It’s My 10 Year Blogging Anniversary!

Photo from an early blog post: 2007 Hampi, a temple town in South India recognised as UNESCO World Heritage Site
Photo from an early blog post: 2007 Hampi, a temple town in South India recognized as UNESCO World Heritage Site (Flickr)

Woohoo, it’s already ten years since I started this blog. Can’t believe it! Thanks to all of those who read my posts, and who encouraged and inspired me. Without you blogging would be only half the fun! Now, let’s have a little recap…

2007-2009 SAP and India:

It all started in 2007. I was studying Computer Science, and decided to go for an internship abroad. China and India were on my short list. I decided for India, applied for a scholarship and asked some companies for interesting project work. Before starting the adventure, I published my very first blog post to keep family and friends in loop.

For the next seven month, I lived in Bangalore, and worked for SAP Labs India to develop prototypes for mobile BI apps. I spent plenty of weekends to explore India and surrounding countries. After returning from India, I continued to work for SAP at their headquarters while finishing my degree in Karlsruhe.

2009-2012 CERN:

CERN, surrounded by snow-capped mountains and Lake Geneva, grabbed my attention during the end of my studies. CERN has tons of data: some petabytes! Challange accepted. CERN is known for its particle accelerator Large Hadron Collider (LHC). We applied machine learning to identify new correlations between variables (LHC data and external data) that were not previously connected.

2012-2015 Capgemini and MBA:

Back in Germany, I wanted to bring Big Data Analytics to companies. To one company? No, to many companies! So instead of getting hired as Head of BI for an SME, I started to work for Capgemini. I had fantastic projects, designed data-driven usecases for the financial sector, and gave advice for digital transformation inititives.

In order to keep in balance with all the project work, I dedicated many of my weekend for studies and got enrolled in Frankfurt School’s Executive MBA programme. During my studies, I focused on Emerging Markets and visited a module at CEIBS in Shanghai.

2015-201? Tableau and Futura:

I knew Tableau from my time as consultant. It is an awesome company with a great product and a mission: help people see and understand their data. That’s me! I joined Tableau to help organizations through the transition from classic BI factories to modern self-service analytics by developing data strategies, so that data can be treated as a corporate asset. This includes education, evangelism and establishing a data-driven culture.

In the evenings I’m working for Futura Analytics, a fintech startup, which I co-founded in 2017. Futura Analytics offers real-time information discovery, and transforms data from social media and other public sources into actionable signals.

What’s next?

Currently I’m looking forward to give my Data Strategy talk on TC17 accompanied by a TensorFlow demo scenario. I’m also learning Mandarin, the predominant language of business, politics, and media in China and Taiwan, for quite a while. Let’s see if that is going to influence my next steps… 🙂

Tableau Conference TC17 Sneak Peek: Integrating Julia for Advanced Analytics

Using Julia within calculations in Tableau (click to enlarge)
Using Julia calculations within Tableau (click to enlarge)

We have already seen some love from Tableau for R and Python, boosting Tableau’s Advanced Analytics capabilities.

So what is the next big thing for our Data Science Rockstars? Julia!

Who is Julia?

JuliaJulia logo is a high-level dynamic programming language introduced in 2012. Designed to address the needs of high-performance numerical analysis its syntax is very similar to MATLAB. If you are used to MATLAB, you will be very quick to get on track with Julia.

Compared to R and Python, Julia is significantly faster (close to C and FORTRAN, see benchmark). Based on Tableau’s R integration, Julia is a fantastic addition to Tableau’s Advanced Analytics stack and to your data science toolbox.

Where can I learn more?

Do you want to learn more about Advanced Analytics and how to leverage Tableau with R, Python and Julia? Meet me at the 2017 Tableau Conferences in London, Berlin or Las Vegas and join my Advanced Analytics sessions:

Will there be an online tutorial?

Yes, of course! I published tutorials for R and Python on this blog. And I will also publish a Julia tutorial soon. Feel free to follow me on Twitter @xlth, and leave me your feedback/suggestions in the comment section below.

Further reading: Mastering Julia

A German translation of this post is published on the official Tableau blog: Tableau Conference On Tour Sneak Peek: Julia-Integration für Advanced Analytics

[Update 11 Oct 2017]: The Julia+Tableau tutorial blog post is now published.

Take the Survey: The Stage of Digital Transformation

This survey is part of my thesis that examines the topology, structure, and evolution of the digital transformation within organizations. Your contribution to this survey helps to better understand the perception regarding the current stage of digital transformation.

Follow this link to take the survey:
https://goo.gl/forms/Yi2OUYaQfIBP9t3x2

Spread the word and share this article! Thanks!

Digitale Banken: Die Chancen von Blockchain, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Commerzbank Tower
Commerzbank Tower: Zahlt sich für Banken die Kooperation mit Fintechs aus? (Foto: Flickr)

Die Zukunft im Finanzwesen bleibt vielversprechend und spannend. Haben uns kürzlich noch Innovationen in der Erschließung neuer Märkte und in der Vermögensverwaltung beschäftigt, so sind es heute mehr denn je die raffinierten datengetriebenen Technologien, die in den Vordergrund gerückt sind.

Anfang dieses Jahres startete Futura Analytics, ein Fintech, das enorme Datenmengen und maschinelle Lernmodelle nutzt, um Regeln zur Risikobewertung in Echtzeit umzuschreiben. Futura Analytics verwandelt Daten aus Twitter und anderen öffentlichen Quellen in nutzbare Signale und identifiziert die relevantesten Informationen in Echtzeit für Kunden im Finanzsektor (Beispiel: Bitcoin/Sentiment-Analyse).

Künstliche Intelligenz ist Teil der Zukunft

Banken und Fintechs nutzen die künstliche Intelligenz und die immer besser werdende Verarbeitung von natürlicher Sprache, um Kunden einen besseren Zugang zu Finanzdienstleistungen zu ermöglichen. Produktempfehlungen basierend auf Mustererkennung hilft die passende Dienstleistung anzubieten. Natürliche Sprache wird zu einer Vereinfachung von Zahlungsinteraktionen führen.

M2M-Lösungen rationalisieren Cloud-basierte Authentifizierung

Zwillingstürme der Deutschen Bank
Deutsche Bank (Foto: Flickr)

Allerdings müssen Zahlungsinteraktionen direkt von Gerät zu Gerät immer noch Barrieren überwinden, wie z.B. das Gewährleisten einer nahtlose Authentifizierung zwischen den Endgeräten. Bis solche M2M-Lösungen (Machine-to-Machine) mit nahtloser Authentifizierung herstellerübergreifend verfügbar ist, werden sich Geräte weiterhin über Services in der Cloud authentifizieren, bevor Transaktionen ausgeführt werden.

Gamification schafft Anreize für mobile Bezahlung

Mobiles Bezahlen am Point-of-Sale haben sich noch immer nicht flächendeckend durchgesetzt. Obwohl Unternehmen in Zahlungsterminals bereitstellen, fehlt es an Anreizen, um die Nutzer dazu zu ermutigen, mit ihren mobilen Geräten zu bezahlen. Banken haben schon damit begonnen die kostenlose Bargeldversorgung einzuschränken. Fintechs können dem Handel mit Gamification helfen das mobile Zahlen für Kunden attraktiver machen.

Blockchain ermöglicht kostengünstige Transaktionsüberprüfung

Die Rolle der Blockchain-Technologie bei der Bereitstellung einer verteilten Transaktionshistorie weckt großes Interesse im Zahlungs- und Handelsökosystem. Die Technologie macht Transaktionsgebühren, die Anbieter wie PayPal für das Sicherstellen von Transaktionen erhoben haben, hinfällig. Die Nutzung der Blockchain zur kostengünstigen Überprüfung von Transaktionen wird bei Banken oben auf der Agenda stehen.

Maschinelles Lernen verbessert die Zahlungssicherheit

Durch die Digitalisierung von Zahlungen muss die Zahlungssicherheit über eine breite Palette an Endgeräten gewährleistet werden. Geräte können ein erhöhtes Risiko gegenüber fortgeschrittenen Angriffen aufweisen. Bei der Gestaltung von sicheren Zahlungsmethoden erkennt maschinelles Lernen das Verhalten und greift ein, wenn ein solches Verhalten auf ungewöhnliche Verhaltensweisen oder Transaktionsaktivitäten hindeutet.

Data Strategy: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?

Abbildung 3: bei der Entscheidungsfindung gibt es keinen Schritt, der nicht von Analysen begleitet wird
Abbildung 3: bei der Entscheidungsfindung gibt es keinen Schritt, der nicht von Analysen begleitet wird (Foto: Flickr)

Unternehmen transformieren die Art und Weise, wie sie ihre Kundenanalyse angehen in vielen verschiedenen Aspekten. Dieser Wandel ist jedoch weder branchenübergreifend, noch von Unternehmen zu Unternehmen innerhalb einer Branche konsistent. Ein Schlüssel zum Erfolg, bei dem die IT eine entscheidende Rolle spielen kann, ist es, den Faktor Kundenwissen möglichst gewinnbringend in die eigene Unternehmensstruktur zu integrieren.

Um eine Daten-zentrische Strategie zu entwickeln, müssen wir zunächst verstehen, wie unser Unternehmen Analysen durchführt und mit den Erkenntnissen umgeht:

  1. Welche Daten werden gesammelt, was passiert mit ihnen und wie wirken sie sich auf unsere Entscheidungen aus?
  2. Betrachten wir unsere Kunden aus einer taktischen oder strategischen Perspektive?
  3. Sehen wir alle wichtigen Details?
  4. Wie können wir effizienter aggregieren?
  5. Sind unsere Analysen multidimensional oder sitzen wir in Silos fest?

Egal, wo sich ein Unternehmen im Spannungsfeld zwischen Berichtswesen und Data Discovery befindet, heutzutage müssen sich Analysetechniken nicht nur mit dem Business entwickeln, sie sollten dessen Evolution maßgeblich mitbestimmen. So gibt es beispielsweise Bereiche, in denen riesiges Potenzial zur Effizienzsteigerung durch Algorithmen und Maschinenlernen schlummert. Gleichzeitig werden manch andere Dinge immer das menschliche Auge erfordern.

Wie viele Mitarbeiter im Unternehmen analysieren Daten? Und wie viele konsumieren die Ergebnisse? Es ist wichtig zu wissen, inwiefern die eingesetzte Analyse-Plattform die analytische Arbeitslast und den Informationsfluss innerhalb des Unternehmens beeinflusst. Erst mit einem klaren Bild der Ausgangssituation lässt sich eine Strategie für den Wandel formulieren.

In einer modernen Datenstrategie gibt es bei der Entscheidungsfindung keinen Schritt, der nicht von Analysen begleitet wird (siehe auch Abbildung 3):

  • Awareness: Erkennen, dass eine Entscheidung gefällt werden muss. Benachrichtigungen, komplexe Ereignisverarbeitung und gut designte Dash- und Storyboards bieten sich für diesen Zweck an.
  • Scoping: Verstehen, welche Rahmenbedingungen wichtig und welche Bereiche indirekt betroffen sind. Statistik, Datenvisualisierung, Ad-hoc-Abfragen und bestimmte Data-Mining-Techniken eignen sich hierfür.
  • Predicting: Identifizieren, wie sich unterschiedliche Handlungen auswirken. Simulation, Forecasting und Predictive Analytics sind in diesem Schritt der Entscheidungsfindung gefragt.
  • Selecting: Die bestmögliche Handlung ausfindig machen. Hierbei können Optimierung und Regel-Engines helfen.
  • Reporting: Überwachen der Auswirkungen einer Entscheidung. Hierbei ist selbstverständlich das Berichtswesen die relevante analytische Komponente.

Dieser Beitrag ist der vierte Teil der Datenstrategie-Serie:

Teil 1: Die Notwendigkeit einer modernen Datenstrategie im Zuge der digitalen Transformation
Teil 2: Steigern smarte Erkenntnisse den Business Impact?
Teil 3: 10 BI & Analytics Trends, die in keiner Datenstrategie fehlen dürfen
Teil 4: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?
Teil 5: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?