Nord-Süd-Bedrohung, also der Angriff von außen auf die Struktur erheblich und die IT-Security muss bestmöglich schützen. Dazu dienen die Firewalls, der klassische Virenschutz etc. und Technologien wie Extrahop, die durch konsequente Überwachung und Aktualisierung der Signaturen zum Schutz der Unternehmen beitragen.

Genauso wichtig ist aber die Einbindung der unterlagerten Strukturen wie das Netzwerk. Ein Angriff auf eine Organisation, egal von wo aus initiiert, wird immer über einen Router transportiert, der den Datensatz weiterleitet. Egal ob aus einer Cloud- oder traditionellen Umgebung und egal ob virtuell oder nicht. Hier setzen wir an, indem wir etablierte Technologien wie zum Beispiel ´flow` mit speziell von uns entwickelten Software Modulen – sogenannten NetDescibe Apps – nutzen, um diese Datensätze an SplunkⓇ, StableNetⓇ  weiterzuleiten. Dadurch entsteht eine wesentlich erweiterte Analysemöglichkeit von Bedrohungsszenarien, verbunden mit der Möglichkeit eine unternehmensweite Optimierung zu etablieren.

Data Science Blog: Sie analysieren nicht nur ad-hoc, sondern befassen sich mit der Formulierung von Lösungen als Applikation (App).

Das stimmt. Alle von uns eingesetzten Technologien haben ihre Schwerpunkte und sind nach unserer Auffassung führend in ihren Bereichen. InfosimⓇ im Netzwerk, speziell bei den Verbindungen, VIAVI in der Paketanalyse und bei flows, SplunkⓇ im Securitybereich und Confluent für Apache/KafkaⓇ als zentrale Datendrehscheibe. Also jede Lösung hat für sich alleine schon ihre Daseinsberechtigung in den Organisationen. Die NetDescribe hat es sich seit über einem Jahr zur Aufgabe gemacht, diese Technologien zu verbinden um einen “Stack” zu bilden.

Konkret: Gigaflow von VIAVI ist die wohl höchst skalierbare Softwarelösung um Netzwerkdaten in größten Mengen schnell und und verlustfrei zu speichern und zu analysieren. SplunkⓇ hat sich mittlerweile zu einem Standardwerkzeug entwickelt, um Datenanalyse zu betreiben und die Darstellung für ein großes Auditorium zu liefern.

NetDescribe hat jetzt eine App vorgestellt, welche die NetFlow-Daten in korrelierter Form aus Gigaflow, an SplunkⓇ liefert. Ebenso können aus SplunkⓇ Abfragen zu bestimmten Datensätzen direkt an die Gigaflow Lösung gestellt werden. Das Ergebnis ist eine wesentlich erweiterte SplunkⓇ-Plattform, nämlich um das komplette Netzwerk mit nur einem Knopfdruck (!!!).
Dazu schont diese Anbindung in erheblichem Umfang SplunkⓇ Ressourcen.

Dazu kommt jetzt eine NetDescribe StableNetⓇ App. Weitere Anbindungen sind in der Planung.

Das Ziel ist hier ganz pragmatisch – wenn sich SplunkⓇ als die Plattform für Sicherheitsanalysen und für das Data Framework allgemein in den Unternehmen etabliert, dann unterstützen wir das als NetDescribe dahingehend, dass wir die anderen unternehmenskritischen Lösungen der Abteilungen an diese Plattform anbinden, bzw. Datenintegration gewährleisten. Das erwarten auch unsere Kunden.

Data Science Blog: Auf welche Technologien setzen Sie dabei softwareseitig?

Wie gerade erwähnt, ist SplunkⓇ eine Plattform, die sich in den meisten Unternehmen etabliert hat. Wir machen SplunkⓇ jetzt seit über 10 Jahren und etablieren die Lösung bei unseren Kunden.

SplunkⓇ hat den großen Vorteil dass unsere Kunden mit einem dedizierten und überschaubaren Anwendung beginnen können, die Technologie selbst aber nahezu unbegrenzt skaliert. Das gilt für Security genauso wie Infrastruktur, Applikationsmonitoring und Entwicklungsumgebungen. Aus den ständig wachsenden Anforderungen unserer Kunden ergeben sich dann sehr schnell weiterführende Gespräche, um zusätzliche Einsatzszenarien zu entwickeln.

Neben SplunkⓇ setzen wir für das Netzwerkmanagement auf StableNetⓇ von InfosimⓇ, ebenfalls seit über 10 Jahren schon. Auch hier, die Erfahrungen des Herstellers im Provider Umfeld erlauben uns bei unseren Kunden eine hochskalierbare Lösung zu etablieren.

Confluent für Apache/KafkaⓇ ist eine vergleichbar jüngere Lösung, die aber in den Unternehmen gerade eine extrem große Aufmerksamkeit bekommt. Die Etablierung einer zentralen Datendrehscheibe für Analyse, Auswertungen, usw., auf der alle Daten zur Performance zentral zur Verfügung gestellt werden, wird es den Administratoren, aber auch Planern und Analysten künftig erleichtern, aussagekräftige Daten zu liefern. Die Verbindung aus OpenSource und gemanagter Lösung trifft hier genau die Zielvorstellung der Kunden und scheinbar auch den Zahn der Zeit. Vergleichbar mit den Linux Derivaten von Red Hat Linux und SUSE.

VIAVI Gigaflow hatte ich für Netzwerkanalyse schon erwähnt. Hier wird in den kommenden Wochen mit der neuen Version der VIAVI Apex Software ein Scoring für Netzwerke etabliert. Stellen sie sich den MOS score von VoIP für Unternehmensnetze vor. Das trifft es sehr gut. Damit erhalten auch wenig spezialisierte Administratoren die Möglichkeit mit nur 3 (!!!) Mausklicks konkrete Aussagen über den Zustand der Netzwerkinfrastruktur, bzw. auftretende Probleme zu machen. Ist es das Netz? Ist es die Applikation? Ist es der Server? – der das Problem verursacht. Das ist eine wesentliche Eindämmung des derzeitigen Ping-Pong zwischen den Abteilungen, von denen oft nur die Aussage kommt, “bei uns ist alles ok”.

Abgerundet wird unser Software Portfolio durch die Lösung SentinelOne für Endpoint Protection.

Data Science Blog: Inwieweit spielt Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning eine Rolle?

Machine Learning spielt heute schon ein ganz wesentliche Rolle. Durch konsequentes Einspeisen der Rohdaten und durch gezielte Algorithmen können mit der Zeit bessere Analysen der Historie und komplexe Zusammenhänge aufbereitet werden. Hinzu kommt, dass so auch die Genauigkeit der Prognosen für die Zukunft immens verbessert werden können.

Als konkretes Beispiel bietet sich die eben erwähnte Endpoint Protection von SentinelOne an. Durch die Verwendung von KI zur Überwachung und Steuerung des Zugriffs auf jedes IoT-Gerät, befähigt  SentinelOne Maschinen, Probleme zu lösen, die bisher nicht in größerem Maßstab gelöst werden konnten.

Hier kommt auch unser ganzheitlicher Ansatz zum Tragen, nicht nur einzelne Bereiche der IT, sondern die unternehmensweite IT ins Visier zu nehmen.

Data Science Blog: Mit was für Menschen arbeiten Sie in Ihrem Team? Sind das eher die introvertierten Nerds und Hacker oder extrovertierte Consultants? Was zeichnet Sie als Team fachlich aus?

Nerds und Hacker würde ich unsere Mitarbeiter im technischen Consulting definitiv nicht nennen.

Unser Consulting Team besteht derzeit aus neun Leuten. Jeder ist ausgewiesener Experte für bestimmte Produkte. Natürlich ist es auch bei uns so, dass wir introvertierte Kollegen haben, die zunächst lieber in Abgeschiedenheit oder Ruhe ein Problem analysieren, um dann eine Lösung zu generieren. Mehrheitlich sind unsere technischen Kollegen aber stets in enger Abstimmung mit dem Kunden.

Für den Einsatz beim Kunden ist es sehr wichtig, dass man nicht nur fachlich die Nase vorn hat, sondern dass man auch  kommunikationsstark und extrem teamfähig ist. Eine schnelle Anpassung an die verschiedenen Arbeitsumgebungen und “Kollegen” bei den Kunden zeichnet unsere Leute aus.

Als ständig verfügbares Kommunikationstool nutzen wir einen internen Chat der allen jederzeit zur Verfügung steht, so dass unser Consulting Team auch beim Kunden immer Kontakt zu den Kollegen hat. Das hat den großen Vorteil, dass das gesamte Know-how sozusagen “im Pool” verfügbar ist.

Neben den Consultants gibt es unser Sales Team mit derzeit vier Mitarbeitern*innen. Diese Kollegen*innen sind natürlich immer unter Strom, so wie sich das für den Vertrieb gehört.
Dedizierte PreSales Consultants sind bei uns die technische Speerspitze für die Aufnahme und das Verständnis der Anforderungen. Eine enge Zusammenarbeit mit dem eigentlichen Consulting Team ist dann die  Voraussetzung für die vorausschauende Planung aller Projekte.

Wir suchen übrigens laufend qualifizierte Kollegen*innen. Details zu unseren Stellenangeboten finden Ihre Leser*innen auf unserer Website unter dem Menüpunkt “Karriere”.  Wir freuen uns über jede/n Interessenten*in.

Über NetDescribe:

NetDescribe steht mit dem Claim Trusted Performance für ausfallsichere Geschäftsprozesse und Cloud-Anwendungen. Die Stärke von NetDescribe sind maßgeschneiderte Technologie Stacks bestehend aus Lösungen mehrerer Hersteller. Diese werden durch selbst entwickelte Apps ergänzt und verschmolzen.

Das ganzheitliche Portfolio bietet Datenanalyse und -visualisierung, Lösungskonzepte, Entwicklung, Implementierung und Support. Als Trusted Advisor für Großunternehmen und öffentliche Institutionen realisiert NetDescribe hochskalierbare Lösungen mit State-of-the-Art-Technologien für dynamisches und transparentes Monitoring in Echtzeit. Damit erhalten Kunden jederzeit Einblicke in die Bereiche Security, Cloud, IoT und Industrie 4.0. Sie können agile Entscheidungen treffen, interne und externe Compliance sichern und effizientes Risikomanagement betreiben. Das ist Trusted Performance by NetDescribe.

Ein Einblick in die Aktienmärkte unter Berücksichtigung von COVID-19

Einleitung

Die COVID-19-Pandemie hat uns alle fest im Griff. Besonders die Wirtschaft leidet stark unter den erforderlichen Maßnahmen, die weltweit angewendet werden. Wir wollen daher die Gelegenheit nutzen einen Blick auf die Aktienkurse zu wagen und analysieren, inwieweit der Virus einen Einfluss auf das Wachstum des Marktes hat.

Rahmenbedingungen

Zuallererst werden wir uns auf die Industrie-, Schwellenländer und Grenzmärkte konzentrieren. Dafür nutzen wir die MSCI Global Investable Market Indizes (kurz GIMI), welche die zuvor genannten Gruppen abbilden. Die MSCI Inc. ist ein US-amerikanischer Finanzdienstleister und vor allem für ihre Aktienindizes bekannt.

Aktienindizes sind Kennzahlen der Entwicklung bzw. Änderung einer Auswahl von Aktienkursen und können repräsentativ für ganze Märkte, spezifische Branchen oder Länder stehen. Der DAX ist zum Beispiel ein Index, welcher die Entwicklung der größten 30 deutschen Unternehmen zusammenfasst.

Leider sind die Daten von MSCI nicht ohne weiteres zugänglich, weshalb wir unsere Analysen mit ETFs (engl.: “Exchange Traded Fund”) durchführen werden. ETFs sind wiederum an Börsen gehandelte Fonds, die von Fondgesellschaften/-verwaltern oder Banken verwaltet werden.

Für unsere erste Analyse sollen folgende ETFs genutzt werden, welche die folgenden Indizes führen:

Index Beschreibung ETF
MSCI World über 1600 Aktienwerte aus 24 Industrieländern iShares MSCI World ETF
MSCI Emerging Markets ca. 1400 Aktienwerte aus 27 Schwellenländern iShares MSCI Emerging Markets ETF
MSCI Frontier Markets Aktienwerte aus ca. 29 Frontier-Ländern iShares MSCI Frontier 100 ETF

Tab.1: MSCI Global Investable Market Indizes mit deren repräsentativen ETFs

Datenquellen

Zur Extraktion der ETF-Börsenkurse nehmen wir die yahoo finance API zur Hilfe. Mit den richtigen Symbolen können wir die historischen Daten unserer ETF-Auswahl ausgeben lassen. Wie unter diesem Link für den iShares MSCI World ETF zu sehen ist, gibt es mehrere Werte in den historischen Daten. Für unsere Analyse nutzen wir den Wert, nachdem die Börse geschlossen hat.

Da die ETFs in ihren Kurswerten Unterschiede haben und uns nur die relative Entwicklung interessiert, werden wir relative Werte für die Analyse nutzen. Der Startzeitpunkt soll mit dem 06.01.2020 festgelegt werden.

Die Daten über bestätigte Infektionen mit COVID-19 entnehmen wir aus der Hochrechnung der Johns Hopkins Universität.

Correlation between confirmed cases and growth of MSCI GIMI
Abb.1: Interaktives Diagramm: Wachstum der Aktienmärkte getrennt in Industrie-, Schwellen-, Frontier-Länder und deren bestätigten COVID-19 Fälle über die Zeit. Die bestätigten Fälle der jeweiligen Märkte basieren auf der Aufsummierung der Länder, welche auch in den Märkten aufzufinden sind und daher kann es zu Unterschieden bei den offiziellen Zahlen kommen.

Interpretation des Diagramms

Auf den ersten Blick sieht man deutlich, dass mit steigenden COVID-19 Fällen die Aktienkurse bis zu -31% einbrechen. (Anfangszeitpunkt: 06.01.2020 Endzeitpunkt: 09.04.2020)

Betrachten wir den Anfang des Diagramms so sehen wir einen Einbruch der Emerging Markets, welche eine Gewichtung von 39.69 % (Stand 09.04.20) chinesische Aktien haben. Am 17.01.20 verzeichnen die Emerging Marktes noch ein Plus von 3.15 % gegenüber unserem Startzeitpunkt, wohingegen wir am 01.02.2020 ein Defizit von -6.05 % gegenüber dem Startzeitpunkt haben, was ein Einbruch von -9.20 % zum 17.01.2020 entspricht. Da der Ursprung des COVID-19 Virus auch in China war, könnte man diesen Punkt als Grund des Einbruches interpretieren. Die Industrie- und  Frontier-Länder bleiben hingegen recht stabil und auch deren bestätigten Fälle sind noch sehr niedrig.

Die Industrieländer erreichen ihren Höchststand am 19.02.20 mit einem Plus von 2.80%. Danach brachen alle drei Märkte deutlich ein. Auch in diesem Zeitraum gab es die ersten Todesopfer in Europa und in den USA. Der derzeitige Tiefpunkt, welcher am 23.03.20 zu registrieren ist, beläuft sich für die Industrieländer -32.10 %, Schwellenländer 31.7 % und Frontier-Länder auf -34.88 %.

Interessanterweise steigen die Marktwerte ab diesem Zeitpunkt wieder an. Gründe könnten die Nachrichten aus China sein, welche keine weiteren Neu-Infektionen verzeichnen, die FED dem Markt bis zu 1.5 Billionen Dollar zur Verfügung stellt und/oder die Ankündigung der Europäische Zentralbank Anleihen in Höhe von 750 MRD. Euro zu kaufen. Auch in Deutschland wurden große Hilfspakete angekündigt.

Um detaillierte Aussagen treffen zu können, müssen wir uns die Kurse auf granularer Ebene anschauen. Durch eine gezieltere Betrachtung auf Länderebene könnten Zusammenhänge näher beschrieben werden.

Wenn du dich für interaktive Analysen interessierst und tiefer in die Materie eintauchen möchtest: DATANOMIQ COVID-19 Dashboard

Hier haben wir ein Dashboard speziell für Analysen für die Aktienmärkte, welches stetig verbessert wird. Auch sollen Krypto-Währungen bald implementiert werden. Habt ihr Vorschläge und Verbesserungswünsche, dann lasst gerne ein Kommentar da!

Optimize AI Talent: Perception from Across the Globe

Despite the AI hype, the AI skill gap is turning into some pariah while businesses are accelerating to become demigods.

Reports from the “Global Talent Competitiveness Index (GTCI) 2020” cover multiple parameters both national and organizational to generate insight for further action. This report compiles 70 variables including 132 national economies across the globe – based on all groups of income and at every developmental level.

The sole purpose of the GTCI report is to narrow down the skill gap by delivering the right data inputs. The figures mentioned in the report could be of value to private and public organizations.

GTCI report covered multiple themes that need to be addressed: –

As the race to embrace AI spurs, it is evident to address the challenges faced due to AI and how best these problems can be solved.

The pace at which AI is developing is transforming the way we work, forcing a technology shift, change in the corporate structure, changing the innovation system for AI professionals in every possible way.

There’s more that is needed to be done as AI and automation continue to affect the way we work.

  • Reskilling in workplaces to eliminate dearth of talent

As the role in AI keeps evolving, organizations need a larger workforce, especially to play technology roles such as AI engineers and AI specialists. Looking closely at the statistics you may not fail to notice that the number of AI job roles is on the rise, but there’s scarce talent.

Employers must take on reskilling as a critical measure. Else how will the technology market keep up with changing trends? Reskilling in the form of training or AI certifications should be emphasized. Having an in-house AI talent is an added advantage to the company.

  • Skill gap between growing countries (low performing and high performing) are widening

Based on the GTCI report, it is seen there is a skill gap happening not only across industries but between nations. The report also highlights which country lacks basic digital skills, and this highly gets contributed toward a digital divide between nations.

  • High-level of cooperation needed to embrace AI benefits

As much as the world shows concern toward embracing AI, not much has been done to achieve these transformations. And AI has huge potential to transform society and make it a better place to live. However, to embrace these benefits, corporations must engage in AI regulation.

From a talent acquisition perspective, this simply means employers will need more training and reskilling opportunities.

  • AI to allow nations to skip generations

On a technological front, AI makes it possible to skip generations in developed nations. Although, not common due to structural obstruction.

  • Cities are now competing to become talent magnets and AI hubs

As AI continues to hit the market, organizations are aggressively coming up with newer policies to attract and retain AI professionals.

No doubt, cities are striving to attract the right kind of talent as competition keeps increasing. As such many cities are competing in becoming core AI engines in transforming energy grids, transportation, and many other multiple segments. Cities are now becoming the main test beds for AI-based tools i.e. self-driven vehicles, tele-surveillance, and facial recognition.

  • Sustainable AI comes when the society is equally up for it

With certain communities not adopting and accepting the advent of AI, it is difficult to say whether these communities will not try to distort AI narratives. As a result, it is crucial for multiple stakeholders to embrace AI and developed the AI workforce in parallel.

Not to forget, regulators and policy-makers have an equal role to play to ensure there’s a smooth transition in jobs. As AI-induced transformation skyrockets, educators and leaders need to move quickly as the new generations’ complete focus is entirely based on doing their bit to the society.

Two decades passed ever since McKinsey declared the war for talent – particularly for high-performing employees. As organizations are extensively looking to hire the right talent, it is imperative to retain and attract talent at large.

Despite the unprecedented growth in AI technologies, it is near to being unanimous regarding having hold of organizations to master in AI, forget about retaining talent. They’re not even getting better at it.

Even top tech companies such as Google and Amazon, the demand for top talent outstrips the supply. Although you may find thousands of candidates applying for the same job role, the competition just gets tougher since such employers are tough nuts and pleasing them is not an easy task.

If these tech giants are finding it difficult to hire the right talent, you could imagine the plight of other companies.

Given the optimistic view regarding the technology future, it is much more challenging to convince that the war for talent truly resembles the war on talent.

The good news is organizations that look forward to adopting new technology and reskill their employees will most likely thrive in the competitive edge.