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Digitalisierung und Data Driven Organisation durch Business IntelligenceUwe Munk (Senior Manager)—Hamburg, 02.12.2019
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Document Classification: KPMG Confidential
© 2019 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.
Ihr Präsentator heute
Uwe MunkSenior Manager
T +49 421 335577-859M +49 172 8238 647umunk@kpmg.com
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AgendaDigitalisierung und Data Driven Organisation durch Business Intelligence
Was hat sich mit der Digitalisierung eigentlich wirklich verändert?1
Schreckgespenst: Disruption2
Die Antwort I: Das datengetriebene Unternehmen3
Die Antwort II: Digitalisierung ermöglicht neue Geschäftsmodelle4
Aktuelle Trends im Data & Analytics Umfeld5
Digitalisierung
Was hat sich verändert?
Standortbestimmung
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Business Intelligence (BI)Business Intelligence beschreibt die Fähigkeit, Daten in Mehrwert für den Kunden zu transformieren.
Daten in Geschäftsnutzen wandeln
Business Intelligence ist die Fähigkeit den Geschäftserfolg zu erhöhen, indem interne und externe Informationen kontinuierlich stärker genutzt werden. BI versorgt die Entscheider mit Finanz- u. operationalen Informationen um ein effektives Performance Monitoring,Entscheidungsunterstützung und Automatisierung zuermöglichen.
DATAWAREHOUSING
OPERATIONALPERFORMANCEMANAGEMENT
BUSINESSPERFORMANCEMANAGEMENT
SOLUTIONS(SAP, IBM, ORACLE, SAS,..)
BIG DATA
PLANNINGBUDGETING
FORECASTING
ETLCORPORATEPERFORMANCEMANAGEMENT
KPIs(EVA, ROCE,
BSC,..)
ANALYTICS
SIMULATION
OLAP, ROLAP, HOLAP, MOLAP
Master Data Management
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Von Menschen generiert
Von Unternehmengeneriert
Von Maschinengeneriert
Durch Interaktiongeneriert
Die Daten-Revolution ist in vollem Gange!
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Internet Economy Data Economy
Unternehmen im Umbruch: Data-Driven Economy
1990s NOW
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Business Intelligence / Data & Analytics – Das Herz der DigitalisierungBusiness Intelligence beschreibt die Fähigkeit, Daten in Mehrwert für den Kunden zu transformieren.
Virtual Assistants
Advanced /AugmentedAnalytics
MachineLearning
Blockchain
Cloud Computing
Data Mining
CognitiveAnalytics
ArtificialIntelligence
RPA
DecisionModels
Deep Learning
Internet ofthings
Data Lake
ClosedSystems
Mobile Apps
Web Apps
Der Business Intelligence Markt ist einer der am schnellsten wachsenden.
Heutige Geschäftsheraus-forderungen benötigen die Analyse von großen und komplexen Kombinationen an Datenmengen) / Datenquellen und hochentwickelte Datenmodelle.
BIData & Analytics
MetadataManagement
Analytical Ops
Schreckgespenst
Disruption ???
Herausforderung für (fast) alle Unternehmen und Branchen
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Disruption im Zeitalter der „Data Economy“
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Wo liegen heute die Herausforderungen für die Unternehmen?
In der von Vason Bourne erstellten Studie stimmen viele nahmhafte CxO´s überein, Disruption und Digitalisierung die Treiber für Herausforderungen und Veränderungen im Unternehmen sind.
Hier die drei wesentlichen Herausforderungen (Zitat):
© 2019, by technology market research Vanson BourneSource: The global survey was conducted in September 2019 among 270 senior business and IT decision makers in the Americas, Europe and Asia Pacific.
neue Technologien neue Kundenanforderungenneue Marktteilnehmer
DigitizationIs Widesread…Yet theJourney is long
of respondents confirmed theyare either moving to a digital business or leveraging/pilotingdigital technology to changebusiness models, processesand/or systems.
99%
Yet only 10% have fully realized widespreaddigital transformation.Most companies are making progress with theirdigitalization efforts, but the journey is still consisdered long with few realizing digital nirvana. This is a key enabler for taking the next step ofembracing AI.
*Research commissiones by Teradata and conducted byindependent research firm Vason Bourne in September 2019.
94%
61%
Under Pressure
Of businesses are experiencing someform of disrepution and are rethinkingapproaches and processe to keeppace.
Are underprepared to strategicallyaddress market-distruptive competitors.
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Beispiel – Kunden-Use-Case aus dem Handel
Anwendungsfall: Personalisierung Katalog
Nach Zielgruppe gerichtete personalisierte Artikelauswahl auf dem Katalog-Cover
Präferenzen: — Alter — Mädchen Kleidung— Männliche Singles— etc.
Antwort 1
Das datengetriebene Unternehmen
Digitalisierung „für mich“
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© 2015 Teradata
Operative Überlegenheit und Innovation
Was ist ein datengetriebenes Unternehmens?
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Ein datengetriebenes Unternehmen: Operative Überlegenheit und Innovation
Ein datengetriebenes Unternehmen zu werden stellt heute einen überlebenswichtigen Wettbewerbsvorteil dar. Ein auf Daten gestütztes Betriebsumfeld ist unverzichtbar. Essentiell dafür ist, dass diese Entscheidung vom Vorstand getragen wird.
Sie sind ebenfalls erfolgreicher auf den Gebieten Kreativität und Innovation.
Sie sind zudem besser aufgestellt, wenn es darum geht, neue Entscheidungen oder Ideen durchzusetzen. Bottom-up und top-down.
Datengetriebene Unternehmen sind profitabler als ihre Konkurrenz.
Die Vorteile für Unternehmen, die Daten sinnvoll nutzen, beinhalten:
Datengetriebene Unternehmen
Unternehmen ohne Fokus auf Daten
VS.
Besserer Austausch von Wissen
Bessere Zusammenarbeit
Höhere Qualität und schnellere Ausführung
Schnellere Entscheidungen
VS.
VS.
VS.
VS.
VS.
VS.
VS.
Quelle: Die Daten in dieser Info-Grafik basieren auf einer globalen Umfrage von 362 Senior Executives, die zw. September und Oktober 2014 von der Economist Intelligence Unit durchgeführt wurde.
68%
78%
65%
40%
37%
42%
70% 41%
59% 33%
55% 24%
55% 28%
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Data-Driven eCommerce Delivering On Trend Fashions at Exceptional Value
Kundenbeispiel: bonprix in Hamburg
bonprix prides itself on harmonized sales channels.
With individualization and 'one-to-one communication’, bonprix has experienced double digit revenueand profitable growth by positioning their own label and ensuring that it is at an affordable pricefor everyone.
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Beispiel: Data-Driven Customer Journey im E-Commerce
Erfahrungsgetrieben— Artikelplatzierung im
Webshop / im Store / im Einzelhandelsgeschäft
Algorithmusbasiert— Renner Artikel — Hohe Marge — Dynamische Inhalte aber
Regel weiterhin statisch
Daten basiert— Experte analysiert Daten
und trifft Entscheidung — Personalisierung erhöht die
Anzahl der zutreffenden Entscheidungen sowie ihre jeweilige Änderungsfrequenz
Machine Learning basiert— Dynamische Anpassung der
Regeln — Modellgüte verbessert sich
mit mehr Daten
Automatisierte Entscheidungen— ML-basierte Einschätzung der
Customer Journey — Automatisierte Preisentscheidung im
Shop auf Basis des Click-Verhaltens — Dynamische Regel
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Kundenbeispiel: Campaign Management – Data Driven Customer Journey
CustomerWebshop E-MailMobile Shop KatalogOnline Marketing
Newsletter Kampagnen Warenkorb Reaktivierungsmaßnahmen Call-Center Katalog Management Personalisierung
visitors, cookies(UID,
logins
visitors, cookies(UID,
logins
ppening, clicks,bounces,
permissions
landings,campaigns,
conversions (cpcety.)
advertising, circulation,campaigns(costomers,
customer groups)
orders, deliveries, returns, customer
data
Antwort 2
Digitalisierung ermöglicht neue Geschäftsmodelle
Digitalisierung „für mich“
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Improve Paper Process Manufacturing UptimeUse machine logs, parsed to create significant machine events. Use pattern matching and affinity analysis to predict machine failure and likelyreplacement parts.
Process Auto Equip— Line equipment— Sensor logs
— nPath Pattern detection— Affinity analysis— Visualization
Kundenbeispiel: neues Geschäftsmodell mittels BI
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Beispiel: Umsetzung in der VersicherungsbrancheMachine Learning Platform für Echtzeit Versicherungsangebote
SituationEin Versicherer möchte am Auto-Versicherungsmarkt “neu” teilnehmen und dadurch wachsen, indem er neue Online-Angebote für Autoversicherung „Premium“ sehr attraktiv anbietet
Um im Markt wettbewerbsfähig aufzutreten möchte er ein alternatives Preis-Angebot kreieren und dazu Machine Learning Allgorithmen einsetzen
ProblemDas alternative Preis-Modell benötigt 100+ KPI´s für ein einziges Angebot und es muss in ca. 1 sec. gerechnet/gescored werden. Nur hiermit können die SLA-Anforderungen erfüllt werden. Es müssen KI-Algorithmen und Geschäftsregeln dazu ausgewertet werden.
SolutionAufbau eines „AnalyticalOps“ Layers das sowohl multi-language ML unterstützt und fähig ist diese Modelle in realtime (< 1 sek) ensprechendauszuwerten und auszugeben.
Ergenis:• 5-10% Uplift in der individuellen Risiko Analyse im
Segment „Premium“ lässt ca. 1000 neue Verträge im Monat erwarten.
• 10 Minuten Rollout-Zeit vs 9 Monaten vorher• automatisches dauerhaftes Lernen der Modelle,
Reporting, Zusammenstellung der Angebote und Freigaben durch das Management
Data & Analytics
die neuesten Trends
Aktuelle Themen / Herausforderung / Umsetzung
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Aktuelle Trends in Business Intelligence - Umfeld
Operationalisierungmit Hilfe Von Digitalisierung
Disruption begegnen mitagilen KI-getriebenenneuen Geschäftsmodellen
CLOUD
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Operationalisierung von Analytics
external dataiterationdata-miningstatisticsvalue-driven
flexibilityexplorationdiscoverymodellingblue-sky ideation
ANALYTICS
OPERATIONS
securitygovernancecompliancecurationdeployment
maintenanceintegrationtestingengineeringprocess-driven
AnalyticOps
2 WEEKS
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Gartners Hype - Circle
ARTIFICIALINTELLIGENCE
DEEP LEARNING
BIG DATA
MACHINELEARNING
DATASCIENCE
ADVANCEDANALYTICS
PREDICTIVEANALYTICS
DATAMINING
Source: [.Gartner 2018..].
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Lagereinsatzplanung auf Basis von AbverkaufsprognosenMittels Abverkaufsprognosen auf Tagesbasis für die nächsten zwei Wochen wird eineLogistikeinsatzplanung durchgeführt. Hierzu werden Machine-Learning Algorithmen eingesetzt.
Logistikdaten• Lagerkapazität• Mitarbeiter• Rahmenbedingungen
Abverkaufsprognose• Vertriebs-Daten: Bewegungsdaten Saison Wetter Aktionen Bestände
Hadoop• Prognose des Abverkaufs
und darauf basierendeLagereinsatzplanung
Kundenbeispiel: Handel - Logistikeinsatzplanung
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Beispiel für Deep Learning
Binärisierung eines Audi A7:— Viele Bilder in Bits zerlegt— neuronales Netzwerk trainiert— Erkennung liegt bei 95+% - besser als der Mensch— geht auch in der Medizin – z.B. Röntgenbilder
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Vorteile wie Flexibilität der Cloud nutzen – Nachteile nicht ignorieren
Besserer time-to-valueZeitraubende Roll-out Prozesse vermeiden
Kostenverschiebung zu OpExOft präferiert gegenüber CapEx
Finanzielles Risiko minimierenKlein starten, wachsen soviel wie nötig
Geld sparenGlaubenssatz für Cloud = Kosten sparen
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zwei Ansatzmöglichkeiten (teilw. Zukunft)
As-a-service
“Manage bitte das Eco-System für mich aberich wähle aus, welche Applikationen online gehen.”
Vorteil: Hilfe beim Infrastruktur Management und Wissenssuport beim Aufbau der Cloud-Lösung
Platform: z.Zt. in Deutschland kaum verfügbar
Konditionen: tbd
Use CasesWie links dargestellt
Do-it-yourself
“Ich gehe in die Cloud und bin selbstverantwortlich für den Aufbau u. Wartung meinerInstallation.”
Vorteil: Breite und vollumfänglicheSystemverfügbarkeit
Platform: AWS, Azure, Google
Konditionen: stündlich bis mehrjährig
Use Cases:Produktive Analytics SystemeProofs of Concept/Test & DevelopmentDiscovery Analytics/Data Labs
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Weitere Informationen finden Sie auf….
https://atlas.kpmg.de/
Vielen Dank
Uwe MunkSenior Manager
T +49 421 335577-859M +49 172 8238 647umunk@kpmg.com
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