Predictive Analytics in der Praxis von Unternehmen mit SAP Jens Michels, Geschäftsführer Every Angle Deutschland GmbH

BVL, Regionalgruppe Saar/Rheinpfalz, 22. Februar 2016

Quelle: Gartner http://www.gartner.com/it-glossary/predictive-analytics

Die Entwicklung von Analytics

Me

hrw

ert

Schwierigkeit

Descriptive

Analytics

Diagnostic

Analytics

Predictive

Analytics

Prescriptive

Analytics

Was

geschah?

Warum ist

etwas geschehen?

Was wird

geschehen?

Was muss ich tun, damit

etwas geschieht?

Predictive Analytics – Anspruch und Wirklichkeit in Unternehmen

Quelle: BARC Studie 2015http://barc.de/blog/infografik-wie-die-digitalisierung-das-datenmanagement-verandert?analyst_id=30&spMailingID=13078596&spUserID=Njg5MzI1NDkzNTES1&spJobID=661916386&spReportId=NjYxOTE2Mzg2S0

Der Einsatz von

Predictive-Werkzeugen

steht noch am Anfang

19%

63%

Heute Zukünftig

Nur 20% sind zufrieden mit

der Fähigkeit, Erkenntnisse

aus Daten zu gewinnen

Hohe Relevanz aber

größte Differenz zur

Zielerreichung

‚Self-Service‘ weist die zweithöchste

Relevanz aller Datenmanagement

Themen auf

1 - Niedrig 5 - Hoch1 - Niedrig 5 - Hoch

2,821,98 3,58

Klassische Anwendungsszenarien

Kunden-

ansprache

Risiko-

minimierungVerhinderung

von Betrug

Sport

…

operatives

Geschäft

Klima

Talentfindung

Kündigungswahrscheinlichkeit

Kaufbereitschaft

Cross-/Up Sell

Marketing Kampagnen

Wetter

Globale Erwärmung

Dürren

Kreditkartenbetrug

Online Betrug

Versicherungs Betrug

Kreditprognosen

Kriminalität

Gesundheitsprävention

Service Level Optimierung

Senkung operativer Kosten

Forecasting

…

Predictive Analytics spürt Korrelationen

in großen Datenmengen auf …

… was falsch interpretiert werden kann …

Korrelation der Anzahl an Störchen und Babies in Niedersachsen(1971–2000). Die gestrichelten Linien stellen den linearen Regressionstrend (y = mx + b) dar.

Quelle: http://www.astro.umd.edu/~peel/CPSP119D/Stork_article.pdf

Daten Schlussfolgerung

Grafik: Fotolia

# an Babies

# an Störchen

0

1000

600

200

1970 1980 1990 2000

… daher durchläuft man in der Regel einen Prozess

*CRISP = cross industry standard process for data mining

Verständnis

des Problems

Daten-

sammlung

Daten-

aufbereitung

Erstellung

des ModellsEvaluation

Wiederkehrende

Anwendung

Bsp. CRISP* Prozess

Herausforderungen:

Dauer von Bedarf bis Umsetzung

Fachwissen

IT Unterstützung notwendig

Für operative Analysen gibt es einen…

Every Angle verwandelt plug & play

ihre SAP Daten in echte Erkenntnisse

durch kausale Verknüpfung Ihrer Belege

Was, wenn es einen einfacheren Weg gäbe?

KNOW MORE.

Durch Fachbereichs-

terminologie

Übersichtliche

Dashboards und

hunderte Templates

Statusfelder,

Kalkulationen,

Ursachenanalyse

ACT FASTER.

… durch Interpretation

des ECC Customizings

Plug-and-Play-System mit direkt nutzbarem Inhalt

Vereinfachung Built-in Intelligence Direkter ZugriffPlug and Play

Generisches Ziel: Umsatzsteigerung bei sinkenden Kosten

Service zum

KundenLieferkosten

Umlauf-

vermögen(Lagerbestand

/Cash)

Wirtschaftlicher Mehrwert

Gewinnspanne Kapitaleffizienz

Einnahmen Ausgaben Kapital-

rendite

F2RO2C ITGRCS2DP2P

Daten

Integrität

Anwendungsbeispiele:

• Automatisiertes Auffinden

‚kritischer Verkaufsaufträge‘

• Ermittlung offener

Bestellungen ohne Bedarf

• Bestandsforecasting

Kausale Beziehungen machen aus Prognosen echte Erkenntnisse

Prozessübergreifender Supply Demand Abgleich (für alle logistischen SAP Szenarien)• Kalkuliert den Verbrauch von Primärbedarfeen auf der Basis offener/geplanter Aufträge

• Verbindet buchungskreisübergreifend Verkausaufträge und Bestellungen

• Simuliert den zu erwarteten Bestands und Warenfluss um Bestand sowie Supply und Demand darzustellen.

1/3

Werk 1200 - Dresden

PO

Rohmaterial

WO

Endprodukt

…

Rohmaterialien

Werk 1000 - Hamburg

SOWO

Verpackung Verkaufsauftrag

BoxLeaflet

Flask

TO

End-to-end Supply Chain Analyse

über tausende detaillierter

Auftragspositionen hinweg

Unzufriedener

KundeLieferanten

Problem

DEMO

Operational BA (PPI)Self-service Analytics

Corporate BI

Actionable insight

Every Angle füllt die Lücke mit echten Erkenntnissen

horizontal, prozessorientiert

hohe Detailtiefe und Vielfältigkeit

(zahlreiche Anwender)

multidimensional

hohes Change Level

vertikal, kontrollorientiert

finanziell, strategisch

feste KPI – Dashboards

“Cube-basierte” Analysen

“Many IT projects claim to be ‘plug

and play’ but Every Angle actually did

deliver ‘plug and play’ within 3 days

which is absolutely perfect”

Peter Scherpenisse, Group project manager

At Kverneland Group

„Es ist nicht genug, zu wissen, man muss auch anwenden;

es ist nicht genug, zu wollen, man muss auch tun.“

Johann Wolfgang von Goethe.

Bei allem Analysieren gilt: