data mining mit sas

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© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH SAS Analytics Portfolio für Data Mining Anwendungsszenarien Data Mining mit SAS® Dr. Ramin Norousi und Dr. Horst-Florian Jaeck | MHPBoxenstopp: 03.05.2016

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Page 1: Data Mining mit SAS

© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

SAS Analytics Portfolio für Data Mining Anwendungsszenarien

Data Mining mit SAS®

Dr. Ramin Norousi und Dr. Horst-Florian Jaeck | MHPBoxenstopp: 03.05.2016

Page 2: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 2

03.05.2016 Enterprise Architect Solution Requirement Engineering mit dem Enterprise Architect

10.05.2016 SAP Planungstools im HANA Zeitalter Wie ist die Lage und wohin geht die Reise?

10.05.2016 Lieferantenbeurteilung 10.0 Neuerungen der Lieferantenbeurteilung 10.0

und die Lieferantendatenbank

31.05.2016 Custom Code Management Solution Ihre Lösung um das Innovationspotential mit der Qualität von Morgen

zu erhöhen!

31.05.2016 BIG DATA Big Data in Zeiten der Digitalisierung

Einleitung

MHPBoxenstopp: Data Mining mit SAS®

Agenda

Weitere MHPBoxenstopps www.mhp.com/events

Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.

Wo Sie uns in 2016 auch finden können… www.mhp.com/events

11.00 - 11.10 Uhr Begrüßung Dr. Horst-Florian Jaeck

11.10 - 11.45 Uhr Vortrag Dr. Ramin Norousi

11.45 - 12.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über die Chat-

funktion im rechten Fenster Fragen einreichen.

www.youtube.de/MHPProzesslieferant www.slideshare.net/MHPInsights

Page 3: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 3

MHPBoxenstopp: Data Mining mit SAS®

Ihre Gesprächspartner

Dr. Horst-Florian Jaeck

Senior Manager

SU CRM

Dr. Ramin Norousi

Senior Consultant

SU CRM

Page 4: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 4

Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.

Genauso wie im Großen und Ganzen.

MHPBoxenstopp: Data Mining mit SAS®

Wir wissen aus Erfahrung,

wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.

Page 5: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 5

Mieschke Hofmann und Partner (MHP)

A Porsche Company

MHPBoxenstopp: Data Mining mit SAS®

Der Unterschied

Symbiose aus Management- + IT-Beratung l Prozesslieferant l Excellence l Automotive l Kunden

Die Kompetenz Ganzheitliches Beratungsportfolio über die gesamte Wertschöpfungskette

Technology

Services

Application

Mgmt.

Services

Product

Lifecycle

Mgmt.

Supply

Chain

Mgmt.

Production

& Opera-

tions Mgmt.

Customer

Relations

Mgmt.

Finance &

Controlling

Business

Intelligence

After

Sales

Retail

Mgmt.

Human

Resources

Die Leistung

Management Consulting

System Integration

Managed Services

Business Solutions

Page 6: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 6

Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.

Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.

MHPBoxenstopp: Data Mining mit SAS®

Technology

Services

Application

Mgmt.

Services

Product

Lifecycle

Mgmt.

Supply

Chain

Mgmt.

Production

& Opera-

tions Mgmt.

Customer

Relations

Mgmt.

Finance &

Controlling

Business

Intelligence

After

Sales

Retail

Mgmt.

Human

Resources

Production Planning

Strategic Production

Consulting

Lean Production

Manufacturing

Execution

Maintenance

Retail Service

Management

Retail Consulting

Fleet Management

Sourcing

Planning

Affiliation

Performance

Development & Talent

Management

Governance, Risk and

Compliance

Template

Development and

Rollouts

Business Process

Development &

Optimization

Legal and Fiscal

Requirements

Accounts, Reporting

and Consolidation

System Harmonization

CIO Management

Consulting

Enterprise Content

Management

Standard Software

Individual Software

Application & Process

Services

Application

Management

Consulting

Product Structure

Management

Product Development

Process (PDP)

Management

SAP PLM Consulting &

Solution

Implementation

PTC Windchill Solution

Integration

DS Enovia V6 Solution

Integration

PLM Strategy &

Management

Consulting

Production

Logistics

Procurement & Quality

Sales Logistics

Service Management

Spare Parts

Management

Supply Chain &

Demand Planning

Service Management

Spare Parts

Management

Warranty Processes

(Pro-active) Complaint

Management

Digital incl. Connected

CRM & Social CRM

CRM Strategy &

Management

Consulting

Sales Force

Automation incl.

Mobile CRM

Analytics incl.

Segmentation &

Campaign

Management

Vertical Retail

Integration

(Pro-active) Complaint

Management

BI Technology

BI Strategy

Integrated Corporate

Planning

Analytical Business

Processes

Next Generation BI &

BIG DATA

Mobile BI Scenarios

CRM IT Consulting &

Solution

Implementation

Transition & Change

Management

Administrative Core

Processes

MHP Dealer

Performance

Management

Finance and

Controlling for

Automotive Retailers

Dealer Management

Systems

MHP Carbon

Innovations Connected Vehicle Future City Sustainable

Mobility Digitalisierung

Page 7: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7

Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.

Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.

MHPBoxenstopp: Data Mining mit SAS®

Technology

Services

Application

Mgmt.

Services

Product

Lifecycle

Mgmt.

Supply

Chain

Mgmt.

Production

& Opera-

tions Mgmt.

Customer

Relations

Mgmt.

Finance &

Controlling

Business

Intelligence

After

Sales

Retail

Mgmt.

Human

Resources

Production Planning

Strategic Production

Consulting

Lean Production

Manufacturing

Execution

Maintenance

Retail Service

Management

Retail Consulting

Fleet Management

Sourcing

Planning

Affiliation

Performance

Development & Talent

Management

Governance, Risk and

Compliance

Template

Development and

Rollouts

Business Process

Development &

Optimization

Legal and Fiscal

Requirements

Accounts, Reporting

and Consolidation

System Harmonization

CIO Management

Consulting

Enterprise Content

Management

Standard Software

Individual Software

Application & Process

Services

Application

Management

Consulting

Product Structure

Management

Product Development

Process (PDP)

Management

SAP PLM Consulting &

Solution

Implementation

PTC Windchill Solution

Integration

DS Enovia V6 Solution

Integration

PLM Strategy &

Management

Consulting

Production

Logistics

Procurement & Quality

Sales Logistics

Service Management

Spare Parts

Management

Supply Chain &

Demand Planning

Service Management

Spare Parts

Management

Warranty Processes

(Pro-active) Complaint

Management

Digital incl. Connected

CRM & Social CRM

CRM Strategy &

Management

Consulting

Sales Force

Automation incl.

Mobile CRM

Analytics incl.

Segmentation &

Campaign

Management

Vertical Retail

Integration

(Pro-active) Complaint

Management

BI Technology

BI Strategy

Integrated Corporate

Planning

Analytical Business

Processes

Next Generation BI &

BIG DATA

Mobile BI Scenarios

CRM IT Consulting &

Solution

Implementation

Transition & Change

Management

Administrative Core

Processes

MHP Dealer

Performance

Management

Finance and

Controlling for

Automotive Retailers

Dealer Management

Systems

MHP Carbon

Innovations Connected Vehicle Future City Sustainable

Mobility Digitalisierung

Data Mining

Page 8: Data Mining mit SAS

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 8

1. Einführung

2. SAS® - Das Unternehmen

3. SAS® Lösungen

4. Live Demo mit SAS® Advanced Analytics

5. Fazit

Page 9: Data Mining mit SAS

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 9

1. Einführung

2. SAS® - Das Unternehmen

3. SAS® Lösungen

4. Live Demo mit SAS® Advanced Analytics

5. Fazit

Page 10: Data Mining mit SAS

10 © 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

Data Mining Anwendungsfälle

1. Einführung

Was sind die

Indikatoren eines

Maschinenausfalls?

Welche

Fehlerschwerpunkte

kann man aus den

Reparaturdaten

identifizieren?

Preisoptimierung

auf Basis der

prognostizierten

Nachfrage auf

Produktebene.

Wie hoch wird

die Krankenquote

in den nächsten

Monaten sein?

Welche homogenen

Kundensegmente kann

ich identifizieren?

Wie kann ich

Kaufabbrüche

in meinem

Web-Shop

verhindern?

Welches

Produkt soll

als Nächstes

angeboten

werden?

Welche Kunden

kündigen mit

einer höheren

Wahrscheinlichkeit?

Page 11: Data Mining mit SAS

11 © 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

Data Mining - Die Techniken

Entdecken unbekannter Einflußfaktoren

und Messung ihrer Aus- wirkung und Stärke

Klassifikation

Bildung von Gruppen verwandter (homogener) Beobachtungen

Clusteranalyse

(Segmentierung)

Methoden Anwendungsbeispiele

Prognose von

Maschinenausfällen

Bildung homogener

Kundensegmente

Auftreten häufiger Merkmale oder Merkmalskombinationen

Erkennen von Trends und saisonalen Effekten

Assoziationsanalyse

Forecasting (Zeitreihenanalyse)

Warenkorbanalyse

Prognose der

Krankenquote

1. Einführung

Data Mining-Methoden Anwendungsbeispiele

Absatz- und

Umsatzprognose

Anomaliedetektion

Recommendation

Engine

Identifikation von

Fehlerschwerpunkten

Page 12: Data Mining mit SAS

12 © 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

Beschwerdemanagement

Echtzeit Monitoring von Studien

Identifizierung von

Fehlermustern

Predictive Maintenance

Vorausschauende Beschaffung Next Best Offer

Abwanderungsanalysen

Absatzprognosen

Risiko- und Betrugsanalysen

Forschung

Entwicklung

Produktion

Logistik Marketing &

Vertrieb

Finanzen

Aftersales

Data Mining Anwendungsfälle entlang der gesamten Wertschöpfungskette

1. Einführung

Page 13: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 13

Auswahl der Daten

Datenkonsolidierung

Stat. Stichprobenverfahren

Untersuchung der Daten

Grafische Exploration

Variablenselektion

Modifikation der Daten

Messwertaufnahme

Umgang mit fehlenden Werten

Beurteilung der Modelle

Cutoff Analysen

Erstellung von Reports

Modellierung der Daten

Entscheidungsbäume

Neuronale Netze

Sample 1

Modify 3

Model 4

Assess 5

Explore 2

Modify 3

Sample 1

Explore 2

Model 4

Assess 5

1. Einführung

Das SEMMA Prinzip als analytisches Vorgehensmodell in SAS Projekten

Page 14: Data Mining mit SAS

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 14

1. Einführung

2. SAS® - Das Unternehmen

3. SAS® Lösungen

4. Live Demo mit SAS® Advanced Analytics

5. Fazit

Page 15: Data Mining mit SAS

15 © 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

Gegründet 1976 in Cary, North Carolina

14.000+ Mitarbeiter in 400 SAS Offices in 56 Ländern

Größtes Softwareunternehmen in privater Hand

Quelle: SAS Institute

Marktanteil Advanced Analytics

33%

0 $

1 $

2 $

3 $

2014200219901978

25%

Investition in F&E

80.000+ in 148 Ländern

14.010 Mitarbeiter

DACH

€ 600+

Mitarbeiter DACH

142 Mio. €

Umsatz 2015

9 Standorte mit Beratung & Service

3,16 Mrd. US-$

Umsatz 2015

2. SAS® - Das Unternehmen

Page 16: Data Mining mit SAS

16 © 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH

SAS ist vielfach als einer der führenden Anbieter von Forrester Research

nominiert worden: 2016 als beste Customer Analytics Solution

Quelle: Gartner, Forrester Wave

Customer Analytics Solution,

Q1 2016

Business Intelligence Platforms,

Q1 2015

Big Data and Predictive Solutions,

Q2 2015

„SAS continues to be an analytics powerhouse. With a strategic focus on analytics since 1973,

it is no surprise that SAS offers predictive analytics solutions that offer almost every feature

a data scientist or business user could ever want.“ Forrester Research, Inc.

2. SAS® - Das Unternehmen

Page 17: Data Mining mit SAS

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 17

1. Einführung

2. SAS® - Das Unternehmen

3. SAS® Lösungen

4. Live Demo mit SAS® Advanced Analytics

5. Fazit

Page 18: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 18

3. SAS® Lösungen

Eine Auswahl…

Customer Intelligence

Event Stream Processing Predictive Maintenance

Advanced Analytics Big Data Analytics

Risiko- und Betrugs-

management

In Ihre Prozesse integrierte SAS Lösungen helfen, aus der Vergangenheit

zu lernen, die Gegenwart zu steuern und die Zukunft zu prognostizieren

Page 19: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 19

3. SAS® Lösungen

Eine Auswahl…

Customer Intelligence

Event Stream Processing Predictive Maintenance

Advanced Analytics Big Data Analytics

Risiko- und Betrugs-

management

Mit SAS Predictive Maintenance den prädiktiven Analysezyklus

vereinfachen und beschleunigen. Die PM-Lösung unterstützt alle

Aspekte des Anlagenbetriebs:

Integration und Verwaltung der auszuwertenden Daten

Analysieren, alarmieren, prognostizieren

Erkennen, optimieren, berichten

Automatische Überwachung

Dashboards

Vielseitige Analysewerkzeuge

Handeln und anpassen

Modellpflege

Laut einer IDC-Studie hält SAS 35,4% der Marktanteile - im

Bereich Advanced Analytics.

SAS Advanced Analytics Lösungen umfassen u. a.:

Data Mining / Maschinelles Lernen

Statistische Analysen

Forecasting

Text Analytics

Optimierung & Simulation Model Manager

SAS Factory Miner

In Ihre Prozesse integrierte SAS Lösungen helfen, aus der Vergangenheit

zu lernen, die Gegenwart zu steuern und die Zukunft zu prognostizieren

Page 20: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 20

3. SAS® Lösungen

Eine Auswahl…

Customer Intelligence

Event Stream Processing Predictive Maintenance

Advanced Analytics Big Data Analytics

Risiko- und Betrugs-

management

Mit dem SAS® Event Stream Processing Engine Daten in

Echtzeit analysieren, damit man sofort reagieren kann:

Konsolidierung von Datenquellen

Außergewöhnliche Verarbeitungsleistung (>1 Mio./Sek.)

Reaktion in Echtzeit

Leistungsstarke Prüfung von Ereignisströmen

Anpassbare In-Stream-Analysen (Visuelle Schnittstelle)

Hohe Skalierbarkeit

(optmierte In-Memory-Grid-Verarbeitung)

Mit den SAS® Customer Intelligence-Lösungen können

Kundenbeziehungen entlang der Customer Journey gestaltet

und gemanaged werden:

Customer Decision Hub-Konzept als eine

zentrale Entscheidungsinstanz für eine

Echtzeitsteuerung von sämtlichen Kunden-

Interaktionen.

Inbound, Outbound

Erkenntnisse, Regeln und Aktionen

In Ihre Prozesse integrierte SAS Lösungen helfen, aus der Vergangenheit

zu lernen, die Gegenwart zu steuern und die Zukunft zu prognostizieren

Page 21: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 21

3. SAS® Lösungen

Eine Auswahl…

Customer Experience

Management

Event Stream Processing Predictive Maintenance

Advanced Analytics Big Data Analytics

Risiko- und Betrugs-

management

SAS® Data Loader for Hadoop

Self-service Big Data

Manage data inside Hadoop

Reduce Complexity of Hadoop

Accelerate Business user adoption

Acquiring, structuring, cleaning and transforming

SAS Big Data Lab Einsatzfertige Komplettlösung zum Testen neuer

Ideen auf neuesten Technologien wie Hadoop und

In-Memory ohne tiefes Know-how

Mit den Risk Management Lösungen von SAS Risiken besser

verstehen und Chancen schneller Nutzen:

Governance, Risk und Compliance

High-Performance Risk Management

Model Risk Management

Stresstesting

BCBS 239

In Ihre Prozesse integrierte SAS Lösungen helfen, aus der Vergangenheit

zu lernen, die Gegenwart zu steuern und die Zukunft zu prognostizieren

Page 22: Data Mining mit SAS

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 22

1. Einführung

2. SAS® - Das Unternehmen

3. SAS® Lösungen

4. Live Demo mit SAS® Advanced Analytics

5. Fazit

Page 23: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 23

4. Live Demo mit dem SAS® Visual Analytics™ und SAS® Enterprise Miner™

SAS® Visual AnalyticsTM

ist ein neues Tool von SAS® für intuitive Datenanalyse, bei der die Suche nach

Ursachen und die Erstellung von on the fly-Prognosen ohne statistische

Vorkenntnisse möglich sind. Somit ein neues interdisziplinäres und flexibles

Arbeiten. Leistungsstark durch In-Memory Technologie.

Aus explorativen und prädiktiven Modellen Erkenntnisse als Grundlage für

bessere Geschäftsentscheidungen gewinnen

SAS® Enterprise MinerTM

ist eine interaktive Modellierungsumgebung mit Selbstdokumentation, bei dem sich der gesamte

Data- und Text-Mining-Prozess effizient abbilden lässt, um das optimale Ergebnis zu erzielen.

Darüber hinaus enthält die Software mehr prädiktive Modellierungstechniken als jedes andere Data

Mining-Paket. Ausgewähltes Set von High-Performance-Analytics.

Page 24: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 24

4. Live Demo mit dem SAS® Analytics

SAS® Live Demo

Beispiel:

Churn-Management

Exploration

Modellierung

Live Demo mit dem SAS® Visual Analytics™ und SAS® Enterprise Miner™

Page 25: Data Mining mit SAS

Agenda

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 25

1. Einführung

2. SAS® - Das Unternehmen

3. SAS® Lösungen

4. Live Demo mit SAS® Advanced Analytics

5. Fazit

Page 26: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 26

Hohe Benutzerfreundlichkeit: Die Arbeitsweise erfolgt visuell und prozessorientiert

Dokumentation von Prozessen für Transparenz und Nachvollziehbarkeit

Eine durchgehende Programmiersprache entlang des Analytischen Lifecycles

Flexible Individualisierungs- und Erweiterungsmöglichkeiten durch R und Python

Automatisierbarkeit des analytischen Lifecycles

Verwendung von Machine Learning Algorithmen (z.B. Random Forest)

Factory Miner für Erstellung und Aktualisierung von hunderten von Modellen

Model Manager zum Verwalten und Überwachen von erstellten analytischen Modellen

5. Fazit

Einschätzungen und Besonderheiten von SAS® Analytics Portfolio

Page 27: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 27

5. Fazit

Einschätzungen und Besonderheiten von SAS® Analytics Portfolio

Große Datenmengen knacken mit SAS® High-Performance Analytics

SAS® Grid Computing: Daten und Analysen auf viele Rechner verteilen

SAS® In-Database: Analytics zu den Daten bringen

(Scoring direkt in die Datenbank übertragen, wie bspw. auf Hadoop oder SAP HANA)

SAS® In-Memory Analytics: Blitzschnelle Berechnung im Hauptspeicher

Vorgefertigte (Branchen-)Lösungen:

Big Data Analytics

Event Stream Processing

Customer Intelligence 360°

Predictive Maintenance Analytics

Data Management

Cloud Analytics

Page 28: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 28

5. Fazit

Take Away

Anwendungsfälle sind entlang der gesamten Wertschöpfungskette vorhanden

Identifizierung von Anwendungsfällen: Daten- und/oder Prozessorientiert

Bessere Erkenntnisse erfordern nicht mehr Daten, sondern die richtigen Daten

Nutzen Sie „low hanging fruits“

Fangen Sie einfach an, die Voraussetzungen sind meist bereits vorhanden

Gestalten Sie analytische Freiräume: Sandbox

SAS Analytics Lab bei MHP

SAS Big Data Lab

Page 29: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 29

5. Fazit

SAS als weltweitgrößter Anbieter von Big-Data-Analytics-Software

MHP als führender Prozesslieferant in der Automobilindustrie

Data Management

Data Mining/ Machine Learning

Text Analytics

Event Stream Processing

Customer Intelligence 360°

Big Data Analytics

Führende Prozess- und Automobilbranchenkenntnisse

Know-How in den relevanten Softwaretools von SAS

Expertise in analytischen Projekten sowie in der

Prozess- und IT-Beratung

Das Premium-Team für Ihre

„Digitale Transformation“

MHP unterstützt Sie gerne bei der

Konkretisierung von Use Cases sowie der

Implementierung einer geeigneten Lösung

MHP hat einen weiteren führenden Advanced-Analytics-Anbieter im

Beratungs-portfolio (SAS® Analytics)

Page 30: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 30

Dr. Horst-Florian Jaeck

Senior Manager

SU CRM

Mobil: +49 (0)151 2030 1786

E-Mail: [email protected]

MHPBoxenstopp: Data Mining mit SAS

Dr. Ramin Norousi

Senior Consultant

SU CRM

Mobil: +49 (0)151 4066 7664

E-Mail: [email protected]

Ihre Ansprechpartner

Page 31: Data Mining mit SAS

© 2016 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 31

MHPBoxenstopp

BIG DATA

MHPTimetable 2016

Weitere Infos

www.mhp.com/

events

Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung

Haben Sie einen MHPBoxenstopp verpasst? Kein Problem - in unserem MHP YouTube-Channel und auf unserem SlideShare

Profil finden Sie alle vergangenen Websessions:

Mitschnitte und Videos im Channel: Präsentationsunterlagen:

http://www.youtube.com/MHPProzesslieferant http://de.slideshare.net/MHPInsights

MHPBoxenstopp

Enterprise

Architect Solution

MHPBoxenstopp

SAP Planungstools

im HANA Zeitalter

11-12 Uhr | 10.05.16

MHPBoxenstopp

Lieferantenbeur-

teilung 10.0

MHPBoxenstopp

Custom Code

Management

Solution

MHPForum Projektmanagement

Komplexität. Flexibilität. Geschwindigkeit.

Sie schaffen das!

13-18 Uhr | 10.05.16 in Ludwigsburg

13-14 Uhr | 10.05.16 13-14 Uhr | 03.05.16 11-12 Uhr | 31.05.16 13-14 Uhr | 31.05.16