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

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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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Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Einführung und Motivation

„Mit welchem BI-Tool arbeitest du am liebsten?“ Mit dieser Frage werde ich dieser Tage oft konfrontiert. Meine klassische Antwort und eine typische Beraterantwort: „Es kommt darauf an.“ Nach einem Jahr als Berater sitzt diese Antwort sicher, aber gerade in diesem Fall auch begründet. Auf den Analytics und Business Intelligence Markt drängen jedes Jahr etliche neue Dashboard-Anbieter und die etablierten erweitern Services und Technik in rasantem Tempo. Zudem sind die Anforderungen an ein BI-Tool höchst unterschiedlich und von vielen Faktoren abhängig. Meine Perspektive, also die Anwenderperspektive eines Entwicklers, ist ein Faktor und auch der Kern dieser Artikelserie. Um die Masse an Tools auf eine machbare Anzahl runter zu brechen werde ich die bekanntesten Tools im Vergleich ausprobieren und hier vorstellen. Die Aufgabe ist also schnell erklärt: Ein Dashboard mit den gleichen Funktionen und Aussagen in unterschiedlichen Tools erstellen. Im Folgenden werde ich auch ein paar Worte zur Bewertungsgrundlage und zur Datengrundlage verlieren.

Erstmal kurz zu mir: Wie bereits erwähnt arbeite ich seit einem Jahr als Berater, genauer als Data Analyst in einem BI-Consulting Unternehmen namens DATANOMIQ. Bereits davor habe ich mich auf der anderen Seite der Macht, quasi als Kunde eines Beraters, viel mit Dashboards beschäftigt. Aber erst in dem vergangenen Jahr wurde mir die Fülle an BI Tools bewusst und der Lerneffekt war riesig. Die folgende Grafik zeigt alle Tools welche ich in der Artikelserie vorstellen möchte.

Gartner’s Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platform führt jedes Jahr eine Portfolioanalyse über die visionärsten und bedeutendsten BI-Tools durch, unter der genannten befindet sich nur eines, welches nicht in dieser Übersicht geführt wird, ich jedoch als potenziellen Newcomer für die kommenden Jahre erwarte. Trotz mittlerweile einigen Jahren Erfahrung gibt es noch reichlich Potential nach oben und viel Neues zu entdecken, gerade in einem so direkten Vergleich. Also seht mich ruhig als fortgeschrittenen BI-Analyst, der für sich herausfinden will, welche Tools aus Anwendersicht am besten geeignet sind und vielleicht kann ich dem ein oder anderen auch ein paar nützliche Tipps mit auf den Weg geben.

Was ist eigentlich eine „Analytical and Business Intelligence Platform“?

Für alle, die komplett neu im Thema sind, möchte ich erklären, was eine Analytical and Business Intelligence Platform in diesem Kontext ist, und warum wir es nachfolgend auch einfach als BI-Tool bezeichnen können. Es sind Softwarelösungen zur Generierung von Erkenntnissen mittels Visualisierung und Informationsintegration von Daten. Sie sollten einfach handhabbar sein, weil der Nutzer für die Erstellung von Dashboards keine speziellen IT-Kenntnisse mitbringen muss und das Userinterface der jeweiligen Software einen mehr oder minder gut befähigt die meisten Features zu nutzen. Die meisten und zumindest die oben genannten lassen sich aber auch um komplexere Anwendungen und Programmiersprachen erweitern. Zudem bestimmt natürlich auch der Use Case den Schwierigkeitsgrad der Umsetzung.

Cloudbasierte BI Tools sind mittlerweile der Standard und folgen dem allgemeinen Trend. Die klassische Desktop-Version wird aber ebenfalls von den meisten angeboten. Von den oben genannten haben lediglich Data Studio und Looker keine Desktop- Version. Für den einfachen User macht das keinen großen Unterschied, welche Version man nutzt. Aber für das Unternehmen in Gesamtheit ist es ein wesentlicher Entscheidungsfaktor für die Wahl der Software und auch auf den Workflow des Developers bzw. BI-Analyst kann sich das auswirken.

Unternehmensperspektive: Strategie & Struktur

Die Unternehmensstrategie setzt einen wesentlichen Rahmen zur Entwicklung einer Datenstrategie worunter auch ein anständiges Konzept zur Data Governance gehört.

Ein wesentlicher Punkt der Datenstrategie ist die Verteilung der BI- und Datenkompetenz im Unternehmen. An der Entwicklung der Dashboards arbeiten in der Regel zwei Parteien, der Developer, der im Unternehmen meistens die Bezeichnung BI- oder Data Analyst hat, und der Stakeholder, also einzelner User oder die User ganzer Fachabteilungen.

Prognose: Laut Gartner wird die Anzahl der Daten- und Analyse-Experten in den Fachabteilungen, also die Entwickler und Benutzer von BI Tools, drei Mal so schnell wachsen verglichen mit dem bereits starken Wachstum an IT-Fachkräften.

Nicht selten gibt es für ein Dashboard mehrere Stakeholder verschiedener Abteilungen. Je nach Organisation und Softwarelösung mit unterschiedlich weitreichenden Verantwortlichkeiten, was die Entwicklung eines Dashboards an geht.

Die obige Grafik zeigt die wesentlichen Prozessschritte von der Konzeption bis zum fertigen Dashboard und drei oft gelebte Konzepte zur Verteilung der Aufgaben zwischen dem User und dem Developer. Natürlich handelt es sich fast immer um einen iterativen Prozess und am Ende stellen sich auch positive Nebenerkenntnisse heraus. Verschiedene Tools unterstützen durch Ihre Konfiguration und Features verschiedene Ansätze zur Aufgabenverteilung, auch wenn mit jedem Tool fast jedes System gelebt werden kann, provozieren einige Tools mit ihrem logischen Aufbau und dem Lizenzmodell zu einer bestimmten Organisationsform. Looker zum Beispiel verkauft mit der Software das Konzept, dem User eine größere Möglichkeit zu geben, das Dashboard in Eigenregie zu bauen und gleichzeitig die Datenhoheit an den richtigen Stellen zu gewährleisten (mittlerer Balken in der Grafik). Somit wird dem User eine höhere Verantwortung übertragen und weit mehr Kompetenzen müssen vermittelt werden, da der Aufbau von Visualisierung ebenfalls Fehlerpotential in sich birgt. Ein Full‑Service hingegen unterstützt das Konzept fast aller Tools durch Zuweisen von Berechtigungen. Teilweise werden aber gewisse kostenintensive Features nicht genutzt oder auf Cloud-Lizenzen verzichtet, so dass jeder Mitarbeiter unabhängig auf einer eigenen Desktop-Version arbeitet, am Ende dann leider die Single Source of Truth nicht mehr gegeben ist. Denn das führt eigentlich gezwungenermaßen dazu, dass die User sich aus x beliebigen Datentöpfen bedienen, ungeschultes Personal falsche Berechnungen anstellt und am Ende die unterschiedlichen Abteilungen sich mit schlichtweg falschen KPIs überbieten. Das spricht meistens für ein Unternehmen ohne vollumfängliches Konzept für Data Governance bzw. einer fehlenden Datenstrategie.

Zu dem Thema könnte man einen Roman schreiben und um euch diesen zu ersparen, möchte ich kurz die wichtigsten Fragestellungen aus Unternehmensperspektive aufzählen, ohne Anspruch auf Vollständigkeit:

  • Wann wird ein Return on Invest (ROI) realisiert werden?
  • Wie hoch ist mein Budget für BI-Lösungen?
  • Sollen die Mitarbeiter mit BI-Kompetenz zentral oder dezentral organisiert sein?
  • Wie ist meine Infrastruktur aufgebaut? Cloudbasiert oder on Premise?
  • Soll der Stakeholder/User Zeit-Ressourcen für den Aufbau von Dashboards erhalten?
  • Über welche Skills verfügen die Mitarbeiter bereits?
  • Welche Autorisierung in Bezug auf die Datensichtbarkeit und -manipulation haben die jeweiligen Mitarbeiter der Fachabteilungen?
  • Bedarf an Dashboards: Wie häufig werden diese benötigt und wie oft werden bestehende Dashboards angepasst?
  • Kann die Data Exploration durch den Stakeholder/User einen signifikanten Mehrwert liefern?
  • Werden Dashboards in der Regel für mehrere Stakeholder gebaut?

Die Entscheidung für die Wahl eines Dashboards ist nicht nur davon abhängig, wie sich die Grafiken von links nach rechts schieben lassen, sondern es handelt sich auch um eine wichtige strategische Frage aus Unternehmersicht.

Ein Leitsatz hierbei sollte lauten:
Die Strategie des Unternehmens bestimmt die Anforderungen an das Tool und nicht andersrum!

Anwenderperspektive – Entwickler:      Bewertungsgrundlage der Tools

So jetzt Mal Butter bei die Fische und ab zum Kern des Artikels. Jeder der Artikel wird aus den folgenden Elementen bestehen:

  • Das Tool:
    • Daten laden
    • Daten transformieren
    • Daten visualisieren
    • Zukunftsfähigkeit am Beispiel von Pythonintegration
    • Handhabbarkeit
  • Umweltfaktoren:
    • Community
    • Dokumentation
    • Features anderer Entwickler(-firmen) zur Erweiterung
    • Lizenzmodell
      • Cloud (SaaS) ODER on premise Lizenzen?
      • Preis (pro Lizenz, Unternehmenslizenz etc.)
      • Freie Version

Bevor die Vorstellung der Tools beginnt, folgt im nächsten Artikel die Vorstellung der Datengrundlage, auf der alle Dashboards gleichermaßen aufgebaut werden.

Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 1/2

ERP, CRM, FiBu – täglich durchlaufen unzählige Geschäftsprozesse die IT-Systeme von Unternehmen. Es entstehen Ströme aus Massendaten, die am Ende in der Finanzbuchhaltung münden und dort automatisch auf Konten erfasst werden.

Mit auditbee können Wirtschaftsprüfer diese Datenströme wirtschaftlich und einfach analysieren. auditbee integriert die Datenanalyse in den gesamten Prüfungsverlauf und macht Schluss mit ausgedruckten Kontenblättern, komplizierten Datenabfragen sowie dem Zufall bei der Fehlersuche.

Wirtschaftsprüfer und die Nadel im Heuhaufen

Die Finanzdaten von Unternehmen sind wichtig für viele Adressaten – Gesellschafter, Banken, Kunden, etc. Deswegen ist es die gesetzliche Aufgabe des Wirtschaftsprüfers, wesentliche Fehler in der Buchhaltung und dem Jahresabschluss aufzudecken. Dazu überprüft er einzelne Sachverhalte mit hohem Fehlerrisiko und Prozesse, bei denen systematische Fehler in Summe von Bedeutung für den Abschluss sein können (IDW PS 261 n.F.).

Die Prüfung gleicht jedoch der Suche nach der Nadel im Heuhaufen!

Fehler sind menschlich und können passieren. Das Problem ist, dass sie im gesamten Datenhaufen gut verborgen sein können – und je größer dieser ist, desto schwieriger wird die Suche. Neben Irrtümern können Fehler auch durch absichtliche Falschdarstellungen und bewusste Täuschungen entstehen. Um solche dolosen Handlungen festzustellen, hat der Prüfer häufig tief im Datenhaufen zu graben, weil sie gut versteckt sind. Deswegen sind auch nach international anerkannten Prüfungsgrundsätzen die Journalbuchungen zu analysieren (ISA 240.32).

Die Suche nach dem Fehler

Noch vor einigen Jahren bestand die Prüfung hauptsächlich darin, eine Vielzahl an bewusst ausgewählten Belegen als Stichprobe in Papier einzusehen und mit den Angaben in der Buchhaltung abzustimmen – analog mit Stift und Textmarker auf ausgedruckten Kontenblättern. Dafür mussten Unmengen Belege kopiert und Kontenblätter ausgedruckt werden. Das hat nicht nur Papier verschwendet, sondern auch sehr viel der begrenzten Zeit gekostet. Zu allen Übels mussten die so entstandenen Prüfungsakten noch Kistenweise zum Mandanten hin- und wieder zurück transportiert werden. Es gab keine digitale Alternative.

Heute haben viele Unternehmen ihre Belege digitalisiert und setzen Dokumentenmanagement-systeme ein. Eine enorme Arbeitserleichterung für den Prüfer, der jetzt alle Belege digital einsehen kann. Weil der Datenhaufen jedoch gleichzeitig immer weiter wächst, entstehen neue Herausforderungen. Die Datenmenge als Grundgesamtheit wirkt sich beispielsweise auf den Umfang einer Stichprobe aus. Um Massendaten aus automatisierten Geschäftsprozessen wirtschaftlich überprüfen zu können, sind daher Datenanalysen unerlässlich.

Mit dem BMF-Schreiben „Grundsätze zum Datenzugriff und zur Prüfbarkeit digitaler Unterlagen – GDPdU“ wurde im Jahr 2001 der Grundstein für die Datenanalyse in der Prüfung gelegt. Der Nachfolger „Grundsätze zur ordnungsmäßigen Führung und Aufbewahrung von Büchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff – GoBD“ wurde 2014 veröffentlicht. Mit den BMF-Schreiben hat eine gewisse Normierung der steuerlich relevanten Daten (GDPdU/GoBD-Daten) durch die Finanzverwaltung stattgefunden. Diese lassen sich aus jeder Buchhaltungssoftware extrahieren und umfassen sämtliche Journalbuchungen.

Mit Datenanalysen kann der Prüfer nicht nur das Unternehmen und dessen Entwicklung besser verstehen. Dank der GDPdU/GoBD-Daten können Fehler mit auditbee viel leichter gefunden werden, weil sich der Prüfer jeden Halm im Datenhaufen ganz genau ansehen, Auffälligkeiten erkennen und hinterfragen kann. Mit der Analyse und Risikobeurteilung wird zudem die Belegprüfung deutlich reduziert, weil sich der Prüfer bei der Auswahl auf auffällige und risikobehaftete Daten beschränken kann.

Integration der Datenanalyse in die Prüfung – Spezialisten oder Self-Service

Das Tagesgeschäft des Wirtschaftsprüfers ist sehr vielfältig – Prüfung, Unternehmensbewertung, Steuerberatung. Deshalb erfolgt die Datenanalyse regelmäßig durch Spezialisten. Das sind IT-affine Mitarbeiter innerhalb der Kanzlei, die sich im Rahmen von Projekten selbständig weitergebildet oder eine Qualifikation als CISA bzw. IT Auditor haben.

Der Spezialist überprüft die Journalbuchungen (Journal Entry Tests) mit Excel oder einer Analysesoftware für Prüfer (DATEV Datenanalyse, IDEA, ACL). Oft ist er aber nicht mehr an der weiteren Prüfung beteiligt. Stattdessen führt der Prüfer mit seinen Assistenten als Team vor Ort die Hauptprüfung durch. Dabei werden häufig Konten erneut für die Belegauswahl in Excel gezogen. Das führt nicht nur zu Medienbrüchen, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit für Doppelarbeit, Fehler und Missverständnisse.

Neben alten Gewohnheiten und Zeitdruck ist die Analysesoftware oft selbst ein Grund, weshalb die Datenanalyse in der Praxis selten in die Prüfung integriert ist. Schließlich erfordern die Softwarelösungen einiges an IT-Kenntnis in der Einrichtung und Bedienung. Zudem ist die Interpretation von überwiegend in Tabellen dargestellten Daten schwierig und umständlich.

Mit auditbee als vorbereitete Dashboard Lösung auf Basis von Qlik Sense kann jeder im Team seine Daten selbst analysieren. Damit wird die Datenanalyse in die Prüfung integriert und kann ihr volles Potential entfalten.

auditbee als Self-Service BI-Lösung lässt sich so einfach bedienen, dass das Prüfungsteam nicht mehr von einzelnen Spezialisten abhängig ist. Damit aber nicht jeder bei 0 anfängt, werden die Daten bereits vom auditbee Team als Service in die BI-Software Qlik Sense geladen und abgestimmt. Zudem sind bereits verschiedene Dashboards zur Analyse eingerichtet. Der einzelne Anwender kann sich mit auditbee Daten und Kennzahlen ansehen, ohne eine einzige Formel eingeben zu müssen. Die Navigation und das dynamische Filtern der Daten im gesamten Dashboard erfolgt mit der Maus und das nahezu in Echtzeit. Anstatt von Abfragen mit langen Ladezeiten und Duplizierung der Daten können diese sofort im gesamten auditbee Modell nach unterschiedlichen Dimensionen (mehrdimensional) analysiert werden.

Mit auditbee zur strukturierten Belegauswahl

Bei der traditionellen bewussten Auswahl sucht sich der Prüfer Belege nach eigenem Ermessen anhand der Informationen auf dem Kontoblatt aus. Das sind regelmäßig Betrag, Buchungsdatum oder Buchungstext. Diese Methode ist relativ einseitig, eindimensional und vorhersehbar, weil vom Prüfer eher größere Beträge oder auffällige Texte ausgewählt werden. Dadurch kann es sein, dass absichtliche Falschdarstellungen und Irrtümer bei betragsmäßig kleineren Belegen nicht in die Stichprobe einbezogen werden und somit ungeprüft bleiben.

Zufalls- sowie statistische Auswahlverfahren (u.a. Monetary Unit Sampling) können wegen der Schwächen der traditionellen Methode eine Alternative sein. Doch auch sie haben einen relevanten Nachteil. Der Umfang der Stichprobe ist oftmals sehr hoch, um ein hinreichendes Signifikanzniveau (Alpha 0,05) zu erreichen. Ein Grund für den Prüfer, sich möglicherweise doch für die bewusste Auswahl zu entscheiden, um die Zeit für Belegabstimmungen zu verkürzen.

Durch die Verbindung sämtlicher FiBu-Daten und der Darstellung weiterer Dimensionen – Referenz, Beleg Art, Erfassungsdatum, Debitor, etc. – ermöglicht auditbee dem Prüfer eine dritte Methode. Bei der strukturierten Belegauswahl fokussiert sich der Prüfer auf Auffälligkeiten und wählt seine Stichprobe aus einer deutlich kleineren Zahl an Belegen bewusst oder per Zufall aus.

Der Prüfer analysiert nicht alles auf einmal, sondern betrachtet nur solche Daten, die aus Sicht des Themas und der zu prüfenden Frage relevant sind. Beispiel: Es werden nur die Daten im Umsatzbereich betrachtet, die das Merkmal „nicht zeitnah erfasst“ aufweisen. Ausgehend von der Frage kategorisiert der Prüfer die Daten nach der Höhe des Fehlerrisikos (Risikobeurteilung nach IDW PS 261 n.F.). Beispielsweise können automatisierte Buchungen ein geringes Fehlerrisiko aufweisen, Sachbuchungen oder Buchungen bestimmter Mitarbeiter dagegen ein höheres. Nur noch Belege mit höherem Risiko sowie andere Auffälligkeiten ergründet der Prüfer weiter im Detail. Hierzu filtert er die Daten anhand der auffälligen Dimensionen (Erfasser, Debitor, Monat, etc.). Am Ende bleiben nur noch wenige auffällige Datensätze übrig, aus der der Prüfer seine Stichprobe auswählt.

Bezogen auf die Nadel im Heuhaufen zeigen die 3 Methoden folgendes Bild.

Methode 1: Der Prüfer trägt nur die großen Strohalme von der Oberfläche ab, um zu sehen, ob darunter die Nadel verborgen ist (traditionelle Belegauswahl anhand des Kontoblattes).

Methode 2: Der Prüfer greift an verschiedenen Stellen in den Heuhaufen hinein, um per Zufall die Nadel zu finden (statistische Zufallsauswahlverfahren).

Methode 3: Der Prüfer sieht sich den Heuhaufen erst genau an, ob irgendwelche Stellen durchgewühlt aussehen (Auffälligkeiten), hier trägt er den Teil ab (Filtern der auffälligen Daten) und durchsucht systematisch den kleinen Haufen (strukturierte Auswahl).

Dies ist Teil 2/2 des Artikels, lesen Sie hier den zweiten Artikel Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 2/2.

Process Paradise by the Dashboard Light

The right questions drive business success. Questions like, “How can I make sure my product is the best of its kind?” “How can I get the edge over my competitors?” and “How can I keep growing my organization?” Modern businesses take their questions further, focusing on the details of how they actually function. At this level, the questions become, “How can I make my business as efficient as possible?” “How can I improve the way my company does business?” and even, “Why aren’t my company’s processes working as they should?”


Read this article in German:

Mit Dashboards zur Prozessoptimierung


To discover the answers to these questions (and many others!), more and more businesses are turning to process mining. Process mining helps organizations unlock hidden value by automatically collecting information on process models from across the different IT systems operating within a business. This allows for continuous monitoring of an organization’s end-to-end process landscape, meaning managers and staff gain specific operational insights into potential risks—as well as ongoing improvement opportunities.

However, process mining is not a silver bullet that turns data into insights at the push of a button. Process mining software is simply a tool that produces information, which then must be analyzed and acted upon by real people. For this to happen, the information produced must be available to decision-makers in an understandable format.

For most process mining tools, the emphasis remains on the sophistication of analysis capabilities, with the resulting data needing to be interpreted by a select group of experts or specialists within an organization. This necessarily creates a delay between the data being produced, the analysis completed, and actions taken in response.

Process mining software that supports a more collaborative approach by reducing the need for specific expertise can help bridge this gap. Only if hypotheses, analysis, and discoveries are shared, discussed, and agreed upon with a wide range of people can really meaningful insights be generated.

Of course, process mining software is currently capable of generating standardized reports and readouts, but in a business environment where the pace of change is constantly increasing, this may not be sufficient for very much longer. For truly effective process mining, the secret to success will be anticipating challenges and opportunities, then dealing with them as they arise in real time.

Dashboards of the future

To think about how process mining could improve, let’s consider an analog example. Technology evolves to make things easier—think of the difference between keeping track of expenditure using a written ledger vs. an electronic spreadsheet. Now imagine the spreadsheet could tell you exactly when you needed to read it, and where to start, as well as alerting you to errors and omissions before you were even aware you’d made them.

Advances in process mining make this sort of enhanced assistance possible for businesses seeking to improve the way they work. With the right process mining software, companies can build tailored operational cockpits that unite real-time operational data with process management. This allows for the usual continuous monitoring of individual processes and outcomes, but it also offers even clearer insights into an organization’s overall process health.

Combining process mining with an organization’s existing process models in the right way turns these models from static representations of the way a particular process operates, into dynamic dashboards that inform, guide and warn managers and staff about problems in real time. And remember, dynamic doesn’t have to mean distracting—the right process mining software cuts into your processes to reveal an all-new analytical layer of process transparency, making things easier to understand, not harder.

As a result, business transformation initiatives and other improvement plans and can be adapted and restructured on the go, while decision-makers can create automated messages to immediately be advised of problems and guided to where the issues are occurring, allowing corrective action to be completed faster than ever. This rapid evaluation and response across any process inefficiencies will help organizations save time and money by improving wasted cycle times, locating bottlenecks, and uncovering non-compliance across their entire process landscape.

Dynamic dashboards with Signavio

To see for yourself how the most modern and advanced process mining software can help you reveal actionable insights into the way your business works, give Signavio Process Intelligence a try. With Signavio’s Live Insights, all your process information can be visualized in one place, represented through a traffic light system. Simply decide which processes and which activities within them you want to monitor or understand, place the indicators, choose the thresholds, and let Signavio Process Intelligence connect your process models to the data.

Banish multiple tabs and confusing layouts, amaze your colleagues and managers with fact-based insights to support your business transformation, and reduce the time it takes to deliver value from your process management initiatives. To find out more about Signavio Process Intelligence, or sign up for a free 30-day trial, visit www.signavio.com/try.

Process mining is a powerful analysis tool, giving you the visibility, quantifiable numbers, and information you need to improve your business processes. Would you like to read more? With this guide to managing successful process mining initiatives, you will learn that how to get started, how to get the right people on board, and the right project approach.

The importance of being Data Scientist

Header-Image by Clint Adair on Unsplash.

The incredible results of Machine Learning and Artificial Intelligence, Deep Learning in particular, could give the impression that Data Scientist are like magician. Just think of it. Recognising faces of people, translating from one language to another, diagnosing diseases from images, computing which product should be shown for us next to buy and so on from numbers only. Numbers which existed for centuries. What a perfect illusion. But it is only an illusion, as Data Scientist existed as well for centuries. However, there is a difference between the one from today compared to the one from the past: evolution.

The main activity of Data Scientist is to work with information also called data. Records of data are as old as mankind, but only within the 16 century did it include also numeric forms — as numbers started to gain more and more ground developing their own symbols. Numerical data, from a given phenomenon — being an experiment or the counts of sheep sold by week over the year –, was from early on saved in tabular form. Such a way to record data is interlinked with the supposition that information can be extracted from it, that knowledge — in form of functions — is hidden and awaits to be discovered. Collecting data and determining the function best fitting them let scientist to new insight into the law of nature right away: Galileo’s velocity law, Kepler’s planetary law, Newton theory of gravity etc.

Such incredible results where not possible without the data. In the past, one was able to collect data only as a scientist, an academic. In many instances, one needed to perform the experiment by himself. Gathering data was tiresome and very time consuming. No sensor which automatically measures the temperature or humidity, no computer on which all the data are written with the corresponding time stamp and are immediately available to be analysed. No, everything was performed manually: from the collection of the data to the tiresome computation.

More then that. Just think of Michael Faraday and Hermann Hertz and there experiments. Such endeavour where what we will call today an one-man-show. Both of them developed parts of the needed physics and tools, detailed the needed experiment settings, conducting the experiment and collect the data and, finally, computing the results. The same is true for many other experiments of their time. In biology Charles Darwin makes its case regarding evolution from the data collected in his expeditions on board of the Beagle over a period of 5 years, or Gregor Mendel which carry out a study of pea regarding the inherence of traits. In physics Blaise Pascal used the barometer to determine the atmospheric pressure or in chemistry Antoine Lavoisier discovers from many reaction in closed container that the total mass does not change over time. In that age, one person was enough to perform everything and was the reason why the last part, of a data scientist, could not be thought of without the rest. It was inseparable from the rest of the phenomenon.

With the advance of technology, theory and experimental tools was a specialisation gradually inescapable. As the experiments grow more and more complex, the background and condition in which the experiments were performed grow more and more complex. Newton managed to make first observation on light with a simple prism, but observing the line and bands from the light of the sun more than a century and half later by Joseph von Fraunhofer was a different matter. The small improvements over the centuries culminated in experiments like CERN or the Human Genome Project which would be impossible to be carried out by one person alone. Not only was it necessary to assign a different person with special skills for a separate task or subtask, but entire teams. CERN employs today around 17 500 people. Only in such a line of specialisation can one concentrate only on one task alone. Thus, some will have just the knowledge about the theory, some just of the tools of the experiment, other just how to collect the data and, again, some other just how to analyse best the recorded data.

If there is a specialisation regarding every part of the experiment, what makes Data Scientist so special? It is impossible to validate a theory, deciding which market strategy is best without the work of the Data Scientist. It is the reason why one starts today recording data in the first place. Not only the size of the experiment has grown in the past centuries, but also the size of the data. Gauss manage to determine the orbit of Ceres with less than 20 measurements, whereas the new picture about the black hole took 5 petabytes of recorded data. To put this in perspective, 1.5 petabytes corresponds to 33 billion photos or 66.5 years of HD-TV videos. If one includes also the time to eat and sleep, than 5 petabytes would be enough for a life time.

For Faraday and Hertz, and all the other scientist of their time, the goal was to find some relationship in the scarce data they painstakingly recorded. Due to time limitations, no special skills could be developed regarding only the part of analysing data. Not only are Data Scientist better equipped as the scientist of the past in analysing data, but they managed to develop new methods like Deep Learning, which have no mathematical foundation yet in spate of their success. Data Scientist developed over the centuries to the seldom branch of science which bring together what the scientific specialisation was forced to split.

What was impossible to conceive in the 19 century, became more and more a reality at the end of the 20 century and developed to a stand alone discipline at the beginning of the 21 century. Such a development is not only natural, but also the ground for the development of A.I. in general. The mathematical tools needed for such an endeavour where already developed by the half of the 20 century in the period when computing power was scars. Although the mathematical methods were present for everyone, to understand them and learn how to apply them developed quite differently within every individual field in which Machine Learning/A.I. was applied. The way the same method would be applied by a physicist, a chemist, a biologist or an economist would differ so radical, that different words emerged which lead to different langues for similar algorithms. Even today, when Data Science has became a independent branch, two different Data Scientists from different application background could find it difficult to understand each other only from a language point of view. The moment they look at the methods and code the differences will slowly melt away.

Finding a universal language for Data Science is one of the next important steps in the development of A.I. Then it would be possible for a Data Scientist to successfully finish a project in industry, turn to a new one in physics, then biology and returning to industry without much need to learn special new languages in order to be able to perform each tasks. It would be possible to concentrate on that what a Data Scientist does best: find the best algorithm. In other words, a Data Scientist could resolve problems independent of the background the problem was stated.

This is the most important aspect that distinguish the Data Scientist. A mathematician is limited to solve problems in mathematics alone, a physicist is able to solve problems only in physics, a biologist problems only in biology. With a unique language regarding the methods and strategies to solve Machine Learning/A.I. problems, a Data Scientist can solve a problem independent of the field. Specialisation put different branches of science at drift from each other, but it is the evolution of the role of the Data Scientist to synthesize from all of them and find the quintessence in a language which transpire beyond all the field of science. The emerging language of Data Science is a new building block, a new mathematical language of nature.

Although such a perspective does not yet exists, the principal component of Machine Learning/A.I. already have such proprieties partially in form of data. Because predicting for example the numbers of eggs sold by a company or the numbers of patients which developed immune bacteria to a specific antibiotic in all hospital in a country can be performed by the same prediction method. The data do not carry any information about the entities which are being predicted. It does not matter anymore if the data are from Faraday’s experiment, CERN of Human Genome. The same data set and its corresponding prediction could stand literary for anything. Thus, the result of the prediction — what we would call for a human being intuition and/or estimation — would be independent of the domain, the area of knowledge it originated.

It also lies at the very heart of A.I., the dream of researcher to create self acting entities, that is machines with consciousness. This implies that the algorithms must be able to determine which task, model is relevant at a given moment. It would be to cumbersome to have a model for every task and and every field and then try to connect them all in one. The independence of scientific language, like of data, is thus a mandatory step. It also means that developing A.I. is not only connected to develop a new consciousness, but, and most important, to the development of our one.

Mit Dashboards zur Prozessoptimierung

Geschäftlicher Erfolg ergibt sich oft aus den richtigen Fragen – zum Beispiel: „Wie kann ich sicherstellen, dass mein Produkt das beste ist?“, „Wie hebe ich mich von meinen Mitbewerbern ab?“ und „Wie baue ich mein Unternehmen weiter aus?“ Moderne Unternehmen gehen über derartige Fragen hinaus und stellen vielmehr die Funktionsweise ihrer Organisation in den Fokus. Fragen auf dieser Ebene lauten dann: „Wie kann ich meine Geschäftsprozesse so effizient wie möglich gestalten?“, „Wie kann ich Zusammenarbeit meiner Mitarbeiter verbessern?“ oder auch „Warum funktionieren die Prozesse meines Unternehmens nicht so, wie sie sollten?“


Read this article in English: 
“Process Paradise by the Dashboard Light”


Um die Antworten auf diese (und viele andere!) Fragen zu erhalten, setzen immer mehr Unternehmen auf Process Mining. Process Mining hilft Unternehmen dabei, den versteckten Mehrwert in ihren Prozessen aufzudecken, indem Informationen zu Prozessmodellen aus den verschiedenen IT-Systemen eines Unternehmens automatisch erfasst werden. Auf diese Weise kann die End-to-End-Prozesslandschaft eines Unternehmens kontinuierlich überwacht werden. Manager und Mitarbeiter profitieren so von operativen Erkenntnissen und können potenzielle Risiken ebenso erkennen wie Möglichkeiten zur Verbesserung.

Process Mining ist jedoch keine „Wunderwaffe“, die Daten auf Knopfdruck in Erkenntnisse umwandelt. Eine Process-Mining-Software ist vielmehr als Werkzeug zu betrachten, das Informationen erzeugt, die anschließend analysiert und in Maßnahmen umgesetzt werden. Hierfür müssen die generierten Informationen den Entscheidungsträgern jedoch auch in einem verständlichen Format zur Verfügung stehen.

Bei den meisten Process-Mining-Tools steht nach wie vor die Verbesserung der Analysefunktionen im Fokus und die generierten Daten müssen von Experten oder Spezialisten innerhalb einer Organisation bewertet werden. Dies führt zwangsläufig dazu, dass es zwischen den einzelnen Schritten zu Verzögerungen kommt und die Abläufe bis zur Ergreifung von Maßnahmen ins Stocken geraten.

Process-Mining-Software, die einen kooperativeren Ansatz verfolgt und dadurch das erforderliche spezifische Fachwissen verringert, kann diese Lücke schließen. Denn nur wenn Informationen, Hypothesen und Analysen mit einer Vielzahl von Personen geteilt und erörtert werden, können am Ende aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.

Aktuelle Process-Mining-Software kann natürlich standardisierte Berichte und Informationen generieren. In einem sich immer schneller ändernden Geschäftsumfeld reicht dies jedoch möglicherweise nicht mehr aus. Das Erfolgsgeheimnis eines wirklich effektiven Process Minings besteht darin, Herausforderungen und geschäftliche Möglichkeiten vorherzusehen und dann in Echtzeit auf sie zu reagieren.

Dashboards der Zukunft

Nehmen wir ein analoges Beispiel, um aufzuzeigen, wie sich das Process Mining verbessern lässt. Der technologische Fortschritt soll die Dinge einfacher machen: Denken Sie beispielsweise an den Unterschied zwischen der handschriftlichen Erfassung von Ausgaben und einem Tabellenkalkulator. Stellen Sie sich nun vor, die Tabelle könnte Ihnen genau sagen, wann Sie sie lesen und wo Sie beginnen müssen, und würde Sie auf Fehler und Auslassungen aufmerksam machen, bevor Sie überhaupt bemerkt haben, dass sie Ihnen passiert sind.

Fortschrittliche Process-Mining-Tools bieten Unternehmen, die ihre Arbeitsweise optimieren möchten, genau diese Art der Unterstützung. Denn mit der richtigen Process-Mining-Software können individuelle operative Cockpits erstellt werden, die geschäftliche Daten in Echtzeit mit dem Prozessmanagement verbinden. Der Vorteil: Es werden nicht nur einzelne Prozesse und Ergebnisse kontinuierlich überwacht, sondern auch klare Einblicke in den Gesamtzustand eines Unternehmens geboten.

Durch die richtige Kombination von Process Mining mit den vorhandenen Prozessmodellen eines Unternehmens werden statisch dargestellte Funktionsweisen eines bestimmten Prozesses in dynamische Dashboards umgewandelt. Manager und Mitarbeiter erhalten so Warnungen über potenzielle Probleme und Schwachstellen in Ihren Prozessen. Und denken Sie daran, dynamisch heißt nicht zwingend störend: Die richtige Process-Mining-Software setzt an der richtigen Stelle in Ihren Prozessen an und bietet ein völlig neues Maß an Prozesstransparenz und damit an Prozessverständnis.

Infolgedessen können Transformationsinitiativen und andere Verbesserungspläne jederzeit angepasst und umstrukturiert werden und Entscheidungsträger mittels automatisierter Nachrichten sofort über Probleme informiert werden, sodass sich Korrekturmaßnahmen schneller als je zuvor umsetzen lassen. Der Vorteil: Unternehmen sparen Zeit und Geld, da Zykluszeiten verkürzt, Engpässe lokalisiert und nicht konforme Prozesse in der Prozesslandschaft der Organisation aufgedeckt werden.

Dynamische Dashboards von Signavio

 Testen Sie Signavio Process Intelligence und erleben Sie selbst, wie die modernste und fortschrittlichste Process-Mining-Software Ihnen dabei hilft, umsetzbare Einblicke in die Funktionsweise Ihres Unternehmens zu erhalten. Mit Signavios Live Insights profitieren Sie von einer zentralen Ansicht Ihrer Prozesse und Informationen, die in Form eines Ampelsystems dargestellt werden. Entscheiden Sie einfach, welche Prozesse und Aktivitäten Sie innerhalb eines Prozesses überwachen möchten, platzieren Sie Indikatoren und wählen Sie Grenzwerte aus. Alles Weitere übernimmt Signavio Process Intelligence, das Ihre Prozessmodelle mit den Daten verbindet.

Lassen Sie veraltete Arbeitsweisen hinter sich. Setzen Sie stattdessen auf faktenbasierte Erkenntnisse, um Ihre Geschäftstransformation zu unterstützen und Ihre Prozessmanagementinitiativen schneller zum Erfolg zu führen. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence oder registrieren Sie sich für eine kostenlose 30-Tage-Testversion über www.signavio.com/try.

Erfahren Sie in unserem kostenlosen Whitepaper mehr über erfolgreiches Process Mining mit Signavio Process Intelligence.

Glorious career paths of a Big Data Professional

Are you wondering about the career profiles you may get to fill if you get into Big Data industry? If yes, then Bingo! This is the post that will inform you just about that. Big data is just an umbrella term. There are a lot of profiles and career paths that are covered under this umbrella term. Let us have a look at some of these profiles.

Data Visualisation Specialist

The process of visualizing data is turning out to be critical in guaranteeing information-driven representatives get the upfront investment required to actualize goal-oriented and significant Big Data extends in their organization. Making your data to tell a story and the craft of envisioning information convincingly has turned into a significant piece of the Big Data world and progressively associations need to have these capacities in-house. Besides, as a rule, these experts are relied upon to realize how to picture in different instruments, for example, Spotfire, D3, Carto, and Tableau – among numerous others. Information Visualization Specialists should be versatile and inquisitive to guarantee they stay aware of most recent patterns and answers for a recount to their information stories in the most intriguing manner conceivable with regards to the board room. 

 

Big Data Architect

This is the place the Hadoop specialists come in. Ordinarily, a Big Data planner tends to explicit information issues and necessities, having the option to portray the structure and conduct of a Big Data arrangement utilizing the innovation wherein they practice – which is, as a rule, mostly Hadoop.

These representatives go about as a significant connection between the association (and its specific needs) and Data Scientists and Engineers. Any organization that needs to assemble a Big Data condition will require a Big Data modeler who can serenely deal with the total lifecycle of a Hadoop arrangement – including necessity investigation, stage determination, specialized engineering structure, application plan, and advancement, testing the much-dreaded task of deploying lastly.

Systems Architect 

This Big data professional is in charge of how your enormous information frameworks are architected and interconnected. Their essential incentive to your group lies in their capacity to use their product building foundation and involvement with huge scale circulated handling frameworks to deal with your innovation decisions and execution forms. You’ll need this individual to construct an information design that lines up with the business, alongside abnormal state anticipating the improvement. The person in question will consider different limitations, adherence to gauges, and varying needs over the business.

Here are some responsibilities that they play:

    • Determine auxiliary prerequisites of databases by investigating customer tasks, applications, and programming; audit targets with customers and assess current frameworks.
    • Develop database arrangements by planning proposed framework; characterize physical database structure and utilitarian abilities, security, back-up and recuperation particulars.
    • Install database frameworks by creating flowcharts; apply ideal access methods, arrange establishment activities, and record activities.
    • Maintain database execution by distinguishing and settling generation and application advancement issues, figuring ideal qualities for parameters; assessing, incorporating, and putting in new discharges, finishing support and responding to client questions.
    • Provide database support by coding utilities, reacting to client questions, and settling issues.


Artificial Intelligence Developer

The certain promotion around Artificial Intelligence is additionally set to quicken the number of jobs publicized for masters who truly see how to apply AI, Machine Learning, and Deep Learning strategies in the business world. Selection representatives will request designers with broad learning of a wide exhibit of programming dialects which loan well to AI improvement, for example, Lisp, Prolog, C/C++, Java, and Python.

All said and done; many people estimate that this popular demand for AI specialists could cause a something like what we call a “Brain Drain” organizations poaching talented individuals away from the universe of the scholarly world. A month ago in the Financial Times, profound learning pioneer and specialist Yoshua Bengio, of the University of Montreal expressed: “The industry has been selecting a ton of ability — so now there’s a lack in the scholarly world, which is fine for those organizations. However, it’s not extraordinary for the scholarly world.” It ; howeverusiasm to perceive how this contention among the scholarly world and business is rotated in the following couple of years.

Data Scientist

The move of Big Data from tech publicity to business reality may have quickened, yet the move away from enrolling top Data Scientists isn’t set to change in 2020. An ongoing Deloitte report featured that the universe of business will require three million Data Scientists by 2021, so if their expectations are right, there’s a major ability hole in the market. This multidisciplinary profile requires specialized logical aptitudes, specialized software engineering abilities just as solid gentler abilities, for example, correspondence, business keenness, and scholarly interest.

Data Engineer

Clean and quality data is crucial in the accomplishment of Big Data ventures. Consequently, we hope to see a lot of opening in 2020 for Data Engineers who have a predictable and awesome way to deal with information transformation and treatment. Organizations will search for these special data masters to have broad involvement in controlling data with SQL, T-SQL, R, Hadoop, Hive, Python and Spark. Much like Data Scientists. They are likewise expected to be innovative with regards to contrasting information with clashing information types with have the option to determine issues. They additionally frequently need to make arrangements which enable organizations to catch existing information in increasingly usable information groups – just as performing information demonstrations and their modeling.

IT/Operations Manager Job Description

In Big data industry, the IT/Operations Manager is a profitable expansion to your group and will essentially be in charge of sending, overseeing, and checking your enormous information frameworks. You’ll depend on this colleague to plan and execute new hardware and administrations. The person in question will work with business partners to comprehend the best innovation ventures to address their procedures and concerns—interpreting business necessities to innovation plans. They’ll likewise work with venture chiefs to actualize innovation and be in charge of effective progress and general activities.

Here are some responsibilities that they play:

  • Manage and be proactive in announcing, settling and raising issues where required 
  • Lead and co-ordinate issue the executive’s exercises, notwithstanding ceaseless procedure improvement activities  
  • Proactively deal with our IT framework 
  • Supervise and oversee IT staffing, including enrollment, supervision, planning, advancement, and assessment
  • Verify existing business apparatuses and procedures remain ideally practical and worth included 
  • Benchmark, dissect, report on and make suggestions for the improvement and development of the IT framework and IT frameworks 
  • Advance and keep up a corporate SLA structure

Conclusion

These are some of the best career paths that big data professionals can play after entering the industry. Honesty and hard work can always take you to the zenith of any field that you choose to be in. Also, keep upgrading your skills by taking newer certifications and technologies. Good Luck 

Programmierung für OttoNormalVerbraucher

Facebook und Co. arbeiten daran Nachrichten so aufzubereiten, dass sie emotional noch mehr ansprechen, als ob die gesellschaftliche Situation nicht schon aufgeheizt genug ist. Wir arbeiten daran dem Endnutzer Werkzeuge bereitzustellen um seine rationale Urteilskraft mit Hilfe des Computers zu stärken. Dafür benötigt man möglichst einfache aber dennoch leistungsstarke Programmiersprachen und umfangreiche, vertrauenswürdige, öffentlich zugängliche Informationen in Form von vielgestaltigen großen Tabellen und Dokumenten ähnlich der Wikipedia. 

Auch wenn die entwickelte Sprache so einfach wie möglich ist, wird sie im Gegensatz zum Facebookansatz einen gewissen Lernaufwand erfordern. 

Eine solche Programmiersprache in Kombination mit vertrauensvollen Daten könnte ein großer Schritt in Richtung einer weiteren Demokratisierung der Gesellschaft werden. Viele Falschnachrichten könnten leicht von jedermann durch entsprechende Fakten oder statistischen Auswertungen paralysiert werden. 

Vielleicht kann man die Schaffung einer solchen Programmiersprache mit der Schaffung des ersten Alphabets durch die Phönizier oder der Schaffung des ersten Alphabets mit Vokalen durch die Griechen vergleichen. Hätten diese Völker solche Leistungen vollbringen können ohne diese Voraussetzungen. Ich vermute ohne dieses Alphabet hätte es keine griechische Wissenschaft und Kultur gegeben; vielleicht auch keine griechische Demokratie.  

Entwurfskriterien für eine solche Sprache:

  1. Eine mathematische Fundierung ist erforderlich.
  2. Methodisch-didaktische und pragmatische Fragen stehen zunächst vor Effizienzproblemen.
  3. Kurze, lesbare Programme; die wichtigsten Schlüsselworte sollten kurz sein
  4. Einfache, unstrukturierte Programme; Schleifen und allgemeine Rekursionen führen häufig zu schwer lesbaren und schwer änderbaren Programmen; 
  5. Universelle Anwendbarkeit; sie muss nicht nur für Relationen (flache einfache Tabellen) sondern auch für strukturierte Tabellen und Dokumente nutzbar sein; sie muss nicht nur für Anfragen an die wichtigsten Systeme sondern auch für vielfältige Berechnungen geeignet sein
  6. Um im Schulunterricht einsetzbar zu sein, muss sie die verschiedenen mathematische Teilgebiete unterstützen, sowie Nutzen für die anderen Fächer bieten
  7. Sie sollte so mächtig sein, dass sie andere Systeme und Sprachen wie Tabellenkalkulation und SQL ersetzen kann. 
  8. Aus Endnutzersicht darf es nur ein einheitliches System mit einheitlicher Syntax (Schreibweise) für die Verarbeitung von Massendaten geben, genau wie die Operationen der Einzeldatenverarbeitung (+ – * : sin) standardisiert sind. 

 

Einführung in o++o: 

A. Merkel „Jeder Schüler soll neben lesen, rechnen und schreiben auch programmieren können.“ 

o++o (ausführlich ottoPS) ist eine tabellenorientierte Programmiersprache mit funktionalen Möglichkeiten, die auf Schleifen verzichtet. Dennoch ist o++o sehr ausdrucksstark und man kann mit ihr nicht nur kompakte Anfragen sondern auch vielfältige Berechnungen für strukturierte Tabellen und strukturierte Dokumente bewerkstelligen.

o++o benutzt viele mathematische Konzepte, daher sehen wir die Hauptvorteile der Vermittlung im Mathematikunterricht, genau wie die wesentlichen Fähigkeiten für die Nutzung des Taschenrechners in Mathematik vermittelt werden. o++o verwendet insbesondere folgende Konzepte: Kollektion (Menge, Multimenge, Liste); Gleichheit und Inklusionsbeziehungen dieser; Tupel; leistungsfähige Operationen zum Selektieren; Berechnen; Restrukturieren; Sortieren und Aggregieren (Summe; Durchschnitt; …),… .

Tabellenkalkulationsprogramme wie EXCEL und die Datenbankstandardabfragesprache SQL kennen keine strukturierten Schemen und Tabellen. Erste Tests mit Vorschulkindern lassen vermuten, dass man mit strukturierten Tabellen leichter rechnen kann als mit Dezimalzahlen. Wir wollen einige o++o-Beispielprogramme anfügen:

1. Berechne den Wert eines einfachen Terms.

2*3+4

* und + haben jeweils 2 Inputwerte. Zunächst wird 2*3 (6) berechnet. Die 6 ist erster Inputwert von +, so dass sich insgesamt 24 ergibt. Hier wird also einfach von links nach rechts gerechnet.

 

2. Schreibe den Term cos³(sin²(3.14159)) in o++o.

pi sin hoch 2 cos hoch 3

 

Unserer Meinung nach ist der Ausgangsterm für Otto Normalverbraucher schwer zu lesen. Man beginnt mit pi geht nach links bis zum sin dann nach rechts zum hoch 2 jetzt bewegt man sich wieder nach links zum cos und abschließend nach rechts zum hoch 3. Diese Schreibweise wurde sicher eingeführt um Klammern zu sparen. Eigentlich müsste der Ausgangsterm um unmissverständlich zu sein, folgendes Aussehen haben: 

(cos((sin(3.14159))²))³ 

Das ist sicher noch schwerer zu lesen und man bewegt sich noch mehr von links nach rechts und umgekehrt. 

 

3. Schreibe den Term sin²(x)+cos³(y)  in o++o.

X sin hoch 2 + (Y cos hoch 3) 

oder 

X sin hoch 2

+ Y cos hoch 3

Man könnte alle Terme in o++o ohne Klammern schreiben, allerdings müssten dann bestimmte Terme mehrzeilig geschrieben werden.  

 

4. Wie berechnet man den Term 2+3:4*5 ?

2+(3:(4*5))=2 3/20

2+((3:4)*5)=5 ¾

o++o: ((2+3):4)*5=6 1/4

 

Man erkennt, dass man mit der Schulweisheit Punktrechnung geht vor Strichrechnung noch nicht auskommt. Man benötigt die Regel „von links nach rechts“ zusätzlich.

 

5. Berechne den Durchschnitt mehrerer Noten.

1 2 3 1 2 ++:

 

Vom methodischen Standpunkt kann man dieses Programm noch verbessern, indem man die Klammern für Listen hinzufügt: [1 2 3 1 2] ++:

Man erkennt jetzt, dass die Durchschnittsoperation ++: einen Inputwert, nämlich eine Liste besitzt und dass ++: diesem einen Inputwert nachgestellt wird. Da die Nutzer in der Regel nicht viel tippen wollen, gehen wir davon aus, dass die erste Notation in Praxis häufiger benutzt werden wird.

 

6. Berechne die Durchschnitte einer strukturierten Tabelle noten.tab für jedes Fach.

noten.tab

DUR:=NOTEl ++:

noten.tab könnte so aussehen:

FACH,NOTEl l
Ma       1 2 1 3 1 2
Phy      4 3 2 2 1

 

Hierbei kürzt l Liste ab. D.h., noten.tab ist eine einfache strukturierte Tabelle (Liste), die zu jedem Fach eine Liste von Noten enthält. Um Platz zu sparen, wählen wir auch hier die methodisch nicht optimale Darstellung. Wie FACH ist auch NOTE ein Spaltenname, so dass noten.tab eigentlich so dargestellt werden müsste:

FACH,NOTEl l

Ma       1 2 1 3 1 2
Phy      4 3 2 2 1

 

Das Ergebnis der Anfrage wieder im „tab-Format“:

FACH, DUR, NOTEl l
Ma 1.66666666667 1 2 1 3 1 2
Phy 2.4 4 3 2 2 1

7. Bilde die Summe der Zahlen von 1 bis 100 (Aufgabe von Gauß Klasse 5).

1 .. 100 ++

Wie die Addition und die Multiplikation besitzt  .. zwei Inputwerte (1 und 100). Als Zwischenergebnis entsteht die Liste

ZAHLl
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

,deren Zahlen dann aufsummiert werden, so dass sich 5050 ergibt. 

 

8. Berechne näherungsweise das Maximum der Sinus-Funktion im Intervall [1 2].

1 … 2!0.001 sin max 

… benötigt 3 Inputwerte: 1. den Anfangswert 1, den Endwert 2 und die Schrittweite 0.001. Es entstehen hierbei die Zahlen 1 1.001 1.002 1.003 …1.999 2.

Auf jede der Zahlen wird die Sinusfunktion angewandt, sodass wieder 1001 Zahlen entstehen. Auf diese Liste wird dann die Funktion max (Maximum) angewandt. Obwohl es sich hierbei um ein Näherungsverfahren handelt, kommt der exakte Wert 1 heraus, wenn die Schrittweite weiter verfeinert wird. sin und max haben jeweils einen Inputwert (hier eine Liste) aber der Outputwert von sin ist wieder eine Liste und max erzeugt lediglich eine Zahl, da es sich hier um eine Aggregationsfunktion handelt. Der zweite und der dritte Inputwert einer dreistelligen Operation (oben  …) wird jeweils durch ein „!“ getrennt. Das ist in o++o nötig, da das Komma für die Paarbildung bereits vergeben ist und das Leerzeichen bereits Listenelemente trennt. 

 

9. Berechne näherungsweise das Minimum des Polynoms X³ + 4 X² -3 X+2 im Intervall [0 2] mit zugehörigem X-Wert.

[X! 0 … 2!0.001] 

Y:= X polynom [1 4 -3 2] 

MINI:= Yl min

avec Y = MINI

avec ist französisch und bezeichnet eine Selektion. Ein konkretes Polynom von einer Variablen X  hat stets nur einen Inputwert, der für X eingesetzt wird. polynom in Zeile 2 ist dagegen allgemeiner und hat 2 Inputwerte: 

  1. Den Inputwert für X, der hier alle Zahlen, die in der ersten Zeile generiert wurden, annimmt.
  2. Eine Liste von Zahlen, die den Koeffizienten des konkreten Polynoms entspricht.

Durch die ersten Zeile entsteht eine Liste von Zahlen, die alle den Namen X bekommen haben. Das erkennt man am besten in der xml bzw. ment-Repräsentation:

<X>0.</X>

<X>0.001</X>

<X>0.002</X>

Gesamtergebnis:
MINI,             (X, Y     l)

1.481482037 0.333 1.481482037

10. Berechne eine Nullstelle der Cosinus Funktion im Intervall [1 2] näherungsweise.

[X! 1 … 2!0.0001]

avec X cos < 0

avec X pos = 1  

Hier verbleiben nach der ersten Selektion nur die X-Werte mit Funktionswert kleiner 0. Von diesen wird im zweiten Schritt der erste Wert ausgewählt. Da wir wissen, dass cos nur eine Nullstelle im betrachteten Intervall besitzt, wird diese durch das Ergebnis angenähert. pos kürzt Position ab, so dass das erste Paar der verbliebenen Paare selektiert wird. 

11. Berechne das Gesamtwachstum, wenn 5 Jahreswachstumszahlen gegeben sind. Runde das Ergebnis auf eine Stelle nach dem Komma.

[W! 0 1.5 2.1 1.3 0.4 1.2]

ACCU:= first 100. next ACCU pred *(W:100+1) at W

rnd 1

Die Ergebnistabelle:

[W! 0 1.5 2.1 1.3 0.4 1.2]
ACCU:= first 100. next ACCU pred *(W:100+1) at W
rnd 1
Die Ergebnistabelle:
W, ACCU l
0. 100.
1.5 101.5
2.1 103.6
1.3 105.
0.4 105.4
1.2 106.7

Der erste ACCU-Wert ergibt sich durch den Ausdruck hinter first (100.). Für den zweiten Wert wird für ACCU pred der Wert 100. eingesetzt und der Term nach next bewertet. Es ergibt sich 101.5. Diese Zahl wird wieder in ACCU pred eingesetzt und der next-Term erneut berechnet (rund 103.6),…  bis der letzte W-Wert erreicht ist. pred ist der predecessor (Vorgänger).

 

12. Berechne die Fläche unter der Sinuskurve im Intervall [0, pi] näherungsweise.

0 … pi!0.0001 sin * 0.0001 ++

Hierbei werden nacheinander alle Zahlen zwischen 0 und pi generiert, dann von jeder Zahl der Sinus berechnet und anschließend jede Zahl mit 0.0001 multipliziert. Es entstehen 31415 Rechteckflächen, die abschließend addiert werden.

 

13. Berechne den DurchschnittsBMI pro Alter und den BMI pro Person und Alter für alle Personen über 20.

<TAB!
NAME, LAENGE, (ALTER, GEWICHT l) l
Klaus        1.68     18      61     30     65     56     80
Rolf           1.78      40     72
Kathi         1.70       18      55     40     70
Walleri     1.00      3      16
Viktoria   1.61      13      51
Bert          1.72      18      66     30     70
!TAB>

avec NAME! 20&lt;ALTER
BMI:= GEWICHT : LAENGE : LAENGE
gib ALTER,BMIAVG,(NAME,BMI m) m BMIAVG:= BMI ! ++:
rnd 2 #rundet alle Zahlen der Tabelle auf 2 Stellen nach dem Punkt

Die TAB-Klammern deuten an, dass die eingeschlossenen Daten der TAB-Darstellung entsprechen. 

Die obige Bedingung selektiert Personen-Sätze, d.h. NAME,LAENGE,(ALTER,GEWICHT l) Tupel (strukturierte Tupel bzw. Strupel). Da eine Personen mehrere ALTER-Angaben besitzt, muss quantifiziert werden. NAME! 20 <ALTER selektiert demnach alle Personen, die einen entsprechenden Alterseintrag besitzen. D.h., der Existenzquantor wird nicht geschrieben, gehört aber zu jeder Bedingung.  In diesem kleinen Beispiel könnte man die Selektion natürlich auch per Hand realisieren.

Resultat:

ALTER, BMIAVG, (NAME, BMI  m) m

18     20.98   Bert 22.31

                       Kathi 19.03

                       Klaus 21.61

30     23.35   Bert 23.66

                       Klaus 23.03

40     23.47   Kathi 24.22

                       Rolf  22.72

56     28.34   Klaus 28.34

Das Endergebnis kann beispielsweise durch einfaches Klicken als Säulendiagramm dargestellt werden. Das Beispiel zeigt, dass man eine Hierarchie einfach durch Angabe des gewünschten Schemas umkehren kann. Im Ergebnis ist der Name dem Alter untergeordnet.

 Es wird insbesondere deutlich, dass die Aufgaben ohne Kenntnisse der Differential- und Integral-rechnung gelöst werden können. Mit o++o kann der Mathematikunterricht in vielfältiger Weise unterstützt werden. Das reicht von Klasse 7 oder tiefer bis zur Klassenstufe 12. Es betrifft: Rechnen mit natürlichen Zahlen, Dezimalzahlen, näherungsweise Berechnung von Nullstellen beliebiger Funktionen, Ableitung, Flächen unter Kurven, Extremwerte (kann wahrscheinlich bereits in der Sekundarschule gelehrt werden), Wahrscheinlichkeitsrechnung, … . Mit o++o können Dinge in einfacher Weise berechnet werden, die sonst nur theoretisch abgehandelt werden. Dadurch kann das Verständnis der Konzepte wesentlich verbessert, erweitert und vertieft werden. Weitere Informationen zu o++o finden Sie unter ottops.de (Z.B. „o++o auf 8 Seiten“ ist eine kurze Einführung).

Wir glauben, dass o++o besondere Vorteile für den Mathematik- und Informatikunterricht bietet aber auch in den anderen Fächern sinnvoll genutzt werden kann.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Entscheidungen prägen unseren Alltag, dies beginnt schon bei der Frage, was man anziehen oder essen soll. Andere hingegen mögen auf den ersten Blick unbedeutend erscheinen, können das Leben aber gravierend verändern, wie beispielsweise die Entscheidung, ob die Überquerung einer Straße sicher ist. Je größer die relative Macht eines Entscheidungsträgers ist, desto größer ist natürlich auch die Auswirkung seiner Entscheidungen.


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“How to Make Better Decisions”


Auch der Unternehmensalltag ist geprägt durch Entscheidungen. Tatsächlich kann man ein Unternehmen als die Summe großer und kleiner Entscheidungen betrachten: Welche neuen Märkte erschlossen werden sollen, über die nächste große Werbekampagne bis hin zur Wandfarbe für das neue Büro. Im Idealfall wäre jede einzelne Entscheidung innerhalb einer Organisation Teil einer konsistenten, kohärenten Unternehmensstrategie.

Leider ist eine derartige Konsistenz für viele Unternehmen schwer umsetzbar. Den Überblick darüber zu behalten, was in der gestrigen Sitzung beschlossen wurde, geschweige denn vor Wochen, Monaten oder gar Jahren, kann schwierig sein. Die Erkennung, Kategorisierung und Standardisierung der Entscheidungsfindung kann daher eine Möglichkeit sein, diese Herausforderung zu meistern.

Strategische, taktische und operative Entscheidungen

Grundsätzlich gibt es in einem Unternehmen drei Entscheidungsebenen: Strategische Entscheidungen haben einen großen Einfluss auf das gesamte Unternehmen, wie bspw. Fusionen und Übernahmen oder die Aufgabe eines leistungsschwachen Geschäftsbereichs. Taktische Entscheidungen werden zu bestimmten Themen getroffen, z. B. wo und wie eine Marketingkampagne durchgeführt werden soll.

Und schließlich gibt es noch die operativen Entscheidungen, auf die jeder Mitarbeiter täglich in jedem Unternehmen trifft: Beispielsweise wie viele Treuepunkte ein Kunde erhält, bei welchem ​​Lieferanten Materialien und Dienstleistungen gekauft werden oder ob ein Kunde einen Kredit erhält. Millionen dieser Entscheidungen werden jeden Tag getroffen.

Der kumulative Effekt dieser operativen Entscheidungen hat einen enormen Einfluss auf die geschäftliche Leistung eines Unternehmens. Nicht unbedingt in dem Maße wie sich strategische oder taktische Entscheidungen auswirken, aber sie nehmen Einfluss darauf, wie reibungslos und effektiv die Dinge innerhalb des Unternehmens tatsächlich erledigt werden.

Risiken einer schlechten Entscheidungsfindung

Auf operativer Ebene können sich selbst kleine Entscheidungen erheblich auf das gesamte Unternehmen auswirken – vor allem dann, wenn sich diese Entscheidungen wiederholen. In vielen Fällen bedeutet dies:

  • Compliance-Verstöße: Mitarbeiter und Systeme wissen nicht, was das Management erwartet, oder welches das richtige Verfahren ist. Mit der Zeit kann dies dazu führen, dass Richtlinien generell nicht eingehalten werden.
  • Weniger Agilität: Unkontrolliert oder unstrukturiert getroffene Entscheidungen lassen sich nur schwer ändern, um schnell auf neue interne oder externe Umstände reagieren zu können.
  • Reduzierte Genauigkeit: Ohne einen klaren Entscheidungsrahmen können sich unklar und unpräzise ausgerichtete Prozesse und Praktiken weiterverbreiten.
  • Mangelnde Transparenz: Mitarbeiter und Management können möglicherweise die Faktoren nicht erkennen und verstehen, die jedoch für eine effektive Entscheidungsfindung zu berücksichtigen sind.
  • Zunehmende Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften: Viele Entscheidungen betreffen Themen wie Steuern, Finanzen und Umwelt, sodass falsch getroffene Entscheidungen zu potenziellen Verstößen gegen Gesetze und Vorschriften und damit letztlich zu Straf- und Rechtskosten führen können.

Diese Risiken können sich wiederholen, wenn Entscheidungen nicht prozessbasiert, sondern aus dem Bauch heraus getroffen werden oder wenn Entscheidungsträger erst Anwendungsfälle, Berichte und Prozesse durchsuchen müssen.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Die richtige Entscheidung zur richtigen Zeit zu treffen, ist für den Geschäftserfolg entscheidend; doch nur wenige Unternehmen verwalten ihre Entscheidungen als separate Instanzen. Die meisten Unternehmen nutzen KPIs oder Ähnliches, um die Auswirkungen ihrer Entscheidungen zu messen, statt die eigentlichen Entscheidungsprozesse im Vorfeld zu definieren.

Hier kommt Business Decision Management (BDM) ins Spiel, mit dem Entscheidungen identifiziert, katalogisiert und modelliert werden können – insbesondere die bereits genannten operativen Entscheidungen. BDM kann zudem ihre Auswirkungen auf die Leistung quantifizieren und Metriken und Schlüsselindikatoren für die Entscheidungen erstellen.

Mit einem effektiven BDM-Ansatz und der Decision Model and Notation (DMN) können Unternehmen Modelle zur Entscheidungsfindung erstellen. DMN bietet ein klares, benutzerfreundliches Notationssystem, das Geschäftsentscheidungen einschließlich der zugrunde liegenden Richtlinien und Daten beschreibt.

Bessere Entscheidungen mit Signavio

Die Signavio Business Transformation Suite unterstützt nicht nur den DMN-Standard, sondern auch den Aufbau einer umfassenden Umgebung zur kollaborativen Ermittlung, Verwaltung und Verbesserung Ihrer Entscheidungen.

Mit dem Signavio Process Manager können Sie Entscheidungen über mehrere Geschäftsbereiche hinweg standardisieren, replizieren und wiederverwenden und diese Entscheidungen mit Ihren Geschäftsprozessen verknüpfen. Der Signavio Process Manager ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, stets die beste Entscheidung für ihre Arbeit zu treffen – egal, wie komplex die Aufgaben sind.

Profitieren Sie von den vielen Vorteilen wie verbesserte Leistung und geringere Risiken und trennen Sie die Entscheidungsfindung von unklaren Prozessen und unsicheren Technologien. Registrieren Sie sich noch heute für eine kostenlose 30-Tage-Testversion und lernen Sie die Signavio Business Transformation Suite und ihre Vorteile kennen. Mehr zum Thema lesen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper.

How to Ensure Data Quality in an Organization?

Introduction to Data Quality

Today, the world is filled with data. It is everywhere. And, the value of any organization can be measured by the quality of its data. So, what actually is the quality of data or data quality, and why is it important? Well, data quality refers to the capability of a set of data to serve an intended purpose. 

Data quality is important to any organization because it provides timely and accurate information to manage accountability and services. It also helps to ensure and prioritize the best use of resources. Thus, high-quality data will lead to appropriate insights and valuable information for any organization. We can evaluate the quality of data in certain aspects. They include accuracy, relevancy, completeness, and uniqueness. 

Data Quality Problems

As the organizations are collecting vast amounts of data, managing its quality becomes more important every single day. In the year 2016, the costs of problems caused due to poor data quality were estimated by IBM, and it turned out to be $3.1 trillion across the U.S economy. Also, a Forrester report has stated that almost 30 percent of analysts spend 40 percent of their time validating and vetting their data prior to its utilization for strategic decision-making. These statistics indicate that the scale of the problems with data quality is vast.

So, why do these data quality problems occur? The main reasons include manual entry of data, software updates, integration of data sources, skills shortages, and insufficient testing time. Wrong decisions can be taken due to poor data management processes and poor quality of data. Because of this, many organizations lose their clients and customers. So, ensuring data quality must be given utmost importance in an organization. 

How to Ensure Data Quality?

Data quality management helps by combining data, technology, and organizational culture to deliver useful and accurate results. Good management of data quality builds a foundation for all the initiatives of a business. Now, let’s see how we can improve the data quality in an organization.

The first aspect of improving the quality of data is monitoring and cleansing data. This verifies data against standard statistical measures, validates data against matching descriptions, and uncovers relationships. This also checks the uniqueness of data and analyzes the data for its reusability. 

The second one is managing metadata centrally. Multiple people gather and clean data very often and they may work in different countries or offices. Therefore, you require clear policies on how data is gathered and managed as people in different parts of a company may misinterpret certain data terms and concepts. Centralized management of metadata is the solution to this problem as it reduces inconsistent interpretations and helps in establishing corporate standards.  

The next one is to ensure all the requirements are available and offer documentation for data processors and data providers. You have to format the specifications and offer a data dictionary and also provide training for the providers of data and all other new staff. Make sure you offer immediate help for all the data providers.

Very often, data is gathered from different sources and may include distinct spelling options. Hence, segmentation, scoring, smart lists, and many others are impacted by this. So, for entering a data point, a singular approach is essential, and data normalization provides this approach. The goal of this approach is to eliminate redundancy in data. Its advantages include easier object-to-data mapping and increased consistency.

The last aspect is to verify whether the data is consistent with the data rules and business goals, and this has to be done at regular intervals. You have to communicate the current status and data quality metrics to every stakeholder regularly to ensure the maintenance of data quality discipline across the organization.

Conclusion

Data quality is a continuous process but not a one-time project which needs the entire company to be data-focused and data-driven. It is much more than reliability and accuracy. High level of data quality can be achieved when the decision-makers have confidence in data and rely upon it. Follow the above-mentioned steps to ensure a high level of data quality in your organization.