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1 © 2017 Fujitsu Technology Solutions GmbH
Methoden & Visualisierung
Alles dreht sich um Daten
Alena Fojtík
Smart. Big. Data. Analytics. Science.
Analytics im Day-2-Day Business
Beispiele aus der Praxis
Agenda
1.
3.
2.
4.
5.
Boris Plaumann
Alena Fojtík Boris Plaumann
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IoT, Analytics & Prozesse
Analytics mit mess- barem Mehrwert stehen am Ende eines längeren Prozesses, der auf Daten unterschied- licher Herkunft, In- halt und Struktur aufbaut. Einer geeigneten Kommunikations- infrastruktur kommt dabei eine heraus- ragende Rolle zu (“Only what gets measured gets done“)
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Umsetzung von Analytics ist ein mehrstufiger Prozess in Organisationen
Definition von Use Cases mit Mehrwert für das Business
Aufbau eines Eco Systems (interne und externe Daten)
Insights durch „smarte“ Datenmodellierung
Prozessanalyse und Workflow-Optimierung
Umsetzung und Anwendung Organisatorische Betrachtung (Change Management)
Fokus auf Business Needs und added Value – Wie wird Business analytische Lösungen nutzen?
Nutzung und Anreicherung von Daten verschiedener Quellen Aufbau einer „Analytic Sandbox“
Generierung von Insights mittels intelligenter Datenmodellierung Test über die gesamte Organisation
Analyse, Optimierung und Automati-sierung von Prozessen und Work-flows – „Easy for User-Ansatz“
Nachhaltige Umsetzung durch geziel- tes Change Management. Monitoring der Maßnahmen durch KPI-Messung
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Methoden & Visualisierung
Alles dreht sich um Daten
Smart. Big. Data. Analytics. Science.
Analytics im Day-2-Day Business
Beispiele aus der Praxis
Agenda
1.
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Analyse Input Output
Analytisches Projekt
Analytisches Tool
Datenbank
Excel, CSV
Hadoop
Scoring,
Input für weitere Analysen…
weitere Quellen
Präsentation,
Reporting, Dashboard,
Visualisierung
Closed Loop / Operationalisierung
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Farben, Größe und Anordnung vermitteln schnell
wesentliche Informationen
Visualisierung der Top 100 US-Internetseiten
Source. https://www.vodien.com/da-100-websites-rule-internet.php
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Visualisierungen
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Zusammenfassung – “The Big Six“
1. Analytics ist keine singuläre Maßnahme, sondern ein kontinuierlicher Prozess
2. Analytics bedürfen einer klaren Zielsetzung und einer trennscharfen Beschreibung der Business Cases
3. „Data is Oil“ für Analysen, sie müssen jedoch „greifbar“ und in der für die Fragestellung notwendigen Qualität vorhanden sein
4. Der Einsatz von Tools, Methodik oder Visualisierung ist so individuell wie die Ziele, Fragestellungen und Anwendungen
5. Die Ergebnisse aus Analytics können Prozesse, Organisation und Strukturen eines Unternehmens nachhaltig beeinflussen
6. Jeder eingesetzte Algorithmus ist nur so gut wie der „Kopf“ dahinter
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shaping tomorrow with you