Advanced und Predictive Analytics

Seminar A

24. April 2018 von 9:00 bis 17:00 Uhr
Zürich Marriott Hotel, Zürich
Leitung: Dr. Sebastian Derwisch, Data Scientist, BARC GmbH
und Lars Iffert, Analyst, BARC GmbH

Ausgangssituation

Durch Datenanalyse neue Erkenntnisse aus den vorhandenen Datenschätzen zu gewinnen wird immer wichtiger. Fortgeschrittene Analyseverfahren und Vorhersagemodelle (Advanced und Predictive Analytics) stehen bei vielen Initiativen im Mittelpunkt – von Digitalisierung über Big Data bis hin zu operativen und explorativen Business-Intelligence-Verfahren.

Seminarinhalte

Das Seminar gibt einen Einblick in die Einsatzbereiche und Verfahren der fortgeschrittenen Analyse und ihre Einbettung in ein ganzheitliches Vorgehensmodell, das neben der eigentlichen Analyse das Datenmanagement, das Modellmanagement und die Integration in vorhandenen (BI-)Systeme abdeckt. Eine Marktübersicht zu Software- und Service-Anbietern sowie die Vorstellung von Arten der organisatorischen Verankerung fortgeschrittener Analyseverfahren im Unternehmen beschreiben Möglichkeiten der praktischen Umsetzung.

Das Seminar ist keine Ausbildung zum Data Scientist sondern vermittelt ein Überblickswissen für BI-Manager, Key User oder andere interessierte Personen, die ein besseres Verständnis der aktuellen technologischen, organisatorischen, architektonischen und prozessualen Möglichkeiten von fortgeschrittenen Analysekonzepten und -methoden erhalten möchten und Antworten suchen, solche Analyseverfahren in bestehende Prozesse, Systeme und Organisationsformen zu integrieren.

Zielgruppe

Business Intelligence-/Analytics-Anwender
Projektleiter und Projektmitarbeiter von Business-Intelligence-/Analytics, Big-Data, oder Digitalisierungs-Projekten
Mitarbeiter aus dem Business Intelligence Competency Center (BICC)
Mitarbeiter aus IT und Informationsmanagement
Fachliche Koordinatoren der Informationstechnologie, IT-Architektur

Methodik

Die Inhalte werden in kompakten Einzelabschnitten bzw. -vorträgen vorgestellt. Die überschaubare Teilnehmerzahl (typischerweise um die 10 Teilnehmer) erlaubt die Klärung individueller Fragen der Seminarbesucher.

Vorteile und Nutzen für Teilnehmer

Kompakter Wissensaufbau zum aktuellen Thema Advanced und Predictive Analytics
Ganzheitliche Vorstellung von Methoden in Analyse und Datenmanagement, Integrations- und Organisationsaspekten
Unabhängiger Überblick über den Softwaremarkt für Advanced und Predictive Analytics
Konkrete Empfehlungen für Herangehensweisen an fortgeschrittene Datenanalyse
Austauschmöglichkeit mit Dozenten und anderen Seminarteilnehmern zur Klärung ihrer individuellen Fragen.

Das Seminar am 24. April 2018 wird von 09:00 – ca. 17:00 Uhr durchgeführt und beinhaltet zwei Kaffeepausen sowie ein gemeinsames Mittagessen. Folgende Themen und Inhalte werden diskutiert:

Thema	Inhalt
Einordnung von Advanced und Predictive Analytics in die BI-Landschaft und -Aufgaben	Definition und Abgrenzung von Advanced und Predictive Analytics zu BI, Analytics, Data Science etc. Einordnung in die BI-Aufgaben
Aufgaben und Einsatzbereiche	Wo fortgeschrittene Analyse eingesetzt wird Prozessverbesserungen und Automatisierung von Entscheidungen durch Vorhersageverfahren Monetarisierung von Daten: Use Cases für Big Data
Vorgehen und Verfahren – Erfahrungen aus der Umsetzung analytischer Zyklen	Vorstellung des „Analytischen Zyklus“ Eingesetzte Verfahren in der Analyse Erfahrungsbericht aus der Umsetzung – Worauf besonders zu achten ist
Datenmanagement und Technologieintegration für fortgeschrittene Analysen	Vorstellung der unterstützenden und vorbereitenden Datenmanagement-Aufgaben Architekturen für fortgeschrittene Analyse Werkzeuge und Technologiekonzepte des Datenmanagements für die Unterstützung fortgeschrittener Analyse Exkurs: Das Data-Lake-Konzept als Basis für explorative Analysen
Marktübersicht Werkzeuge und Serviceanbieter	Kategorisierung des Marktes von analytischen Applikationen bis hin zu generischen Entwicklungswerkzeugen Übersicht verschiedener Arten von Service-Anbietern Einschätzung führender Anbieter
Organisation und Rollen	Neue Rollen für die fortgeschrittene Analyse: Data Scientist, Data Artist, etc. Team-Ansatz vs. einzelne Data Scientists Möglichkeiten der organisatorischen Integration Erfahrungen aus der deutschen Unternehmenslandschaft
Erfolgsfaktoren	Zusammenfassung. Worauf besonders zu achten ist um den größtmöglichen Nutzen aus fortgeschrittenen Analyseverfahren und -Werkzeuge zu erzielen.