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Process Mining mit Fluxicon Disco – Artikelserie

Dieser Artikel der Artikelserie Process Mining Tools beschäftigt sich mit dem Anbieter Fluxicon. Das im Jahr 2010 gegründete Unternehmen, bis heute geführt von den zwei Gründern Dr. Anne Rozinat und Dr. Christian W. Günther, die beide bei Prof. Wil van der Aalst in Eindhoven promovierten, sowie einem weiteren Mitarbeiter, ist eines der ersten Tool-Anbieter für Process Mining. Das Tool Disco ist das Kernprodukt des Fluxicon-Teams und bietet pures Process Mining.

Die beiden Gründer haben übrigens eine ganze Reihe an Artikeln zu Process Mining (ohne Sponsoring / ohne Entgelt) veröffentlicht.

Lösungspakete: Standard-Lizenz
Zielgruppe:  Lauf Fluxicon für Unternehmen aller Größen.
Datenquellen: Keine Standard-Konnektoren. Benötigt fertiges Event Log.
Datenvolumen: Unlimitierte Datenmengen, Beschränkung nur durch Hardware.
Architektur: On-Premise / Desktop-Anwendung

Diese Software für Process Mining ist für jeden, der in Process Mining reinschnuppern möchte, direkt als Download verfügbar. Die Demo-Lizenz reicht aus, um eigene Event-Logs auszuprobieren oder das mitgelieferte Event-Log (Sandbox) zu benutzen. Es gibt ferner mehrere Evaluierungslizenz-Modelle sowie akademische Lizenzen via Kooperationen mit Hochschulen.

Fluxicon Disco erfreut sich einer breiten Nutzerbasis, die seit 2012 über das jährliche ‘Process Mining Camp’ (https://fluxicon.com/camp/index und http://processminingcamp.com ) und seit 2020 auch über das monatliche ‘Process Mining Café’ (https://fluxicon.com/cafe/) vorangetrieben wird.

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

Fluxicon Disco bietet den Vorteil des schnellen Einstiegs in datengetriebene Prozessanalysen und ist überaus nutzerfreundlich für den Analysten. Die Oberflächen sind leicht zu bedienen und die Bedeutung schnell zu erfassen oder zumindest zu erahnen. Die Filter-Möglichkeiten sind überraschend umfangreich und äußerst intuitiv bedien- und kombinierbar.

Fluxicon Disco Process Mining

Fluxicon Disco Process Mining – Das Haupt-Dashboard zeigt den Process Flow aus der Rekonstruktion auf Basis des Event Logs. Hier wird die Frequenz-Ansicht gezeigt, die Häufigkeiten von Cases und Events darstellt.

Disco lässt den Analysten auf Process Mining im Kern fokussieren, es können keine Analyse-Diagramme strukturell hinzugefügt, geändert oder gelöscht werden, es bleibt ein statischer Report ohne weitere BI-Funktionalitäten.

Die Visualisierung des Prozess-Graphen im Bereich “Map” ist übersichtlich, stets gut lesbar und leicht in der Abdeckung zu steuern. Die Hauptmetrik kann zwischen der Frequenz- zur Zeit-Orientierung hin und her geschaltet werden. Neben der Hauptmetrik kann auch eine zweite Metrik (Secondary Metric) zur Ansicht hinzugefügt werden, was sehr sinnvoll ist, wenn z. B. neben der durchschnittlichen Zeit zwischen Prozessaktivitäten auch die Häufigkeit dieser Prozessfolgen in Relation gesetzt werden soll.

Die Ansicht “Statistics” zeigt die wesentlichen Einblicke nach allen Dimensionen aus statistischer Sicht: Welche Prozessaktivitäten, Ressourcen oder sonstigen Features treten gehäuft auf? Diese Fragen werden hier leicht beantwortet, ohne dass der Analyst selbst statistische Berechnungen anstellen muss – jedoch auch ohne es zu dürfen, würde er wollen.

Die weitere Ansicht “Cases” erlaubt einen Einblick in die Prozess-Varianten und alle Einzelfälle innerhalb einer Variante. Diese Ansicht ist wichtig für Prozessoptimierer, die Optimierungspotenziale vor allem in häufigen, sich oft wiederholenden Prozessverläufen suchen möchten. Für Compliance-Analysten sind hingegen eher die oft vielen verschiedenen Einzelfälle spezieller Prozessverläufe der Fokus.

Für Einsteiger in Process Mining als Methodik und Disco als Tool empfiehlt sich übrigens das Process Mining Online Book: https://processminingbook.com

Integrationsfähigkeit

Fluxicon Disco ist eine Desktop-Anwendung, die nicht als Cloud- oder Server-Version verfügbar ist. Es ist möglich, die Software auf einem Windows Application Server on Premise zu installieren und somit als virtuelle Umgebung via Microsoft Virtual Desktop oder via Citrix als virtuelle Anwendung für mehrere Anwender zugleich verfügbar zu machen. Allerdings ist dies keine hochgradige Integration in eine Enterprise-IT-Infrastruktur.

Auch wird von Disco vorausgesetzt, dass Event Logs als einzelne Tabellen bereits vorliegen müssen. Dieses Tool ist also rein für die Analyse vorgesehen und bietet keine Standardschnittstellen mit vorgefertigten Skripten zur automatischen Herstellung von Event Logs beispielsweise aus Salesforce CRM oder SAP ERP.

Grundsätzlich sollte Process Mining methodisch stets als Doppel-Disziplin betrachtet werden: Der erste Teil des Process Minings fällt in die Kategorie Data Engineering und umfasst die Betrachtung der IT-Systeme (ERP, CRM, SRM, PLM, DMS, ITS,….), die für einen bestimmten Prozess relevant sind, und die in diesen System hinterlegten Datentabellen als Datenquellen. Die in diesen enthaltenen Datenspuren über Prozessaktivitäten müssen dann in ein Prozessprotokoll überführt und in ein Format transformiert werden, das der Inputvoraussetzung als Event Log für das jeweilige Process Mining Tool gerecht wird. Minimalanforderung ist hierbei zumindest eine Vorgangsnummer (Case ID), ein Zeitstempel (Event Time) einer Aktivität und einer Beschreibung dieser Aktivität (Event).

Das Event Log kann dann in ein oder mehrere Process Mining Tools geladen werden und die eigentliche Prozessanalyse kann beginnen. Genau dieser Schritt der Kategorie Data Analytics kann in Fluxicon Disco erfolgen.

Zum Einspeisen eines Event Logs kann der klassische CSV-Import verwendet werden oder neuerdings auch die REST-basierte Airlift-Schnittstelle, so dass Event Logs direkt von Servern On-Premise oder aus der Cloud abgerufen werden können.

Prinzip des direkten Zugriffs auf Event Logs von Servern via Airlift.

Import von Event Logs als CSV (“Open file”) oder von Servern auch aus der Cloud.

Sind diese Limitierungen durch die Software für ein Unternehmen, bzw. für dessen Vorhaben, vertretbar und bestehen interne oder externe Ressourcen zum Data Engineering von Event Logs, begeistert die Einfachheit von Process Mining mit Fluxicon Disco, die den schnellsten Start in diese Analyse verspricht, sofern die Daten als Event Log vorbereitet vorliegen.

Skalierbarkeit

Die Skalierbarkeit im Sinne hochskalierender Datenmengen (Big Data Readiness) sowie auch im Sinne eines Ausrollens dieser Analyse-Software auf einer Konzern-Ebene ist nahezu nicht gegeben, da hierzu Benutzer-Berechtigungsmodelle fehlen. Ferner darf hierbei nicht unberücksichtigt bleiben, dass Disco, wie zuvor erläutert, ein reines Analyse-/Visualisierungstool ist und keine Event Logs generieren kann (der Teil der Arbeit, der viele Hardware Ressourcen benötigt).

Für die reine Analyse läuft Disco jedoch auch mit vielen Daten sehr zügig und ist rein auf Ebene der Hardware-Ressourcen limitiert. Vertikales Upscaling ist auf dieser Ebene möglich, dazu empfiehlt sich diese Leselektüre zum System-Benchmark.

Zukunftsfähigkeit

Fluxicon Disco ist eines der Process Mining Tools der ersten Stunde und wird auch heute noch stetig vom Fluxicon Team mit kleinen Updates versorgt, die Weiterentwicklung ist erkennbar, beschränkt sich jedoch auf Process Mining im Kern.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung wird, wie auch bei den meisten anderen Anbietern für Process Mining Tools, nicht transparent kommuniziert. Aus eigener Einsatzerfahrung als Berater können mit Preisen um 1.000 EUR pro Benutzer pro Monat gerechnet werden, für Endbenutzer in Anwenderunternehmen darf von anderen Tarifen ausgegangen werden.

Studierende von mehr als 700 Universitäten weltweit (siehe https://fluxicon.com/academic/) können Fluxicon Disco kostenlos nutzen und das sehr unkompliziert. Sie bekommen bereits automatisch akademische Lizenzen, sobald sie sich mit ihrer Uni-Email-Adresse in dem Tool registrieren. Forscher und Studierende, deren Uni noch kein Partner ist, können sehr leicht auch individuelle akademische Lizenzen anfragen.

Fazit

Fluxicon Disco ist ein Process Mining Tool der ersten Stunde und das bis heute. Das Tool beschränkt sich auf das Wesentliche, bietet keine Big Data Plattform mit Multi-User-Management oder anderen Möglichkeiten integrierter Data Governance, auch sind keine Standard-Schnittstellen zu anderen IT-Systemen vorhanden. Auch handelt es sich hierbei nicht um ein Tool, das mit anderen BI-Tools interagieren oder gar selbst zu einem werden möchte, es sind keine eigenen Report-Strukturen erstellbar. Fluxicon Disco ist dafür der denkbar schnellste Einstieg mit minimaler Rüstzeit in Process Mining für kleine bis mittelständische Unternehmen, für die Hochschullehre und nicht zuletzt auch für Unternehmensberatungen oder Wirtschaftsprüfungen, die ihren Kunden auf schlanke Art und Weise Ist-Prozessanalysen ergebnisorientiert anbieten möchten.

Dass Disco seitens Fluxicon nur für kleine und mittelgroße Unternehmen bestimmt ist, ist nicht ganz zutreffend. Die meisten Kunden sind grosse Unternehmen (Banken, Versicherungen, Telekommunikationsanabieter, Ministerien, Pharma-Konzerne und andere), denn diese haben komplexe Prozesse und somit den größten Optimierungsbedarf. Um Process Mining kommen die Unternehmen nicht herum und so sind oft auch mehrere Tools verschiedener Anbieter im Einsatz, die sich gegenseitig um ihre Stärken ergänzen, für Fluxicon Disco ist dies die flexible Nutzung, nicht jedoch das unternehmensweite Monitoring. Der flexible und schlanke Einsatz von Disco in vielen Unternehmen zeigt sich auch mit Blick auf die Sprecher und Teilnehmer der jährlichen Nutzerkonferenz, dem Process Mining Camp.

How to Successfully Perform a Data Quality Assessment (DQA)

People generate 2.5 quintillion bytes of data every single day. That’s 1.7 megabytes generated every second for each of the 7.8 billion residents of Earth. A lot of that information is junk that somebody can easily discard, but just as much can prove to be vital. How do you tell the difference?

According to industry experts, poor quality information costs the U.S. economy upwards of $3.1 trillion annually. That is why data quality assessments (DQAs) are so important.

A Brief Explanation of Data Quality Assessments

With companies around the globe generating massive amounts of data every second of the day, it’s essential to have tools that help you sort through it all. Data quality assessments are usually carried out by software programmed with a predefined set of rules. They can compare the incoming information to those guidelines and provide reports.

This is a simplified explanation, but the goal of these DQA programs is to separate the wheat from the chaff. They eliminate any unnecessary or redundant data, leaving only the highest quality information.

The biggest challenge here is figuring who will determine what is considered quality. Data quality depends on three things: the individual or team that creates the requirements, how they complete that task, and how flexible the program meets those obligations.

How to Perform a DQA

Once you have your DQA program in place, performing an assessment is relatively simple. The challenge lies in establishing the program. The first step is to determine the scope of the data you’re trying to assess. The details of this step will depend on your system and the amount of information you have to sort through. You can set up a program to assess a single data point at a time, but if your system generates a lot of info, this isn’t effective from an efficiency standpoint.

Define your scope carefully to ensure the program does the job correctly without wasting time sorting through bytes one at a time.

Now that you have a framework to work from, you can move on to monitoring and cleansing data. Analyze your information against the scope and details you’ve established. Validate each point against your existing statistical measures, and determine its quality.

Next, ensure all the data requirements are available and correctly formatted. You may wish to provide training for any new team members entering information to ensure it’s in a format that the DQA system can understand.

Finally, make it a point to verify that your data is consistent with the rules you’ve established, as well as your business goals. DQAs aren’t a one-and-done kind of program. Monitoring needs to be an ongoing process to prevent things from falling through the cracks and keeping bad information from potentially costing you millions of dollars.

Benefits of DQA

A data quality assessment has various benefits, both on the commercial and consumer side of your business. Accuracy is essential. It’s valuable for marketers who purchase demographic data, with 84% stating it plays a large role in their purchase decisions. Targeted marketing is one of the most popular forms of advertisement, and while it’s not always practical, its efficacy drops even further if the demographic data is incorrect.

High-quality data should be accurate, complete, relevant, valid, timely and consistent. Maintaining frequent and comprehensive quality assessments can help you do that and more. The goal of collecting this information is to produce results. The higher quality your data is, the easier and faster your system will work, with better results than you might manage without DQAs.

Data Quality Assessment vs. Data Profiling

When talking about data quality, you’ll often see the terms assessment and profiling used interchangeably. While the concepts are similar, they are not the same. Data profiling is a valuable tool for setting up your quality assessment program, giving you the information you’ll need to build your program in the future. It isn’t a step you can perform independently and expect to get the same results.

If you don’t already have a DQA in place, start with profiling to create the foundation for a comprehensive data quality assessment program.

The Growing Importance of Data Quality

Data quality has always been important. However, as the population generates more information every year, learning how to separate value from junk is more critical than ever.

How the Pandemic is Changing the Data Analytics Outsourcing Industry

While media pundits have largely focused on the impact of COVID-19 as far as human health is concerned, it hasn’t been particularly good for the health of automated systems either. As cybersecurity budgets plummet in the face of dwindling finances, computer criminals have taken the opportunity to increase attacks against high value targets.

In June, an online antique store suffered a data breach that contained over 3 million records, and it’s likely that a number of similar attacks have simply gone unpublished. Fortunately, data scientists are hard at work developing new methods of fighting back against these kinds of breaches. Budget constraints and a lack of personnel as a result of the pandemic continues to be a problem, but automation has helped to assuage the issue to some degree.

AI-Driven Data Storage Systems

Big data experts have long promoted the cloud as an ideal metaphor for the way that data is stored remotely, but as a result few people today consider the physical locations that this information is stored at. All data has to be located on some sort of physical storage device. Even so-called serverless apps have to be distributed from a server unless they’re fully deployed using P2P services.

Since software can never truly replace hardware, researchers are looking at refining the various abstraction layers that exist between servers and the clients who access them. Data warehousing software has enabled computer scientists to construct centralized data storage solutions that look like traditional disk locations. This gives users the ability to securely interact with resources that are encrypted automatically.

Background services based on artificial intelligence monitor virtual data warehouse locations, which gives specialists the freedom to conduct whatever analytics they deem necessary. In some cases, a data warehouse can even anonymize information as it’s stored, which can streamline workflows involved with the analysis process.

While this level of automation has proven useful, it’s still subject to some of the problems that have occurred as a result of the pandemic. Traditional supply chains are in shambles and a large percentage of technical workers are now telecommuting. If there’s a problem with any existing big data plans, then there’s often nobody around to do any work in person.

Living with Shifting Digital Priorities

Many businesses were in the process of outsourcing their data operations even before the pandemic, and the current situation is speeding this up considerably. Initial industry estimates had projected steady growth numbers for the data analytics sector through 2025. While the current figures might not be quite as bullish, it’s likely that sales of outsourcing contracts will remain high.

That being said, firms are also shifting a large percentage of their IT spending dollars into cybersecurity projects. A recent survey found that 37 percent of business leaders said they were already going to cut their IT department budgets. The same study found that 28 percent of businesses are going to move at least some part of their data analytics programs abroad.

Those companies that can’t find an attractive outsourcing contract might start to patch their remote systems over a virtual private network. Unfortunately, this kind of technology has been strained to some degree in recent months. The virtual servers that power VPNs are flooded with requests, which in turn has brought them down in some instances. Neural networks, which utilize deep learning technology to improve themselves as time goes on, have proven more than capable of predicting when these problems are most likely to arise.

That being said, firms that deploy this kind of technology might find that it still costs more to work with automated technology on-premise compared to simply investing in an outsourcing program that works with these kinds of algorithms at an outside location.

Saving Money in the Time of Corona

Experts from Think Big Analytics pointed out how specialist organizations can deal with a much wider array of technologies than a small business ever could. Since these companies specialize in providing support for other organizations, they have a tendency to offer support for a large number of platforms.

These representatives recently opined that they could provide support for NoSQL, Presto, Apache Spark and several other emerging platforms at the same time. Perhaps most importantly, these organizations can work with Hadoop and other traditional data analysis languages.

Staffers working on data mining operations have long relied on languages like Hadoop and R to write scripts that they later use to automate the process of collecting and analyzing data. By working with an organization that already supports a language that companies rely on, they can avoid the need of changing up their existing operations.

This can help to drastically reduce the cost of migration, which is extremely important since many of the firms that need to migrate to a remote system are already suffering from budget problems. Assuming that some issues related to the pandemic continue to plague businesses for some time, it’s likely that these budget constraints will force IT departments to consider a migration even if they would have otherwise relied solely on a traditional colocation arrangement.

IT department staffers were already moving away from many rare platforms even before the COVID-19 pandemic hit, however, so this shouldn’t be as much of a herculean task as it sounds. For instance, the KNIME Analytics Platform has increased in popularity exponentially since it’s release in 2006. The fact that it supports over 1,000 plug-in modules has made it easy for smaller businesses to move toward the platform.

The road ahead isn’t going to be all that pleasant, however. COBOL and other antiquated languages still rule the roost at many governmental big data processing centers. At the same time, some small businesses have never even been able to put a big data plan into play in the first place. As the pandemic continues to wreak havoc on the world’s economy, however, it’s likely that there will be no shortage of organizations continuing to migrate to more secure third-party platforms backed by outsourcing contracts.

Interview: Data Science in der Finanzbranche

Interview mit Torsten Nahm von der DKB (Deutsche Kreditbank AG) über Data Science in der Finanzbranche

Torsten Nahm ist Head of Data Science bei der DKB (Deutsche Kreditbank AG) in Berlin. Er hat Mathematik in Bonn mit einem Schwerpunkt auf Statistik und numerischen Methoden studiert. Er war zuvor u.a. als Berater bei KPMG und OliverWyman tätig sowie bei dem FinTech Funding Circle, wo er das Risikomanagement für die kontinentaleuropäischen Märkte geleitet hat.

Hallo Torsten, wie bist du zu deinem aktuellen Job bei der DKB gekommen?

Die Themen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben mich schon immer fasziniert. Den Begriff „Data Science“ gibt es ja noch gar nicht so lange. In meinem Studium hieß das „statistisches Lernen“, aber im Grunde ging es um das gleiche Thema: dass ein Algorithmus Muster in den Daten erkennt und dann selbstständig Entscheidungen treffen kann.

Im Rahmen meiner Tätigkeit als Berater für verschiedene Unternehmen und Banken ist mir klargeworden, an wie vielen Stellen man mit smarten Algorithmen ansetzen kann, um Prozesse und Produkte zu verbessern, Risiken zu reduzieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Als die DKB jemanden gesucht hat, um dort den Bereich Data Science weiterzuentwickeln, fand ich das eine äußerst spannende Gelegenheit. Die DKB bietet mit über 4 Millionen Kunden und einem auf Nachhaltigkeit fokussierten Geschäftsmodell m.E. ideale Möglichkeiten für anspruchsvolle aber auch verantwortungsvolle Data Science.

Du hast viel Erfahrung in Data Science und im Risk Management sowohl in der Banken- als auch in der Versicherungsbranche. Welche Rolle siehst du für Big Data Analytics in der Finanz- und Versicherungsbranche?

Banken und Versicherungen waren mit die ersten Branchen, die im großen Stil Computer eingesetzt haben. Das ist einfach ein unglaublich datengetriebenes Geschäft. Entsprechend haben komplexe Analysemethoden und auch Big Data von Anfang an eine große Rolle gespielt – und die Bedeutung nimmt immer weiter zu. Technologie hilft aber vor allem dabei Prozesse und Produkte für die Kundinnen und Kunden zu vereinfachen und Banking als ein intuitives, smartes Erlebnis zu gestalten – Stichwort „Die Bank in der Hosentasche“. Hier setzen wir auf einen starken Kundenfokus und wollen die kommenden Jahre als Bank deutlich wachsen.

Kommen die Bestrebungen hin zur Digitalisierung und Nutzung von Big Data gerade eher von oben aus dem Vorstand oder aus der Unternehmensmitte, also aus den Fachbereichen, heraus?

Das ergänzt sich idealerweise. Unser Vorstand hat sich einer starken Wachstumsstrategie verschrieben, die auf Automatisierung und datengetriebenen Prozessen beruht. Gleichzeitig sind wir in Dialog mit vielen Bereichen der Bank, die uns fragen, wie sie ihre Produkte und Prozesse intelligenter und persönlicher gestalten können.

Was ist organisatorische Best Practice? Finden die Analysen nur in deiner Abteilung statt oder auch in den Fachbereichen?

Ich bin ein starker Verfechter eines „Hub-and-Spoke“-Modells, d.h. eines starken zentralen Bereichs zusammen mit dezentralen Data-Science-Teams in den einzelnen Fachbereichen. Wir als zentraler Bereich erschließen dabei neue Technologien (wie z.B. die Cloud-Nutzung oder NLP-Modelle) und arbeiten dabei eng mit den dezentralen Teams zusammen. Diese wiederum haben den Vorteil, dass sie direkt an den jeweiligen Kollegen, Daten und Anwendern dran sind.

Wie kann man sich die Arbeit bei euch in den Projekten vorstellen? Was für Profile – neben dem Data Scientist – sind beteiligt?

Inzwischen hat im Bereich der Data Science eine deutliche Spezialisierung stattgefunden. Wir unterscheiden grob zwischen Machine Learning Scientists, Data Engineers und Data Analysts. Die ML Scientists bauen die eigentlichen Modelle, die Date Engineers führen die Daten zusammen und bereiten diese auf und die Data Analysts untersuchen z.B. Trends, Auffälligkeiten oder gehen Fehlern in den Modellen auf den Grund. Dazu kommen noch unsere DevOps Engineers, die die Modelle in die Produktion überführen und dort betreuen. Und natürlich haben wir in jedem Projekt noch die fachlichen Stakeholder, die mit uns die Projektziele festlegen und von fachlicher Seite unterstützen.

Und zur technischen Organisation, setzt ihr auf On-Premise oder auf Cloud-Lösungen?

Unsere komplette Data-Science-Arbeitsumgebung liegt in der Cloud. Das vereinfacht die gemeinsame Arbeit enorm, da wir auch sehr große Datenmengen z.B. direkt über S3 gemeinsam bearbeiten können. Und natürlich profitieren wir auch von der großen Flexibilität der Cloud. Wir müssen also z.B. kein Spark-Cluster oder leistungsfähige Multi-GPU-Instanzen on premise vorhalten, sondern nutzen und zahlen sie nur, wenn wir sie brauchen.

Gibt es Stand heute bereits Big Data Projekte, die die Prototypenphase hinter sich gelassen haben und nun produktiv umgesetzt werden?

Ja, wir haben bereits mehrere Produkte, die die Proof-of-Concept-Phase erfolgreich hinter sich gelassen haben und nun in die Produktion umgesetzt werden. U.a. geht es dabei um die Automatisierung von Backend-Prozessen auf Basis einer automatischen Dokumentenerfassung und -interpretation, die Erkennung von Kundenanliegen und die Vorhersage von Prozesszeiten.

In wie weit werden unstrukturierte Daten in die Analysen einbezogen?

Das hängt ganz vom jeweiligen Produkt ab. Tatsächlich spielen in den meisten unserer Projekte unstrukturierte Daten eine große Rolle. Das macht die Themen natürlich anspruchsvoll aber auch besonders spannend. Hier ist dann oft Deep Learning die Methode der Wahl.

Wie stark setzt ihr auf externe Vendors? Und wie viel baut ihr selbst?

Wenn wir ein neues Projekt starten, schauen wir uns immer an, was für Lösungen dafür schon existieren. Bei vielen Themen gibt es gute etablierte Lösungen und Standardtechnologien – man muss nur an OCR denken. Kommerzielle Tools haben wir aber im Ergebnis noch fast gar nicht eingesetzt. In vielen Bereichen ist das Open-Source-Ökosystem am weitesten fortgeschritten. Gerade bei NLP zum Beispiel entwickelt sich der Forschungsstand rasend. Die besten Modelle werden dann von Facebook, Google etc. kostenlos veröffentlicht (z.B. BERT und Konsorten), und die Vendors von kommerziellen Lösungen sind da Jahre hinter dem Stand der Technik.

Letzte Frage: Wie hat sich die Coronakrise auf deine Tätigkeit ausgewirkt?

In der täglichen Arbeit eigentlich fast gar nicht. Alle unsere Daten sind ja per Voraussetzung digital verfügbar und unsere Cloudumgebung genauso gut aus dem Home-Office nutzbar. Aber das Brainstorming, gerade bei komplexen Fragestellungen des Feature Engineering und Modellarchitekturen, finde ich per Videocall dann doch deutlich zäher als vor Ort am Whiteboard. Insofern sind wir froh, dass wir uns inzwischen auch wieder selektiv in unseren Büros treffen können. Insgesamt hat die DKB aber schon vor Corona auf unternehmensweites Flexwork gesetzt und bietet dadurch per se flexible Arbeitsumgebungen über die IT-Bereiche hinaus.

Data Analytics and Mining for Dummies

Data Analytics and Mining is often perceived as an extremely tricky task cut out for Data Analysts and Data Scientists having a thorough knowledge encompassing several different domains such as mathematics, statistics, computer algorithms and programming. However, there are several tools available today that make it possible for novice programmers or people with no absolutely no algorithmic or programming expertise to carry out Data Analytics and Mining. One such tool which is very powerful and provides a graphical user interface and an assembly of nodes for ETL: Extraction, Transformation, Loading, for modeling, data analysis and visualization without, or with only slight programming is the KNIME Analytics Platform.

KNIME, or the Konstanz Information Miner, was developed by the University of Konstanz and is now popular with a large international community of developers. Initially KNIME was originally made for commercial use but now it is available as an open source software and has been used extensively in pharmaceutical research since 2006 and also a powerful data mining tool for the financial data sector. It is also frequently used in the Business Intelligence (BI) sector.

KNIME as a Data Mining Tool

KNIME is also one of the most well-organized tools which enables various methods of machine learning and data mining to be integrated. It is very effective when we are pre-processing data i.e. extracting, transforming, and loading data.

KNIME has a number of good features like quick deployment and scaling efficiency. It employs an assembly of nodes to pre-process data for analytics and visualization. It is also used for discovering patterns among large volumes of data and transforming data into more polished/actionable information.

Some Features of KNIME:

  • Free and open source
  • Graphical and logically designed
  • Very rich in analytics capabilities
  • No limitations on data size, memory usage, or functionalities
  • Compatible with Windows ,OS and Linux
  • Written in Java and edited with Eclipse.

A node is the smallest design unit in KNIME and each node serves a dedicated task. KNIME contains graphical, drag-drop nodes that require no coding. Nodes are connected with one’s output being another’s input, as a workflow. Therefore end-to-end pipelines can be built requiring no coding effort. This makes KNIME stand out, makes it user-friendly and make it accessible for dummies not from a computer science background.

KNIME workflow designed for graduate admission prediction

KNIME workflow designed for graduate admission prediction

KNIME has nodes to carry out Univariate Statistics, Multivariate Statistics, Data Mining, Time Series Analysis, Image Processing, Web Analytics, Text Mining, Network Analysis and Social Media Analysis. The KNIME node repository has a node for every functionality you can possibly think of and need while building a data mining model. One can execute different algorithms such as clustering and classification on a dataset and visualize the results inside the framework itself. It is a framework capable of giving insights on data and the phenomenon that the data represent.

Some commonly used KNIME node groups include:

  • Input-Output or I/O:  Nodes in this group retrieve data from or to write data to external files or data bases.
  • Data Manipulation: Used for data pre-processing tasks. Contains nodes to filter, group, pivot, bin, normalize, aggregate, join, sample, partition, etc.
  • Views: This set of nodes permit users to inspect data and analysis results using multiple views. This gives a means for truly interactive exploration of a data set.
  • Data Mining: In this group, there are nodes that implement certain algorithms (like K-means clustering, Decision Trees, etc.)

Comparison with other tools 

The first version of the KNIME Analytics Platform was released in 2006 whereas Weka and R studio were released in 1997 and 1993 respectively. KNIME is a proper data mining tool whereas Weka and R studio are Machine Learning tools which can also do data mining. KNIME integrates with Weka to add machine learning algorithms to the system. The R project adds statistical functionalities as well. Furthermore, KNIME’s range of functions is impressive, with more than 1,000 modules and ready-made application packages. The modules can be further expanded by additional commercial features.

Process Mining Tools – Artikelserie

Process Mining ist nicht länger nur ein Buzzword, sondern ein relevanter Teil der Business Intelligence. Process Mining umfasst die Analyse von Prozessen und lässt sich auf alle Branchen und Fachbereiche anwenden, die operative Prozesse haben, die wiederum über operative IT-Systeme erfasst werden. Um die zunehmende Bedeutung dieser Data-Disziplin zu verstehen, reicht ein Blick auf die Entwicklung der weltweiten Datengenerierung aus: Waren es 2010 noch 2 Zettabytes (ZB), sind laut Statista für das Jahr 2020 mehr als 50 ZB an Daten zu erwarten. Für 2025 wird gar mit einem Bestand von 175 ZB gerechnet.

Hier wird das Datenvolumen nach Jahren angezeit

Abbildung 1 zeigt die Entwicklung des weltweiten Datenvolumen (Stand 2018). Quelle: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/

Warum jetzt eigentlich Process Mining?

Warum aber profitiert insbesondere Process Mining von dieser Entwicklung? Der Grund liegt in der Unordnung dieser Datenmenge. Die Herausforderung der sich viele Unternehmen gegenübersehen, liegt eben genau in der Analyse dieser unstrukturierten Daten. Hinzu kommt, dass nahezu jeder Prozess Datenspuren in Informationssystemen hinterlässt. Die Betrachtung von Prozessen auf Datenebene birgt somit ein enormes Potential, welches in Anbetracht der Entwicklung zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Was war nochmal Process Mining?

Process Mining ist eine Analysemethodik, welche dazu befähigt, aus den abgespeicherten Datenspuren der Informationssysteme eine Rekonstruktion der realen Prozesse zu schaffen. Diese Prozesse können anschließend als Prozessflussdiagramm dargestellt und ausgewertet werden. Die klassischen Anwendungsfälle reichen von dem Aufspüren (Discovery) unbekannter Prozesse, über einen Soll-Ist-Vergleich (Conformance) bis hin zur Anpassung/Verbesserung (Enhancement) bestehender Prozesse. Mittlerweile setzen viele Firmen darüber hinaus auf eine Integration von RPA und Data Science im Process Mining. Und die Analyse-Tiefe wird zunehmen und bis zur Analyse einzelner Klicks reichen, was gegenwärtig als sogenanntes „Task Mining“ bezeichnet wird.

Hier wird ein typischer Process Mining Workflow dargestellt

Abbildung 2 zeigt den typischen Workflow eines Process Mining Projektes. Oftmals dient das ERP-System als zentrale Datenquelle. Die herausgearbeiteten Event-Logs werden anschließend mittels Process Mining Tool visualisiert.

In jedem Fall liegt meistens das Gros der Arbeit auf die Bereitstellung und Vorbereitung der Daten und der Transformation dieser in sogenannte „Event-Logs“, die den Input für die Process Mining Tools darstellen. Deshalb arbeiten viele Anbieter von Process Mining Tools schon länger an Lösungen, um die mit der Datenvorbereitung verbundenen zeit -und arbeitsaufwendigen Schritte zu erleichtern. Während fast alle Tool-Anbieter vorgefertigte Protokolle für Standardprozesse anbieten, gehen manche noch weiter und bieten vollumfängliche Plattform Lösungen an, welche eine effiziente Integration der aufwendigen ETL-Prozesse versprechen. Der Funktionsumfang der Process Mining Tools geht daher mittlerweile deutlich über eine reine Darstellungsfunktion hinaus und deckt ggf. neue Trends sowie optimierte Einsteigerbarrieren mit ab.

Motivation dieser Artikelserie

Die Motivation diesen Artikel zu schreiben liegt nicht in der Erläuterung der Methode des Process Mining. Hierzu gibt es mittlerweile zahlreiche Informationsquellen. Eine besonders empfehlenswerte ist das Buch „Process Mining“ von Will van der Aalst, einem der Urväter des Process Mining. Die Motivation dieses Artikels liegt viel mehr in der Betrachtung der zahlreichen Process Mining Tools am Markt. Sehr oft erlebe ich als Data-Consultant, dass Process Mining Projekte im Vorfeld von der Frage nach dem „besten“ Tool dominiert werden. Diese Fragestellung ist in Ihrer Natur sicherlich immer individuell zu beantworten. Da individuelle Projekte auch einen individuellen Tool-Einsatz bedingen, beschäftige ich mich meist mit einem großen Spektrum von Process Mining Tools. Daher ist es mir in dieser Artikelserie ein Anliegen einen allgemeingültigen Überblick zu den üblichen Process Mining Tools zu erarbeiten. Dabei möchte ich mich nicht auf persönliche Erfahrungen stützen, sondern die Tools anhand von Testdaten einem praktischen Vergleich unterziehen, der für den Leser nachvollziehbar ist.

Um den Umfang der Artikelserie zu begrenzen, werden die verschiedenen Tools nur in Ihren Kernfunktionen angewendet und verglichen. Herausragende Funktionen oder Eigenschaften der jeweiligen Tools werden jedoch angemerkt und ggf. in anderen Artikeln vertieft. Das Ziel dieser Artikelserie soll sein, dem Leser einen ersten Einblick über die am Markt erhältlichen Tools zu geben. Daher spricht dieser Artikel insbesondere Einsteiger aber auch Fortgeschrittene im Process Mining an, welche einen Überblick über die Tools zu schätzen wissen und möglicherweise auch mal über den Tellerand hinweg schauen mögen.

Die Tools

Die Gruppe der zu betrachteten Tools besteht aus den folgenden namenhaften Anwendungen:

Die Auswahl der Tools orientiert sich an den „Market Guide for Process Mining 2019“ von Gartner. Aussortiert habe ich jene Tools, mit welchen ich bisher wenig bis gar keine Berührung hatte. Diese Auswahl an Tools verspricht meiner Meinung nach einen spannenden Einblick von verschiedene Process Mining Tools am Markt zu bekommen.

Die Anwendung in der Praxis

Um die Tools realistisch miteinander vergleichen zu können, werden alle Tools die gleichen Datengrundlage benutzen. Die Datenbasis wird folglich über die gesamte Artikelserie hinweg für die Darstellungen mit den Tools genutzt. Ich werde im nächsten Artikel explizit diese Datenbasis kurz erläutern.

Das Ziel der praktischen Untersuchung soll sein, die Beispieldaten in die verschiedenen Tools zu laden, um den enthaltenen Prozess zu visualisieren. Dabei möchte ich insbesondere darauf achten wie bedienbar und anpassungsfähig/flexibel die Tools mir erscheinen. An dieser Stelle möchte ich eindeutig darauf hinweisen, dass dieser Vergleich und seine Bewertung meine Meinung ist und keineswegs Anspruch auf Vollständigkeit beansprucht. Da der Markt in Bewegung ist, behalte ich mir ferner vor, diese Artikelserie regelmäßig anzupassen.

Die Kriterien

Neben der Bedienbarkeit und der Anpassungsfähigkeit der Tools möchte ich folgende zusätzliche Gesichtspunkte betrachten:

  • Bedienbarkeit: Wie leicht gehen die Analysen von der Hand? Wie einfach ist der Einstieg?
  • Anpassungsfähigkeit: Wie flexibel reagiert das Tool auf meine Daten und Analyse-Wünsche?
  • Integrationsfähigkeit: Welche Schnittstellen bringt das Tool mit? Läuft es auch oder nur in der Cloud?
  • Skalierbarkeit: Ist das Tool dazu in der Lage, auch große und heterogene Daten zu verarbeiten?
  • Zukunftsfähigkeit: Wie steht es um Machine Learning, ETL-Modeller oder Task Mining?
  • Preisgestaltung: Nach welchem Modell bestimmt sich der Preis?

Die Datengrundlage

Die Datenbasis bildet ein Demo-Datensatz der von Celonis für die gesamte Artikelserie netter Weise zur Verfügung gestellt wurde. Dieser Datensatz bildet einen Versand Prozess vom Zeitpunkt des Kaufes bis zur Auslieferung an den Kunden ab. In der folgenden Abbildung ist der Soll Prozess abgebildet.

Hier wird die Variante 1 der Demo Daten von Celonis als Grafik dargestellt

Abbildung 4 zeigt den gewünschten Versand Prozess der Datengrundlage von dem Kauf des Produktes bis zur Auslieferung.

Die Datengrundlage besteht aus einem 60 GB großen Event-Log, welcher lokal in einer Microsoft SQL Datenbank vorgehalten wird. Da diese Tabelle über 600 Mio. Events beinhaltet, wird die Datengrundlage für die Analyse der einzelnen Tools auf einen Ausschnitt von 60 Mio. Events begrenzt. Um die Performance der einzelnen Tools zu testen, wird jedoch auf die gesamte Datengrundlage zurückgegriffen. Der Ausschnitt der Event-Log Tabelle enthält 919 verschiedene Varianten und weisst somit eine ausreichende Komplexität auf, welche es mit den verschiednene Tools zu analysieren gilt.

Folgender Veröffentlichungsplan gilt für diese Artikelserie und wird mit jeder Veröffentlichung verlinkt:

  1. Celonis
  2. PAFnow
  3. MEHRWERK
  4. Fluxicon Disco
  5. Lana Labs (erscheint demnächst)
  6. Signavio (erscheint demnächst)
  7. Process Gold (erscheint demnächst)
  8. Aris Process Mining der Software AG (erscheint demnächst)

Severity of lockdowns and how they are reflected in mobility data

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

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

The mobility dataset

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The government response dataset

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

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

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

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

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

Conclusions

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

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

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

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

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

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

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

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.

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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!