Jens SchmidtSenior MemberTechnical Staff

Oracle 9i Data Mining Connector 1.1für mySAP BW™

Agenda

• Data Mining Grundlagen• Der Data Mining Prozess• Oracle Data Mining Integration

mit mySAP BW

Agenda

• Data Mining Grundlagen• Der Data Mining Prozess• Oracle Data Mining Integration

mit mySAP BW

Data Mining – GrundlagenQuery und Reporting

Detaillierte, aggregierte Information

Wer hat in den letzen 3 Jahren Produkt A ge-kauft?

OLAP

Aggregation,Trend,Prognose

Wie hoch ist das Einkommen der Käufer von A per Jahr und Region?

Data Mining

Neues Wissen durch Untersuchung verborgener Muster

Wer wird im nächsten halben Jahr Produkt A kaufen und warum?

Säuberlich, 2000

Data Mining – Verfahren

Abhängigkeits-entdeckung

Klassifikation/Vorhersage Segmentierung

•Assoziation•Sequentielle Muster

•Clusteranalyse•Kohonen SOM

•Diskriminanzanalyse•Entscheidungsbaum-verfahren

•K-Nearest-Neighbor•Neuronale Netze•Regelbasierte Verfahren•Regression•Support Vector

Data Mining – Verfahren

Abhängigkeits-entdeckung

Klassifikation/Vorhersage Segmentierung

•Assoziation•Sequentielle Muster

•Diskriminanzanalyse•Entscheidungsbaum-verfahren

•K-Nearest-Neighbor•Neuronale Netze•Regelbasierte Verfahren•Regression•Support Vector

•Clusteranalyse•Kohonen SOM

Faktoranalyse

•Attribute ImportanceOracle 9iR2

Data Mining – Verfahren

Abhängigkeits-entdeckung

Klassifikation/Vorhersage Segmentierung

•Assoziation•Sequentielle Muster

•Clusteranalyse•Kohonen SOM

Oracle 10gR2

•Diskriminanzanalyse•Entscheidungsbaum-verfahren

•K-Nearest-Neighbor•Neuronale Netze•Regelbasierte Verfahren•Regression•Support Vector

Faktoranalyse

•Attribute Importance

AbhängigkeitsentdeckungWarenkorbanalyse

Segmentierung

IFX1 >= (0.2456) and X1 <= (0.4432) and X2 >= (0.2647) and X2 <= (0.5106)THENCLUSTER = (3)

IFX1 >= (0.6802) and X1 <= (0.7988) and X2 >= (0.4404) and X2 <= (0.5809)THENCLUSTER = (5)

Faktoranalyse

Welche Faktorenhaben einen großenEinfluß auf das Ant-wortverhalten beieiner Marketing-kampagne?

Klassifizierung/VorhersageChurn Management

Alter

MO

UM

O

20 30 40 50

<100

<500

<100

0

Zielfeld

Churner

Kein Churner

Klassifizierung/VorhersageChurn Management – Training

Alter

MO

UM

O

20 30 40 50

<100

<500

<100

0

Churner

Kein Churner

Wenn 30 < Alter < 45& MOUMO > 500 =>Churner (70%)

Wenn Alter > 45 & MOUMO > 500 => kein Churner (99%)

Klassifizierung/VorhersageChurn Management – Vorhersage

Alter

MO

UM

O

20 30 40 50

<100

<500

<100

0

Churner

Kein Churner

Klassifizierung/VorhersageChurn Management – Vorhersage

Alter

MO

UM

O

20 30 40 50

<100

<500

<100

0

Churner

Kein Churner

Churner (70%) Kein Churner (99%)

Agenda

• Data Mining Grundlagen• Der Data Mining Prozess• Oracle Data Mining Integration

mit mySAP BW

Data Mining ProzessModell nach CRISP (crisp-dm.org)

Data Mining Ergebnisse

nutzen

Analyse-tabelle erstellen

Data Mining Verfahren anwenden

Data Mining Prozessim SAP-Umfeld – best of breed

mySAP CRM

ETL und Daten-vorbereitung

Data MiningServer

SAP BW

SAP R/3

Data Mining Prozessim SAP-Umfeld – best of breed – Kosten

SAP R/3

mySAP CRM

ETL und Daten-vorbereitung

Data MiningServer

SAP BW Analysetabelle erstellen

Ergebnisseanwenden

Agenda

• Data Mining Grundlagen• Der Data Mining Prozess• Oracle Data Mining Integration

mit mySAP BW

Oracle Data Mining Integration

SAP BW

Data Prep

ODM

mySAP CRM

Argumentefür den ODM Connector• SAP Kunden bekommen ohne großen Aufwand eine Integration

mit Oracle Data Mining (ODM)• Nahtlose Integration mit SAP BW und CRM

• SAP-zertifizierte Lösung und Partner• Vermeiden von Datenbewegungen aus der Datenbank:

Sicherheit, Performance• Ergänzt SAPs Angebot in mehrerlei Hinsicht:

• Neue Algorithmen für unterschiedliche Problemklassen• Skalierbarkeit und Performance der Datenbank stehen

ODM voll zur Verfügung: RAC, Parallel Queries, ...• Neuentwicklungen in ODM stehen über den ODM Connector

auch in SAP BW zur Verfügung

Features

• Vollständige Integration• alle ODM-Algorithmen, -Tasks, -Parameter• alle SAP-Schnittstellen

• Transparente Integration• automatische Abbildung der SAP-Datentypen• automatisches Clean-up und Recovery

• Nahtlose, zertifizierte Integration von ODM in das BW DM Framework

Oracle Data Mining Connectorbei der VW Financial Services AG

• Installation des ODM Connectors im Konsolidierungssystem

• Erfolgreicher Abschluß erster Funktionalitäts-und Lasttests

• Diskussion mit Fachabteilungen über mögliche Einsatzgebiete

Oracle Data Miningim Vergleich

AQ&Q U E S T I O N SQ U E S T I O N SA N S W E R SA N S W E R S

Architektur – ÜbersichtSAP J2EE Engine

Oracle Datenbank

SAP BW Application Server

BW Data MiningFramework

DMPI =Data Mining Provider Interface

BW Data MiningFramework

DMPI

ODM Connector

ODM API

Oracle DMS =Oracle Data Mining Server

ODM Browser

Oracle DMS

Architektur – ÜbersichtInstallation von ODM mit RAC

BW AppServer(s)

RAC

Eine Oracle Datenbank

BW AppServer

OracleInstanz nauf Host n

BW DMFramework

ODM Connector

Oracle DMS

OracleInstanz 1auf Host 1

Data MiningReporting