利用SAP分析與預(yù)測推進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新

Public利用SAP分析與預(yù)測推進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)革命機(jī)遇：將分析提升到新的層次高級分析傳統(tǒng)分析績效(商業(yè)價值)數(shù)據(jù)的容量/變化/速度建立一個預(yù)測團(tuán)隊現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)

學(xué)

與

統(tǒng)

計編

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知

識數(shù)

據(jù)

庫行

業(yè)

知

識數(shù)

據(jù)

可

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工

資

$

1

1

8

,

0

0

0現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家供需矛盾…111巨量數(shù)據(jù)高級分析師缺口更快的決策社交網(wǎng)絡(luò)“2018年美國對高級分析人才的需求量比預(yù)計的供應(yīng)量高50%

-60%”McKinsey

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Institute業(yè)務(wù)交易機(jī)器傳感器Gartner?

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reserved.Public5另一種解決方案：讓更多的人學(xué)會預(yù)測分析數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)據(jù)分析師業(yè)務(wù)用戶“我為每一個地區(qū)建立客戶流失模型?！薄拔倚枰駽EO解釋為什么五道口店的銷售額下降了。”“應(yīng)用軟件需要實時告訴我應(yīng)該如何定價?！?.01%~3%97%英杰華集團(tuán)

(Aviva)如何輕松構(gòu)建營銷預(yù)測模型公司現(xiàn)狀——令客戶不再畏懼風(fēng)險，自由地生活與工作與所有保險公司一樣，Aviva需要特別注意財務(wù)的穩(wěn)健性，無論在何時都要成為客戶可以依靠的磐石，即迅速處理索賠，并實現(xiàn)其對客戶、股東和合作伙伴的承諾。Aviva擁有享譽全球的品牌、強(qiáng)大的客戶服務(wù)、全面的物流通道，以及在直接和網(wǎng)絡(luò)渠道上越來越強(qiáng)的影響力，Aviva建立在自己已有的成功上，在三個領(lǐng)域上尋找投資機(jī)會：-數(shù)字科技-預(yù)測分析-自動化通過增強(qiáng)IT部門的能力，使交流更加便捷，最大化客戶數(shù)據(jù)的效用，Aviva可以加深與客戶的關(guān)系，明確他們的需求。業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)——不僅只靠直覺根據(jù)企業(yè)的策略，Aviva在預(yù)測分析技術(shù)上進(jìn)行投資，想要建立針對不同客戶群的偏好模型，而不是使用全部適用的一般性模型。基于這點，Aviva計劃減少與客戶互動的頻率，同時增加營銷活動的客戶響應(yīng)率和投資回報率?！霸谶^去，我們只能依靠業(yè)務(wù)人員對市場的判斷，用他們的直覺?，F(xiàn)在我們希望能運用事實證據(jù)。那就可以說，因為過去是這樣的，所以在未來我們可以做得更好?！薄狝viva分析師Margret

Robins?

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reserved.Public7SAP

Predictive

Analytics——智能預(yù)測分析平臺自動化

簡單化

普及化

人人會用的大數(shù)據(jù)自動模型針對業(yè)務(wù)用戶，不用編程數(shù)據(jù)挖掘工作可以輕松完成專家模型針對專業(yè)用戶，可以通過R語言創(chuàng)建定制的算法（支持R語言加密）數(shù)據(jù)管理/自動建模/模型管理R語言集成/可視化與分享故事為所有角色——業(yè)務(wù)分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家——提供預(yù)測分析的服務(wù)應(yīng)用場景廣泛IOT大數(shù)據(jù)平臺原生類庫支持完全庫內(nèi)運算，無需傳輸數(shù)據(jù)支持50萬以上的變量客戶細(xì)分，交叉銷售，營銷提升，客戶流失率分析，預(yù)測性維護(hù)，良品HANA

PAL/APLNative

SparkModeling流處理語言支持零售/消費品/電信/高科技/離散制造金融服務(wù)/公共部門/公用事業(yè)?

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reserved.Public9如何保證自動模型的質(zhì)量？SRM原則如何選擇最佳模型？低準(zhǔn)確/高穩(wěn)定高準(zhǔn)確/低穩(wěn)定(低訓(xùn)練誤差/高測試誤差)(高訓(xùn)練誤差

=

高測試誤差)測試模型已知數(shù)據(jù)新數(shù)據(jù)最佳模型(低訓(xùn)練誤差

≈

低測試誤差)?

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reserved.Public10SRM原則+客觀模型指標(biāo)SRM原則如何選擇最佳模型？準(zhǔn)確性(KI):

模型對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的解釋能力怎樣？

通過最小化誤差獲得穩(wěn)定性(KR):

現(xiàn)有模型對將來事件的預(yù)測能力。

減小不穩(wěn)定性風(fēng)險最佳模型檢驗誤差學(xué)習(xí)誤差模型復(fù)雜度?

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reserved.Public11自動數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和探索SAP

PA大數(shù)據(jù)預(yù)測分析解決方案方案價值：.

自動數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和探索，包括上千個變量并自動找到重要的指標(biāo).

在幾小時內(nèi)創(chuàng)建和部署模式，而不是數(shù)周.

可以支持日常決策、解答傳統(tǒng)模型因市場響應(yīng)速度慢而無法解決的商業(yè)問題.

自動實現(xiàn).

選擇變量SAP：自動決定重要變量，SAP：結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化理.

準(zhǔn)備數(shù)據(jù).

變量編碼.

缺失值處理多至幾十萬個變量論自動選優(yōu)選擇商業(yè)問題最相關(guān)的變量，以適合算法需要用不同算法進(jìn)行建模，選擇不同的參數(shù).

奇異值處理.

匹配模型.

測試模型.

模型報告.

模型部署商業(yè)問題選擇變量準(zhǔn)備數(shù)據(jù)建模模型測試?yán)斫鈶?yīng)用準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：缺失值處理，異常值處理，函數(shù)變換把數(shù)據(jù)語言轉(zhuǎn)換成商業(yè)描述SAP：自動化預(yù)處理SAP：獨特的專利技術(shù)?

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reserved.Public122.

預(yù)測性維護(hù)(Predictive

Maintenance)預(yù)測性維護(hù)技術(shù)，旨在幫助確定處在使用中的設(shè)備的狀況，并預(yù)測何時進(jìn)行維修行為。?

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reserved.Public13預(yù)測性維護(hù)為設(shè)備制造商和運營商提供顯著的商業(yè)價值設(shè)備制造商設(shè)備運營商提高服務(wù)盈利能力較低的服務(wù)成本和新的收入流較高的整體設(shè)備效率（資產(chǎn)可用性和性能及品質(zhì)）更高的故障分辨率提高維修效率較高的首診修復(fù)率降低維護(hù)成本客戶的滿意度和忠誠更高的服務(wù)合同續(xù)簽率啟用新的創(chuàng)新的商業(yè)模式報警和故障更快反應(yīng)更高故障之間的平均時間較低的平均修復(fù)時間?

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reserved.Public14基于設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)運行SAP高級預(yù)測分析機(jī)械可用性分析和故障預(yù)測設(shè)備數(shù)據(jù)?

Enginetemp?

Oil

pressure?

RPMCO2SAP預(yù)測分析??

Defect

codes?

Speed?

Etc.關(guān)聯(lián)分析5000engtempoil

presCO2Trouble

codeApril11,

2012April12,

2012April13,

2012April14,

2012利用分析工具找到設(shè)備嚴(yán)重預(yù)警信息,進(jìn)行故障預(yù)測?

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reserved.Public15自動分類模型顯示故障相關(guān)變量貢獻(xiàn)?

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reserved.Public16預(yù)測故障的原因分析?

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reserved.Public17SAP預(yù)測性維護(hù)?

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reserved.Public183.

預(yù)測模型產(chǎn)能指數(shù)級上升部署時間創(chuàng)建數(shù)據(jù)集創(chuàng)建模型模型數(shù)量EDW12-4周傳統(tǒng)方式自動建模批量建模ModelerEDW1幾天Data

ManagerEDW幾小時模型生產(chǎn)力提升Demo某集團(tuán)大數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊基于歷史訂單數(shù)據(jù)，使用R語言創(chuàng)建回歸模型預(yù)測季末銷量，協(xié)助銷售經(jīng)理及時調(diào)整銷售策略模型準(zhǔn)確率應(yīng)保證在90%-95%面臨挑戰(zhàn)：1.按品類需要創(chuàng)建幾百個銷量預(yù)測模型2.SAP

PA自動建模，模型工廠是否可以幫助到大數(shù)據(jù)科學(xué)家？3.SAP只有5天時間去證明！?

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reserved.Public20里程碑1：回歸模型數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)范圍：2011-07-31/2014-03-15數(shù)據(jù)校驗范圍：2014-03-16/2015-01-251.模型在203個變量中自動保留5個變量2.發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊原模型中包含兩個可疑變量?

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reserved.Public21里程碑1：測試數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果（回歸模型）平均誤差

3.8%中位數(shù)誤差

3.1%?

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reserved.Public22里程碑2：自動創(chuàng)建400+模型幾乎不用額外工作即創(chuàng)建并部署400+模型1.導(dǎo)出模型腳本2.調(diào)整參數(shù)生成模型?

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reserved.Public23里程碑3：模型管理器自動管理400+模型依據(jù)新數(shù)據(jù)是否存在偏差設(shè)置模型應(yīng)用規(guī)則?

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預(yù)測分析

全程參與

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型員工

參與度供應(yīng)商協(xié)作業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字化核心的基礎(chǔ)上將整個價值鏈數(shù)字化作為業(yè)務(wù)創(chuàng)新與最佳化平臺SAP

PredictiveAnalyticsSAP

PredictiveAnalytics數(shù)字化企業(yè)連接各個價值鏈以實時推動和預(yù)測業(yè)務(wù)成果數(shù)字化核心各行業(yè)中的企業(yè)都可通過完全重構(gòu)商業(yè)模式、業(yè)務(wù)流程與工作引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。SAP

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