Big Data und Messen – „Daten sagen mehr als Worte“ – Julian Cortemme berichtet von der Big Data World

Am 13. und 14. November 2019 fand im Rahmen der TechWeek die Big Data World in den Hallen der Messe Frankfurt statt. Hier konnten Datenspezialisten aller Branchen nicht nur neue Kontakte knüpfen, sondern ganz konkret ihr Wissen in der Data Science erweitern und neue Handlungsansätze für die Digitale Transformation ihrer Unternehmen mitnehmen. Auch dimedis war mit seinem Data Analyst Julian Cortemme vor Ort vertreten, um neue Inspirationen für die Weiterentwicklung des FairMate-Moduls Business Intelligence zu sammeln. An dieser Stelle berichtet er in einem Beitrag über seine Eindrücke der Veranstaltung und wie Big Data auch Messen verändert:

Rund 300 Referenten berichteten auf der diesjährigen Big Data World über die neuesten Entwicklungen rund um das Thema Big Data. (Quelle: Big Data World)

Auch in diesem Jahr habe ich es mir wieder nicht entgehen lassen, die Big Data World in Frankfurt zu besuchen. Die über 100 vertretenen Firmen und Vorträge von rund 300 Referenten bieten immer eine sehr gute Möglichkeit, um sich über die neuesten Entwicklungen und Trends der Data Science zu informieren.

Als Einstieg eine kleine Anekdote eines Referenten vor Ort, die zeigt, wie wichtig das Sammeln von Daten und deren Analyse mittlerweile für Unternehmen ist: Mögen Sie eigentlich Adam Sandler Filme? Laut einer Umfrage, die vor ein paar Jahren durchgeführt wurde, interessieren sich nur die wenigsten Menschen für Filme mit Adam Sandler. Als Netflix sich dann die Daten zum Nutzerverhalten bei ihren Adam Sandler Filmen angeschaut hat, zeigte sich jedoch das Gegenteil: Filme mit Adam Sandler werden häufig geschaut und sehr häufig zu Ende geguckt. Daten sagen also mehr als Worte!

Alle sind sich einig, dass durch die immer weiter voranschreitende Digitalisierung die intelligente Nutzung von Daten in Unternehmen eine Schlüsselrolle einnimmt. Aufgrund des starken Anstiegs an verfügbaren Daten ist laut einer Umfrage des Business Application Research Center daher die Erschließung von neuen und deren Verknüpfung mit bestehenden Datenquellen für Unternehmen ein zentrales Thema. Dabei ist vor allem die Datenqualität von besonderer Bedeutung, da nur mit qualitativ hochwertigen Daten die Vorgänge in einem Unternehmen sauber abgebildet und analysiert werden können. Hier sind wir mit FairMate Business Intelligence schon sehr gut aufgestellt. Alle Messedaten (Tickets, Kunden, Zutritte, Strukturfragen, Leadtracking) werden strukturiert in einem Data Warehouse gespeichert und können dann über unsere Visualisierungssoftware Tableau auch mit externen Datenquellen wie z.B. Google Analytics, Wetterdaten oder auch Exceldateien verknüpft werden. In interaktiven Reports mit diversen Filtermöglichkeiten kann der User die Daten entdecken und daraus seine Schlüsse ziehen.

Tableau: Daten für das gesamte Unternehmen

Auch unser Softwarepartner Tableau war vor Ort und berichtete in dem Vortrag „Data to the people“ über wesentliche Kriterien, die eine gute BI-Software erfüllen muss. Dazu gehört beispielsweise, dass Reports in sämtlichen Unternehmensbereichen einsetzbar sein müssen. Eine Fachabteilung hat andere Anforderungen an Reports als das Management oder ein Analyst, nicht jeder User benötigt daher Zugriff auf alle Daten. In Tableau kann die Verfügbarkeit und die Funktionalität von Reports sehr einfach auf Userebene verwaltet werden. Dafür gibt es je nach Bedarf verschiedene Lizenzen: neben den Standard „Viewer-Lizenzen“, mit denen die User für die Reports Leseberechtigung haben und interaktiv Filter nutzen können, gibt es auch „Explorer-Lizenzen“, mit denen z.B. ein Analyst Reports anpassen und mit den verfügbaren Datenquellen neue Reports erstellen kann. In FairMate Business Intelligence stehen den Usern beide Lizenzarten zur Verfügung, um Reports optimal für alle Unternehmensbereiche aufbereiten zu können.

Trendthema Machine Learning kann No-Show-Raten von Messen minimieren

Zur Verbesserung von Prognosen liegt das so genannte „Machine Learning“, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, voll im Trend. Mit Hilfe von Algorithmen kann so z.B. der Einfluss von bestimmten Eingabedaten auf die Zielvariable bestimmt werden, was zukünftige Prognosen genauer werden lässt. Ein Beispiel: eine Zielvariable könnte die No-Show-Rate einer Messe sein, also der Anteil an Ticketinhabern, die nicht zu Messe erscheinen. Eingabedaten könnten dann Zeitpunkt des Ticketkaufs, Land/Stadt des Ticketinhabers, Strukturdaten oder ähnliches sein. Wenn man nun den Einfluss dieser Eingabedaten auf die No-Show-Rate durch Machine Learning ermittelt, kann man im Vorfeld einer Messe sehr gut voraussagen, wie hoch die No-Show-Rate bei der kommenden Messe sein wird. Bei Ticketkäufern, die ein hohes No-Show-Risiko haben, kann man dann vor der Messe mit einer automatisierten Mail gesondert gegensteuern und auf alle mit der Messe verbundenen Vorteile hinweisen, um die No-Show-Rate zu minimieren.

Wir prüfen derzeit, wie wir maschinelles Lernen bei FairMate Business Intelligence einsetzen können, um unsere Messekunden in ihren Reports dabei zu unterstützen, die Prognosen der Zielvariablen zu verbessern. Den Messegesellschaften kann dies dabei helfen, die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und entsprechend zu reagieren. Automatisierte Warnungen können dabei helfen im Vorfeld zu erkennen, ob sich genügend Besucher aus den jeweiligen Bereichen registrieren und frühzeitig Ursachenforschung zu betreiben und Gegenmaßnahmen einzuleiten, wenn dies nicht der Fall ist.

KI findet immer mehr Einzug in das alltägliche Leben

Sehr interessant war auch der Vortrag „How AI enables customer centricity. What we can learn from China“ von Steven McAuley (TinyBox). Zwar gibt es künstliche Intelligenz schon über 60 Jahre als Forschungsgebiet, für die Menschen im Alltag war dies aber sehr lange nicht sichtbar. Dass sich KI gerade enorm weiterentwickelt, liegt laut McAuley im Wesentlichen an neuen Fortschritten und Synergieeffekten der folgenden drei Bereiche:

  • Große verfügbare Datenmengen
  • Fortschritte im Bereich der neuronalen Netze bzw. im Deep Learning (eine Methode des Machine Learnings)
  • Bezahlbare Rechenpower, um großen Datenmengen als Grundlage für die Algorithmen auswertbar zu machen

Schon jetzt ist künstliche Intelligenz in unserem Alltag ein fester Bestandteil, insbesondere durch Internet-KI wie Google Search, Google Maps, Facebook, Instagram oder YouTube. Um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und Produkte verbessern zu können, wird daher für Unternehmen auch die Nutzung von Feedbackschleifen, generiert aus großen Datenmengen und KI, immer relevanter. Aus B2C wird C2B! Auch in Alltagssituationen werden die Grenzen immer weiter ausgereizt, an denen der Mensch aufhören kann und die künstliche Intelligenz übernimmt. McAuley nannte in seinem Vortrag dazu ein konkretes Beispiel: In Peking gibt es zurzeit eine Kooperation von Alibaba und KFC. Das „Smile to pay“ genannte Projekt ermöglicht Kunden von KFC mit einem Alipay-Konto, beim Bezahlvorgang einfach in eine Kamera zu schauen. Eine KI mit Gesichtserkennung sorgt dann dafür, dass der Rechnungsbetrag automatisch vom Konto abgebucht wird. Dies kann sehr schnell und praktisch sein, wenn man gerade mal keine Zahlungsmittel zur Hand hat.

Welche Bedürfnisse hat der Kunde? Welche Prozesse nerven meine Kunden und wie kann man diese Prozesse verbessern? Das sind zentrale Fragen, die sich Unternehmen stellen und die mit Hilfe von großen Datenmengen und KI nun immer besser beantwortet werden können.

Insgesamt war die Big Data World für mich absolut eine Reise wert und ich freue mich schon auf die Big Data World in diesem Jahr, die vom 17. bis 18. November 2020 in Frankfurt stattfindet.

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Über den Autor:
Julian Cortemme ist Data Analyst mit langjähriger Erfahrung als Berater in der Data Analysis. Der diplomierte Finanz- und Wirtschaftsmathematiker ist bei dimedis für die Weiterentwicklung von FairMate Business Intelligence verantwortlich, um die umfangreichen Daten im Messeumfeld nutzbar zu machen und die Messekunden bei operativen und strategischen Entscheidungen zu unterstützen.

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