Kategorie: Digital Strategy

Data Strategy: Steigern smarte Erkenntnisse den Business Impact?

Abbilding 2: Loth-Modell des Reifegrads von Advanced Analytics
Abbilding 2: Loth-Modell des Reifegrads von Advanced Analytics

Die voranschreitende digitale Transformation liefert Daten über nahezu jede Facette unseres Tuns. Jeder Besuch eine Webseite, jeder Klick, jede Suchanfrage und jeder Einkauf wird protokolliert und entweder mit unserer virtuellen Identität (wenn wir angemeldet sind) verknüpft, oder in einem System gespeichert, dass unsere Sitzung per Cookie oder digitalem Fingerabdruck verarbeitet.

Sind diese Daten erst einmal erhoben, werden sie für gewöhnlich in Silos der einzelnen Funktionen (vertikales Silo), Abteilungen (horizontales Silo), oder sogar in individuellen Projektsilos abgelegt. Um aus diesen Daten eine wertvolle und nützliche Ressource zu machen, müssen wir diese Silos aufbrechen. Dem stehen allerdings oft Fragen zur Inhaberschaft, Regularien und Governance im Weg.

Das Sammeln von Daten allein generiert aber keinen Mehrwert. Der tatsächliche Business Impact hängt davon ab, wie „smart“ die gewonnen Erkenntnisse sind. Und das wiederum wird von der Vollständigkeit der Advanced-Analytics-Lösung (siehe Abbildung 2) und der Komplexität der eingesetzten Modelle bestimmt. Präskriptive und Semantische Analysen sind unter Umständen nur sehr schwer umzusetzen, insbesondere wenn es zunächst gilt, semi-strukturierte Daten – wie etwa Social Media-Streams – zu klassifizieren.

Vergessen Sie also über die Umsetzung komplexer Modelle nicht, die leichte Beute einzusacken: lassen Sie all Ihre quantitativen Informationen einfließen (beispielsweise Umsatzdaten), um Ihre diagnostischen Möglichkeiten zu skalieren.

Für die meisten Entscheidungsträger besteht die Herausforderung nicht in einem Mangel an Daten oder Datenquellen, sondern dass die zur Verfügung stehenden Datenquellen oftmals unterschiedliche Ergebnisse liefern oder schlichtweg nicht geeignet sind, die jeweils anstehende Entscheidung sinnvoll zu informieren.

Leider wird die Rolle der IT dabei oft unterschätzt. Die größte Herausforderung für Entscheidungsträger im Analytics-Zeitalter ist die eingefahrene Sichtweise, dass Unternehmen ihrer eigenen Datenbasis bestehend aus Interaktionen mit potentiellen Kunden, Kunden, Lieferanten und Partnern weniger vertrauen können, als externen Erkenntnisquellen.

Dieser Beitrag ist der zweite 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?

Data Strategy: Die Notwendigkeit einer modernen Datenstrategie im Zuge der digitalen Transformation

Abbildung 1: Analysten schätzen, dass das Datenvolumen in den kommenden Jahren rasant steigend wird
Abbildung 1: Analysten schätzen, dass das Datenvolumen in den kommenden Jahren rasant steigend wird

Traditionell sind es die Mitarbeiter, die gute – oder zumindest glückliche – Entscheidungen treffen, die die Karriereleiter innerhalb von Unternehmen erklimmen. Und diese Kultur des Respekts gegenüber guten Instinkten durchdringt auch heutzutage noch die Entscheidungsfindung in vielen Unternehmen.

In manchen Fällen werden Berater hinzugezogen, um unliebsamen oder rein präferentiellen Entscheidungen den Anschein externer Validierung zu geben; in anderen Fällen verlässt man sich auf die Weisheit von Vorgesetzten, Mentoren oder Gurus. Es zeichnet sich jedoch ab, dass bei Entscheidungen, die ein Unternehmen von sich aus nicht ohne weiteres unterstützen kann, immer mehr das Kollektiv herangezogen wird und man sich bei Entscheidungsfindung und Problemlösung der Kraft großer Zahlen bedient.

In unserer digital vernetzten Welt fallen jeden Tag Unmengen von Daten an (siehe Abbildung 1). Das exponentielle Wachstum der Menge an generierten Daten führt unweigerlich zur digitalen Transformation ganzer Geschäftsmodelle. Nur Unternehmen, die große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln können, werden langfristig wettbewerbsfähig bleiben. Dazu bedarf es einer modernen Strategie, die den Fokus auf Daten legt und weit über deren reine Erhebung hinausgeht.

Eine unternehmensweite Bereitstellung von Advanced Analytics und Data Science as a Service (DSaaS) kann hier einen Wettbewerbsvorteil bedeuten, insbesondere wenn sie den Schwerpunkt darauf legt, die Mitarbeiter mit den richtigen analytischen Werkzeugen auszustatten. Sind diese Werkzeuge einfach zu verwenden und gut in die tägliche Arbeit integriert, lässt sich die Akzeptanz – und somit Wirkung – maximieren.

Dieser Beitrag ist der erste Teil der Datenstrategie-Serie. In den kommenden Wochen folgen weitere Beiträge, die Fragen zur modernen Datenstrategie näher beleuchten werden:

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?

[Update 8 Feb 2017]: Eine längere Fassung dieses Beitrags, ist in der IWP-Zeitschrift erschienen: Information – Wissenschaft & Praxis. Band 68, Heft 1, Seiten 75–77, ISSN (Online) 1619-4292, ISSN (Print) 1434-4653

Predictive Maintenance hilft Ihnen Wartungsmaßnahmen effizient zu gestalten

Screenshot
Predictive Maintenance zeigt verbleibende Nutzungsdauer von Aufzügen der Deutschen Bahn: klicken, um interaktives Dashboard zu öffnen

Nicht nur die Fertigungskosten lassen sich mit Predictive Maintenance senken. Auch im Dienstleistungsbereich entsteht durch Vorhersagen enormes Optimierungspotential. Im wesentlichen lassen sich die Fragestellungen, die im Rahmen von Predictive Maintenance gestellt werden, in drei Klassen einteilen:

  • Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gerät in naher Zukunft ausfällt?
  • Was sind die Ursachen von Ausfällen und welche Instandhaltungsmaßnahmen sollten durchgeführt werden, um diese Probleme zu beheben?
  • Wie lang ist die Nutzungsdauer eines Gerätes?

Ein Beispiel, das die Frage der Nutzungsdauer in den Mittelpunkt rückt, zeigt das Dashboard Predictive Maintenance Deutsche Bahn Elevators. Dieses Dashboard sagt voraus, wie lange Aufzüge noch ohne Wartung auskommen („Rest of Useful Life“). Mit dem Parameter „Material Wear Off“ lässt sich zudem der Grad der Abnutzung beeinflussen.

Die visualisierten Sensordaten erlauben darüber hinaus die Möglichkeit Anomalien zu entdecken. Hier lassen sich mit den Parametern „Primary Sensor“ und „Secondary Sensor“ verschiedene Kombinationen analysieren. In der „Setting Matrix“ werden die verschiedene Einstellungen, die beim Betreiben der Aufzüge angewandt werden zusammengefasst.

Details zu den Aufzügen werden im Tooltip angezeigt. In diesen Tooltips lassen sich darüber hinaus Wartungsaufträge via Twitter triggern:

 

Anstatt auf eine Störung zu reagieren, können Servicetechniker somit auf Vorhersagen zurückgreifen. Damit agieren sie bereits vor einem Ausfall des Aufzugs entsprechend. Techniker sind somit in der Lage einen Aufzug aus der Ferne in den Diagnosemodus zu versetzen und ihn auf einer bestimmten Etage zu parken. All dies führt zu weniger Anfahrtszeiten, gesteigerter Effizienz und geringeren Kosten.

Dieses und weitere Beispiele zeige ich auf meinem Vortrag “Industry 4.0: Self Service BI and Predictive Maintenance“ im Rahmen des IBI Symposium am 17. November 2016 in Stuttgart.

[Update 24 Mar 2017]: Das Predictive Maintenance Dashboard wird außerdem auf der CeBIT 2017 im Rahmen der „neuen datenbasierten Geschäftsmodelle und Big Data bei der DB“ vorgestellt:

3 Essential Components to building a Data Strategy

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Three core elements of a Data Strategy Plan for the telecommunications industry

Does your enterprise manage data as a corporate asset? Many companies don’t. Here’s how to get started with the three core elements for your Data Strategy Plan.

1. Data

The ongoing digital transformation of our environment has created an enormous amount of data about just every aspect of what we are doing. Every website we visit, every link we click, every search engine term, every purchase is recorded associated either with our online identity if we have logged in, or in a system that saves our session through cookies or digital fingerprinting.

Once gathered, data across the enterprise are typically stored in silos belonging to business functions (vertical silos), business units (horizontal silos), or even different projects within the same division (segmented silo). Making this data a valuable and useful asset will require to break down the silos. This may not be so easy to accomplish, due to ownership issues, regulatory concerns, and governance practices.

2. Analytics

Collecting data alone does not generate value. The completeness of your Advanced Analytics stack and the complexity of the applied models determine how „smart“ your insights will be and therefore how deep the level of business impact will get. Prescriptive and Semantic Analytics might be tough to implement, especially, if you need to find a way to classify semi-structured data, such as social media streams.

While you look to apply sophisticated models, you should not forget to collect the low-hanging fruits and see if you put in all your quantitative information, such as revenue data, to scale out your diagnostic capabilities.

3. Decision-support Tools

Now you need intuitive tools that integrate data into sustainable processes and apply your analytic models to generate information that can be used for your business decisions. Depending on the stakeholder, the outcome might be presented as a self-service web front end, such as a Network Performance Monitor that allows predictive maintenance, or an Executive dashboard that provides your CFO the latest numbers for upcoming M&A.

An important consideration for your decision-support tools is user acceptance. Decision-support tools should be easy to use and should not make processes more complicated. Instead, consider adding buttons that trigger actions directly from the user interface.

This content is part of the session „3 Essential Components to building a Data Strategy“ that I delivered at Telekom Big Data Days 2016. Have a look at my upcoming sessions!

Digitale Banken: Die Zukunft des Privatkundengeschäfts und der Vermögensverwaltung

Interaktive Portfolio-Übersicht mit Tableau
Interaktive Zusammenstellung eines Portfolios mit automatischer Gewichtung auf Grundlage der Sharpe-Ratio

Vor gut einem Jahr habe ich mit dem Blog-Post „Digitale Banken: Welche Anforderungen bringt die Digitalisierung?“ einige Ideen aufgezeigt, wie sich Banken die Digitalisierung zu Nutze machen können. Die Motivation ist meist die Steigerung des Umsatzes, Kostenersparnis und die Erschließung neuer Märkte. Die Herausforderungen sind nach wie vor schwindenden Zinserträge, härtere regulatorische Vorschriften, erhöhter Wettbewerb und anspruchsvolle Kunden.

Seither war ich an vielen weiteren Projekten im Finanzwesen beteiligt und sehe, dass besonders das Privatkundengeschäfts und die Vermögensverwaltung von der Digitalisierung profitieren. Dabei habe ich drei Kernbereiche ausgemacht, die ich nachfolgend etwas mehr in den Fokus rücken möchte.

1. Payment und Zahlungsverkehr

Vielen Menschen fällt es schwer sich die sperrige IBAN zu merken. Die Email-Adressen, die Handynummer und den Fingerabdruck haben die meisten allerdings immer parat. Neue technische Möglichkeiten treffen so auf veränderte Verbraucherbedürfnisse. Zahlungen werden immer häufiger mit dem Smartphone abgewickelt – ohne Eingabe einer IBAN. Zahlungen werden schneller – kein ganzer Tag vergeht zwischen Kontobelastung und Gutschrift, sondern nur wenige Sekunden.

Außerdem werden Zahlungen dezentral. Dazu befasst sich der Finanzsektor zunehmend mit der Blockchain-Technologie (wie hier die Deutsche Bank), mit welcher nicht nur Überweisungen sondern auch Wertpapierhandel möglich sind. Insbesondere große Institute tun sich mit der Blockchain-Technologie allerdings schwer, da die zentrale Kontrolle des Zahlungsverkehrs auch als Instrument zur Kundenbindung verstanden wird.

2. Finanzierung und Kreditvergabe

Bei der Finanzierung und Kreditvergabe stehen neue/bessere Algorithmen im Mittelpunkt. Mit diesen möchte man stets folgende Fragen beantworten: Wie lässt sich der Credit Score optimal ermitteln? Wie empfehlen wir unseren Kunden proaktiv das richtige Finanzprodukt?

Die Konstruktion von Entscheidungsbäumen, eine Form des Maschinellen Lernens, ist für solche Algorithmen eine tragende Säule. Hierbei ist es ratsam die Ergebnisse immer wieder zu kontrollieren und gegebenfalls über Parameter die Gewichtung bestimmter Variablen zu korrigieren. Sonst kann es womöglich passieren, dass einem Gutverdiener der Dispo gestrichen wird, weil sein Gehaltseingang nicht als solcher erkannt wird; oder einem Rentner ein Bausparvertrag angepriesen wird, weil sein Social-Media-Profil einen solchen Bedarf vermuten lässt.

3. Beratungsplattformen für die Vermögensanlage

Zu Zeiten der Null-Zins-Politik ist bei der Vermögensanlage zunehmend Kreativität gefragt. Diese lässt sich schwer in starren Systemen aus dem Zeitalter der Mainframes abbilden. Stattdessen lassen sich Anlagestrategien aus unterschiedlichen Blickwinkeln mit Analytics-Anwendungen, wie Tableau („Datenanalyse für Banken„), beleuchten und sich ggf. um quantitative Funktionalität aus R anreichern.

Beispielsweise lässt sich mit Hilfe der Sharpe-Ratio interaktiv eine optimale Portfolio-Gewichtung berechnen, und die Williams-Percent-Range als Indikator für Chart-Trends nutzen. Ein solcher Self-Service-Gedanke passt zur Unternehmenskultur der Datendemokratisierung und lässt auch die Mitarbeiter aus Vertrieb und Beratung an der Digitalisierung teilhaben.

 

Alle hier gezeigten Beispiele sind echten Szenarien nachempfunden. Die Portfolio-Optimierung kann als Tableau Packaged Workbook (twbx) hier heruntergelanden werden, und benötigt Tableau mit R-Integration. Auch hierzu freue ich mich wieder über Feedback, Fragen und Anregungen…