Anne Rozinat & Christian W. Günther

Komplexe Abläufe verständlich dargestellt mit Process Mining

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Stellen Sie sich vor, dass Ihr Data Science Team dabei helfen soll, die Ursache für eine wachsende Anzahl von Beschwerden im Kundenservice-Prozess zu finden. Sie vertiefen sich in die Daten des Service-Portals und generieren eine Reihe von Charts und Statistiken zur Verteilung der Beschwerden auf die verschiedenen Fachbereiche und Produktgruppen. Aber um das Problem zu lösen, müssen die Schwachstellen im Prozess selbst offengelegt und mit dem Fachbereich kommuniziert werden.

Nach Einbeziehen der CRM-Daten sind Sie mit Process Mining schnell in der Lage etliche unerwünschte Schleifen und Verzögerungen im Prozess zu identifizieren. Und diese Abweichungen werden sogar vollautomatisch als graphische Prozesskarte abgebildet! Der Fachbereichsleiter sieht auf den ersten Blick, wo das Problem liegt, und kann umgehend Verbesserungsmassnahmen einleiten.

Genau hier sehen wir eine zunehmende Begeisterung für Process Mining über alle Branchen hinweg: Der Datenanalyst kann nicht nur schnell Antworten liefern sondern auch die Sprache des Prozessmanagers sprechen und die entdeckten Prozessprobleme eindrücklich visuell machen.

Data Scientists bewegen sich geschickt durch eine ganze Reihe von Technologien. Sie wissen, dass 80% der Arbeit in der Aufbereitung und dem Säubern der Daten besteht. Sie können mit SQL, NoSQL, ETL-Tools, Statistik, Skriptsprachen wie Python, Data-Mining-Werkzeugen und R umgehen. Aber für viele von ihnen ist Process Mining noch nicht Teil der Data-Science-Tool-Box. Read more

Benjamin Aunkofer

Aus der Datenflut das Beste machen – Zertifikatskurs „Data Science“ in Brandenburg

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Die Aufbereitung von Daten, ihre Analyse und Darstellung sind mittlerweile zu einer Wissenschaft für sich geworden – „Data Science“. Unternehmen sehen sich heute unabhängig von ihrer Größe von einer Vielzahl unterschiedlicher Daten herausgefordert: Neben klassischen Transaktionsdaten stehen heute z.B. Daten aus der Logistik (RFID, GIS), aus sozialen Medien, dem Internet der Dinge oder öffentlichen Quellen (Open Data / Public Data) zur Verfügung. Ein neuer Zertifikatskurs Data Science ermöglicht jetzt eine wissenschaftliche Weiterbildung zur Nutzung von Daten als „Rohstoff des 21. Jahrhunderts“.

Die Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer (AWW e.V.) bietet in Kooperation mit der Fachhochschule Brandenburg den berufsbegleitenden Zertifikatskurs mit nur wenigen Präsenzphasen ab Oktober an. Die wissenschaftliche Leitung hat Dr. Peter Lauf übernommen, ein erfahrener Praktiker, der zurzeit noch eine Professur für Quantitative Methoden und Data Mining an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin vertritt. Zertifiziert wird der Abschluss Data Scientist (FH).

Die Weiterbildung hat nur wenige Präsenzphasen an Freitagen und Samstagen und ist daher für Teilnehmer/innen aus dem ganzen Bundesgebiet geeignet – So kommen einige Teilnehmer auch aus Frankfurt am Main und München.

Wer sich schnell entscheidet, kann bis 16. Juli 2015 vom Frühbucherrabatt profitieren!

Der Inhalt des Kurses orientiert sich an einer bekannten Einteilung des amerikanischen Wirtschaftswissenschaftlers und Google-Chefökonomen Hal Varian: Ihm zufolge setzt sich die spezifische Wertschöpfungskette von Daten aus Zugriff, Verständnis, Verarbeitung, Analyse und Ergebniskommunikation zusammen. Data Science umfasst deshalb die Module Data Engineering (Zugriff, Verständnis, Verarbeitung), Quantitative Methoden und Data Mining (Analyse) sowie Storytelling: Kommunikation und Visualisierung der Ergebnisse (Ergebniskommunikation).

Die Weiterbildung vereinigt damit Fachwissen aus der Informatik mit quantitativen Methoden und Aspekten des Informations- und Kommunikationsdesigns. Wichtige Werkzeuge im Kurs sind die Statistiksprache R und Power Business Intelligence Tools. Auch auf Azure Machine Learning wird mit konkreten Beispielen Bezug genommen. Im Ergebnis sollen die Teilnehmer verschiedene Techniken zur Nutzung von Daten beherrschen und einen Überblick über die Voraussetzungen und möglichen Lösungsansätze im Bereich datengetriebener Projekte erhalten. Lernziel ist die reibungslose Kommunikation zwischen Management, Engineering und Administration.

Weitere Auskünfte erteilt Katja Kersten (Tel. 03381 – 355 754, E-Mail: katja.kersten@fh-brandenburg.de). Nähere Informationen im Internet sind unter www.aww-brandenburg.de erhältlich.

Christoph Hartmann

Hadoop und Connected Cars

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Wie Automotive Unternehmen mehr aus großen Datenmengen machen

Wussten Sie schon: Für 13% der Autokäufer ist ein Neu-Fahrzeug ohne Internetzugang ein “no-go”! Dreizehn Prozent! Das bedeutet gleichzeitig 13% weniger Umsatz für den OEM. Die Unternehmensberatung Bain erwartet, dass diese sogenannten Connected Cars in nur wenigen Jahren die Regel und nicht mehr die Ausnahme sein werden.  

Dabei sind Connected Cars nur der Anfang: OEMs stehen jetzt vor der Herausforderung, ihr Portfolio noch einmal deutlich zu erweitern. Ziel ist es, eine breite Palette maßgeschneiderter Produkte anzubieten, um die immer unterschiedlicheren Erwartungen an Kundennutzen, Fahrerlebnis, Lebenszyklus und Garantie zu erfüllen.

Um all diese Angebote zu identifizieren, zu entwickeln und auch betriebswirtschaftlich tragbar zu machen, müssen Daten analysiert werden – viele Daten!  Read more

Sven Galonska

Von Rohdaten zu entscheidungsrelevanten Informationen mit Microsoft Self Service BI

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Ganz still und leise, ja fast geräuschlos führte Microsoft in Office 2010 „by the backdoor“ eine Reihe von kostenlosen AddIns ein. Diese AddIns unterstützen die Anbindung von heterogenen Datenquellen, deren Kombination, Anreicherung, Modellierung und Visualisierung. Microsoft faßt diese AddIns unter dem Begriff Power BI zusammen: Excel Power Query, Excel Power Pivot, Excel Power View, Excel Power Map. Diese Power BI Tools können sich durchaus mit anderen am Markt verfügbaren BI Tools messen. Die Vorteile liegen auf der Hand, sie sind kostenlos und die Akzeptanz von Excel in Unternehmen kann als gegeben vorausgesetzt werden. Geschäftsrelevante Daten können mit Hilfe dieses tool sets effizient in entscheidungsrelevante Informationen „in Form“ gebracht werden: ETL (Einlesen, Transformieren, Laden), DI (Daten Integration), DQ (Datenqualität), Data Visualization, BI Themen, welche ausreichend abgedeckt werden. Ein kostenloses Tool Set, wie gemacht für den Fachanwender. Unter Self Service BI versteht man die Bereitstellung einer IT Umgebung für den Fachanwender, durch deren Hilfe er oder sie weitestgehend unabhängig von der IT Daten beschaffen, Analysen erstellen und Berichte erzeugen kann. Dieses agile Business Intelligence Konzept ermöglicht dem Fachanwender schnelles und effizientes Agieren auf sich ändernde Anforderungen steuerungsrelevante Kennzahlen betreffend. Ein probates Mittel ist Self Service BI bei regelmäßig wiederkehrenden Entscheidungen. Im Folgenden soll das Prinzip der Selbstbedienung anhand eines konkreten Beispiels aus dem Einkauf näher beleuchtet werden. Dabei werden die einzelnen Phasen (ETL, Modellierung, interaktive Auswertung) und Funktionen (DAX Funktionen) eines typischen Self Service Prozesses von Excel Power Pivot dargestellt. Das Datenmodell wurde mit Excel 2013 erstellt. Ab Office 2013 ist Power BI bereits im Auslieferungszustand vorhanden. Read more