mehrwert aus daten gewinnen mit datamining und textmining entwicklung der datenanalyse...

Mehrwert aus Daten gewinnen mit

Datamining und Textmining

Entwicklung der DatenanalyseEinsatzgebieteUmsetzung

SPSS in Zahlen

• Gründung 1968• über 30 SPSS Niederlassungen,

1000 Beschäftigte weltweit• Umsatz 2001: 185 Mio. $US• ca. 2-3 Millionen Anwender weltweit• SPSS Software in 12 Sprachen• in Deutschland nutzen ca. 4.000

Firmen SPSS, mit ca. 20.000 Anwendern

Warum

Datamining

Analysen und Vorhersagen

Predict or Perish

Unternehmen, die aus ihren Daten nicht zukünftige Entwicklungen

vorhersagen haben einen Wettbewerbsnachteil

Enwicklung der Datenanalyse

Analyse undVorhersageAnalyse undVorhersage

OperationaleSysteme

OperationaleSysteme

BusinessIntelligence


O P E R A T I O N A L E S Y S T E M E Datenanalyse: Phase 1

Vorteil: Instrumentalisierung, Automatisierte Prozesse

OperationaleSysteme

OperationaleSysteme

ERPERP

ERMERM

WebWeb

CRMCRM

BASISBASIS Interaktion mit KundenInteraktion mit Kunden LagerhaltungLagerhaltung Supply Chain ManagementSupply Chain Management Qualitäts-KontrolleQualitäts-Kontrolle Employee Self ServiceEmployee Self Service

B U S I N E S S I N T E L L I G E N C E

Datenanalyse : Phase 2

Vorteil: Hohe Effizienz Indiv. Informationen

OperationaleSysteme

OperationaleSysteme

ERPERP

ERMERM

WebWeb

CRMCRM



OLAPOLAP

ETLETL

DataQualityData

QualityQuery/ReportQuery/Report Data

WarehouseData

Warehouse

VERSTEHENVERSTEHEN KundenzufriedenheitKundenzufriedenheit UmsatzUmsatz KostenKosten PersonalwechselPersonalwechsel



Erfolgreiche “analytic prediction” bedeutet das Zähmen großer Datenmengen aus verschiedenen

Quellen. Dabei müssen Erfahrungen aus der Vergangenheit, Wissen über die Gegenwart und eine

fundierte Vorausschau in die Zukunft zusammenkommen.

Analysen und Vorhersagen(Predictive Analytics, Datamining)

P R E D I C T I V E A N A L Y T I C S

Datenanalyse: Phase 3

Analyse undVorhersageAnalyse undVorhersage

RecommendationsRecommendations

ScoringScoring

Data MiningData Mining

Verteil: Identifizieren und Nutzen neuer Potentiale

OPTIMIERENOPTIMIEREN KundenbindungKundenbindung Product AffinitiesProduct Affinities DirektmarketingDirektmarketing Forecasting Forecasting Qualität verbessernQualität verbessern PersonalbindungPersonalbindung

OperationaleSysteme

OperationaleSysteme

ERPERP

ERMERM

WebWeb

CRMCRM



OLAPOLAP

ETLETL

DataQualityData

QualityQuery/ReportQuery/Report Data

WarehouseData

Warehouse

VERSTEHENVERSTEHEN Kundenzufriedenheit Kundenzufriedenheit UmsatzUmsatz KostenKosten PersonalwechselPersonalwechsel



Vorteil: Hohe Effizienz Indiv. Informationen

OperationalSystemsOperationalSystems

Business IntelligenceBusiness Intelligence

Break Even

RO

I (%

)N

eg

ati

ve

Retu

rns

Posi

tive

Retu

rns

Time (Years)

Predictive Analytics

Predictive Analytics

PersonalizationPersonalizationEffectEffect

ROI

Was

Beispiele fürpredictive analytics

Was ist Datamining?

Optimierung Direktmarketing

• Genauere Kenntnis der Zielgruppen Gezieltere Kundenansprache

• Optimierter Einsatz des Budgets Erhöhter ROI

Gainskurve

Mit 40% der angesprochenen Kunden, können 85% des Umsatzes erzielt werden

Kundenscoring

• Wert eines Kunden in der Zukunft Umsatz und Kosten in der Zukunft

• Integration in bestehende Anwendungen z.B. CRM

Bessere Ansprache durch Callcenter

Analyse von Produktdaten

Gewährleistungsdaten eines TintenstrahldruckersQuelle Prof. DeVaux

Webmining

• Voraussetzung sind Anwendungen zum Sammeln und Auswerten von Daten aus Internetauftritten• Fragen sind:

Wie lange bleiben Besucher? Auf welchen Wegen bewegen sie sich? Welche Art von Seiten besuchen sie? Welche Informationen (Produkte) soll ich

ihnen anbieten?

Textmining

80% aller Daten liegen als Text vor und werden heute maschinell nicht

ausgewertet

Linguistischer Ansatz

• Computerlinguistik• Sprachunabhängigkeit• Erkennen von Konzepten und

Sätzen Maus (Biologie), Maus (EDV-Equipment) Subjekt eines Satzes (Namen) Adjektiv (schnelle (langsame) Reaktion)

Textmining

• Konkurrenzanalyse• wissenschaftliche Recherchen• Klassifizierung von Kundenresponse

Beschwerdemanagement Weiterleiten von emails

• automatische Ablage elektronischer Dokumente

Wie

werden Analysen und Prognosen erstellt

und verteilt?

Voraussetzungen

• Zugang zu relevanten Datenquellen• Wissen über die Bedeutung der Daten• Business know how• Datenanalyse know how• Die richtigen Werkzeuge

Datenquellen

ERP

CRMlegacy

emails

Webseiten

Berichte

logfiles

Other info

DatenanalyseDatenanalyse

Struktierte DatenStruktierte Daten Benutzerverhalten Benutzerverhalten Im WebIm Web

Freier TextFreier Text

Arbeitsweise von Clementine

Möglichst vieleOperationen der DB durchführen lassen.

Den Rest auf einem Server.

Automatisierung und Verteilung

Model export(z.B. PMML)

Clementine Solution Publisher: Model und Processing

API

Call CenterWeb Site

Customer Scoring

Call CenterWeb Site

Customer Scoring

IMAGE FILEIMAGE FILE

Runtime EngineRuntime Engine

Realtime

oder

Batch

Einfacher Update durchClementine Solution Publisher

Data

DatabaseDB2DB2DB2DB2

DatamartDatamartDatamartDatamart

Flat filesFlat files

Data

Integration in operationale Systeme

• Integration in OLAP • Integration in CRM• SPSS ist strategischer Siebel-Partner

Ein Dataminig-Projekt besteht aus ...

• Installation der Software Analyse-Arbeitsplätze Server-Software zur Automatisierung

• Integration in bestehende Systeme• u.U. Aufbau eines DW• Analyse-Projekten

MA aus der IT und der Fachabteilung(i.d.R. 2 – 4 Wochen)

Zusammenfassung

• Datenanalyse-Projekte gewinnen an Wichtigkeit• Integration in bestehende Systeme z.T.

sehr einfach CRM (z.B. Siebel) Reportingsysteme (OLAP) ERP-Systeme (z.B. SAP)

• Infrastruktur muss von der IT bereitgestellt werden• Durchführung von IT und Fachabteilung

Contact Information

• Karl [email protected]

www.spss.de

• SPSS GmbH Software Rosenheimerstr.3081669 München

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