einblicke in die zukunft von big data

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2013 © Trivadis BASEL BERN BRUGG LAUSANNE ZÜRICH DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. HAMBURG MÜNCHEN STUTTGART WIEN 2013 © Trivadis Einblicke in die Zukunft von Big Data Christoph Höinghaus Björn Bröhl 19.02.2014 17. Polizeikongress - Zukunft von Big Data 1

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Einblicke in die Zukunft von Big Data, Präsentation von Björn Bröhl am Polizeiforum 2014

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Page 1: Einblicke in die Zukunft von Big Data

2013 © Trivadis

BASEL BERN BRUGG LAUSANNE ZÜRICH DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. HAMBURG MÜNCHEN STUTTGART WIEN

2013 © Trivadis

Einblicke in die Zukunft von Big Data

Christoph Höinghaus Björn Bröhl

19.02.201417. Polizeikongress - Zukunft von Big Data

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Page 2: Einblicke in die Zukunft von Big Data

2013 © Trivadis

Trivadis ist führend bei der IT-Beratung, der Systemintegration, dem solution based Software- und Product-Engineering und der Erbringungvon IT-Services mit Fokussierung auf und Technologien im D-A-CH-Raum.

Unsere Leistungen erbringen wir aus den strategischen Geschäftsfeldern:

Durch unser Trainingsangebot stellen wir den Know-how-Transfer sicher.

Kurzvorstellung Trivadis

19.02.201417. Polizeikongress - Zukunft von Big Data

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17. Polizeikongress - Zukunft von Big Data3

Identifizieren potentiell wertvoller Datenquellen

19.02.2014

Operativ

Öffentlich

Social Media

Kommerziell

“Schwarze Unternehmens-

daten“

Sensor

Wetter

Überwachung

Transaktionen

Bevölkerung

Wirtschaft

E-Mail

Berichte

Verträge

Mobil

Industrie

Gefühl

Netzwerk

Korrelationen und Muster aus verschiedenen, verknüpften Datenquellen liefern die größten Erkenntnisse und transformierende Möglichkeiten.

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Erweiterte Analyse bei Wahlen

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Chance:

- Verstehen und verbinden der Daten von Wählern und Spendern auf einer granulareren und persönlicheren Ebene

- Verbessern der früheren analytische Flexibilität und Geschwindigkeit

Daten und Analysen:

- Integrierte, digitale Daten und anderen Kanälen

- Kontinuierliche Wählermodellierung mit KXEN Wahlvorhersagen

- 66.000 Wahlsimulationen pro Nacht

Ergebnisse:

- Erhöhung des Fonds in der Kampagne um $ 1B mit weniger Ressourcen durch Kommunikation mit den richtigen Personen zur richtigen Zeit auf dem richtigen Medium

- 20% mehr freiwillige Spenden gegenüber 2008

Kampagne

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Wir wissen ganz genau, was Sie zu Ihren Pommes Frites wollen

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Chance:

- Optimieren der Kunden-Marge und des Umsatzes

Daten und Analysen:

- Kontinuierliche Videoanalysen des “Drive-in“ und auf der Straße um das "Drive-by"-Verhalten der Kunden zu identifizieren.

- Werten Sie die Kreditkartendaten des Pre-und Post-Besuch Ihrer Kunden aus

Ergebnisse:

- Aktualisieren der Angebotstafeln um die Margen auf Grund des Kundenverhaltens zu erhöhen.

- Dynamische, aktualisierte Preise

Führende Fast Food Kette

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Ich weiß nicht wie groß mein Vermögen gerade ist

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Chance:

- Minutenaktueller Überblick über den Gesamt-Vermögensbestand

Daten und Analysen:

- Analysieren von direkt messbaren (Konten, Aktienportfolios, etc.), und indirekt messbaren (Gemälden, Flugzeuge, Schiffe, etc.) Wertbeständen

- Voraussagen (Trenderkennung) via Verhalten von Auktionen und Meinungen innerhalb von Social Media

Ergebnisse:

- Gute Vorhersagequote zur Veränderung der Werte des Portfolios

- Jederzeit Zugriff via Mobile-Applikationen auf die Wertberechnung und Vorhersagen

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Vorausberechnung der Straftäterposition (Polizei)

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Chance:

- Erhöhung der Ermittlungsgeschwindigkeit der schwedischen Polizei.

Daten und Analysen:

- Das Kommunikationsverhalten von Anrufen in Kombination mit der Kriminalstatistik, Wetter, Tag der Woche und Veranstaltungen in der Stadt.

- Analysierten die Daten von über 500.000 Befragungen, Beweise und Hintergrundinformationen.

Ergebnisse:

- Reduzierung der 9 Monate manuellen Analyse auf 3 Minuten automatisierten Analyse.

- Half bei der Suche eine Serienmörder in der Stadt Malmö durch die Berechnung der Zeit und des Orts der nächsten Straftat.

- 6,7 Mio. Kronen aus der Strafverfolgungsverwaltung konnten umverteilt werden

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17. Polizeikongress - Zukunft von Big Data

Lessons Learned

Daten verstecken sich

Ein Fokus auf eine Auswahl an Daten, insbesondere integrierte interne und externe Datenquellen

Schnelle analytische Modellierung und Simulation zur Chancenerfüllung

Sie müssen nicht GROSS sein um Big Data und erweiterte Analysen anwenden zu können.

19.02.2014

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17. Polizeikongress - Zukunft von Big Data9

Big Data Herausforderungen

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Festlegung, wie Daten gesammelt werden

Strategiedefinition

Beschaffung der nötigen Fähigkeiten und Kapazitäten

Integration mehrerer Datenquellen

Infrastruktur und/oder Architektur

Risiko- und Sicherheitsfragen(Sicherheit, Datenschutz, -

qualität)Finanzierung von Big Data Initiativen

Verstehen was “Big Data“ ist

Führungs- oderorganisatorische Fragen

Anderes

Top Herausforderung2. Herausforderung3. Herausforderung

Quelle: Gartner 2013

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19.02.2014

Bedarfsbasierend

Top-down Design Integration und

Wiederverwendung

Technologie Konsolidierung

Welt von DW und ECM

Kompetenz Zentren

Bessere Entscheidungen Unternehmen

Gelegenheitsorientiert

Bottom-up experimentierend Sofort anwendbar

Tool-Vermehrung

“World of Hadoop“

Hackathons

Besserer Betrieb Marketing (+)

Traditionelles IM

“Big Data“ Style

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Empfehlungen

Sammeln Sie Ideen

Entwickeln Sie Hypothesen

Starten Sie mit der erstenDatenanalyse

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Fragen und Antworten...

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Christoph HöinghausCEO

Björn BröhlSenior Unit Manager

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