Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

ARCHITEKTURA NOWOCZESNEJ PLATFORMY ANALITYCZNEJ WSPIERAJĄCEJ ZARZĄDZANIE

PAŃSTWEMPATRYK CHOROŚ

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved. Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.

PROGNOZOWANIE

DATA MINING

ANALIZA TEKSTU

OPTYMALIZACJA

STATYSTYKA

Poszukiwanie wartości biznesowej w danych niestrukturalnych, takich

jak media społecznościowe lub zapisy tekstowe w transakcjach

Analiza danych pozwalająca identyfikować wzorce w danych historycznychTakże analizy sieci społecznych

Wykorzystanie danych historycznych do wsparcia podejmowania decyzji

Analiza danych pozwalająca na

identyfikację działańi obszarów generujących

największe korzyści

ANALITYKA

BUSINESSINTELLIGENCE

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

HISTORIA EWOLUCJA ZASTOSOWAŃ

1930-1949Początek ery komputerów

•Turing oraz Good dekodują niemieckie szyfrogramy w czasie II Wojny Światowej

•W Projekcie Manhattan komputery są wykorzystywane do symulowania nuklearnych reakcji łańcuchowych

1950-1969Komercjalizacja

analityki

•Komputer ENIAC tworzy pierwsze modele do prognozowania pogody

•Powstaje pierwszy tok studiów z zakresu badań operacyjnych

•Analityka rozwiązuje zagadnienia logistyczne wspierając przemysł lotniczy

•1966 – powstaje fundament przyszłego SAS Institute jako projekt badawczy US Department of Agriculture

1970 – 1999Powszechność

analityki

•Model Blacka-Scholesa pozwala na przewidywanie optymalnych wycen instrumentów finansowych w czasie

•Powstaje pierwsze komercyjne narzędzie do budowania systemów wspomagania decyzji na podstawie modelowania

•Powstaje Amazon i eBay – rozpoczyna się wyścig w personalizacji podejścia do klienta masowego

•Google aplikuje algorytmy do maksymalizacji istotności wyników wyszukiwania

•Moneyball zmienia sporty profesjonalne dostarczając nowy typ przewagi

2000 – TERAZDuże korzyści

•Analityka jest powszechnie wykorzystywana – od dynamicznej wyceny produktów, przez rekomendacje zakupowe po zarządzanie ruchem itp.

•Pojawia się przewarzanie języka naturalnego – dane niestrukturalne są źródłem (Facebook, doumenty, strony internetowe, wiadomości e-mail)

•Stworzenie koncepcji Big Data

•Ewoluują strategie architektoniczne – od farm serwerów i przewarzania rozporoszonego po idee przetwarzania w chmurze

W PRZYSZŁOŚCIWszechobecna

analityka

•Wymiana modeli analitycznych oparta o przetwarzania w chmurze – unikatowa społeczność programistów, naukowców, managerów i wynalazców

•Każdy wykorzystuje analitykę w codziennych decyzjach dotyczących m.in. edukacji, finansów, kariery

• Industrializacja prognozowania podnosi bezpieczeństwo naszych samochodów

•Zanik marketingu jaki znamy – każda interakcja jest spersonalizowana

Na podstawie opracowania Fico Isaac Corporation

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

DZIEŃ DZISIEJSZY DOJRZAŁOŚĆ SYSTEMÓW WSPARCIA DECYZJI

Zastosowania

• Wspierają większość procesów biznesowych dostarczając informacje i wiedzę

• Realizują raportowanie obligatoryjne, wymianę danych między firmami i instytucjami, rozliczanie celów, monitorowanie realizacji strategii i rozliczanie kosztów metodą ABC

• Opisują zdarzenia biznesowe, przewidują przyszłe zachowania klientów a także wspierają w optymalizacji działań

Funkcjonalności

• Konsolidacja i deduplikacja danych

• Agregacje, obliczenia statystyczne

• Raportowanie statyczne i dynamiczne

• Modele data miningowe, prognozowanie, optymalizacja

• Wzbogacanie i zarządzanie jakością danych

• Platforma dla Data Governance

• Interfejsy operacyjne i operacjonalizacja analityki

Użytkownicy

• Szeroki dostęp do statycznych raportów

• Wykształcone procesy dostarczania informacji, struktur odpowiedzialności

• Rosnąca grupa świadomych odbiorców z kompetencjami analitycznymi i statystycznymi

Ograniczenia

• Bardzo złożone architektury

• Długi cykl wytwórczy i czas wprowadzania zmian

• Niekompletność źródeł, brak wykorzystania potencjału nowych danych

• Brak wsparcia dla modeli samoobsługowych i testowania hipotez biznesowych

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

Dynamika i ciągła interakcja jest codziennością:

• Mobilność, media społecznościowe, natłok informacyjny, dialogi M2M

Nowy klient/interesariusz• Świadomy, wymagający,

elektroniczny i mobilny

Sprawność w realizowaniu złożonych procesów jest nowym polem budowania przewag konkurencyjnych

PRZYKŁADY

• Waze – media społecznościowe w nawigacji

• High Frequency Trading – nowa giełda M2M

• Elektroniczne zapisy do przedszkoli i gimnazjów

• ePUAP

• Zintegrowany Informator Pacjenta i eWUŚ

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

VOLUME - objętość

VARIETY - różnorodność

VELOCITY - dynamika

VALUE - wartość

DZISIAJ W PRZYSZŁOŚCI

WO

LU

ME

N D

AN

YC

H

BIG DATA W PIGUŁCE

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

Ekspert domenowyPodejmuje decyzjeOcenia procesy i korzyści

MANAGER BIZNESOWY

Weryfikuje modeleUruchamia modeleMonitoruje działanie modeliPrzygotowuje dane

PRACOWNIK IT

Eksploracja danychWizualizacja danychTworzenie raportów i analiz

ANALITYK

Analiza opisowaSegmentacja danychModelowanie predykcyjne

STATYSTYK

KLASYCZNY CYKL ANALITYCZNY

Identyfikacja/nazwanieproblemu

Zebraniedanych

Eksploracjadanych

Transformacja & wybór danych

Budowa modelu

Ocena modelu

Uruchomienie modelu

Ocena wyników/wnioski

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

POSZUKIWANIA WŁAŚCIWE CECHY ROZWIĄZAŃ BIG DATA

Dostępność Samoobsługa Wydajność i szybkość

Zdolność do koegzystencji z istniejącymi systemami jest naturalna:

• Klasyczna hurtownia jest jednym ze źródeł

• Klasyczna hurtownia serializuje zidentyfikowane istotne analizy

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

Wprowadzanie danych Inegracja Analiza i raporty

MOBILE BIDATA PREPARATION EXPLORER DESIGNER

• Aplikacja mobilna pozwalająca na interakcję z raportami

• Monitorowanie pracy serwera

• Ładowanie i łączenie danych

• Przygotowanie danych

• Analizy ad-hoc• Eksploracja i

odkrywanie danych

• Tworzenie interaktywnych raportów dla WWW i urządzeń mobilnych

SAS® LASR™ ANALYTIC SERVER

SAS® VISUAL

ANALYTICSJEDNO ROZWIĄZANIE – WIELE RÓL I ODBIORCÓW

Copy r ight © 2012, SAS Ins t i tu te Inc . A l l r ights reserved.

Gwarancja przełożenia Big Data na Big Business

STRATEGIA

• Środowiska analityczne Big Data to inkubator klasycznej analityki i raportowania

• Warto od nich zacząć lub uzupełnić o nie istniejące hurtownie danych

UMIEJĘTNOŚCI

• Narzędzia Big Data nie wymagają kompetencji technicznych

• Kompetencje są już dostępne, wymagają tylko zaadresowania

NARZĘDZIA

• Istnieją, są sprawdzone i gotowe do wykorzystania

• Ze względu na ich specyfikę wdrożenie jest proste i krótkie

NOWOCZESNA PLATFORMA

ANALITYCZNA