IBM Content Analytics Von Unstrukturierten Informationen zu Wertsteigernden Entscheidungen

© 2010 IBM Corporation1

Von unstrukturierten Informationen zu wertsteigernden Entscheidungenmit IBM Content Analytics (ICA) – ehem. Cognos Content Analytcs (CCA)

Friedel Jonker, Dipl.-Kfm.

Manager Business Development, Analytics & Performance Management


Important Disclaimer (1/2)

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The webinars, sessions and materials have been prep ared by IBM or the session speakers and reflect the ir own views. They are provided for informational purposes only, and are neither intended to, nor sha ll have the effect of being, legal or other guidanc e or advice to any participant. While efforts were made to verify the completeness and accuracy of the info rmation contained in this presentation, it is provi ded AS IS without warranty of any kind, express or implied. IBM shall not be responsible for any damag es arising out of the use of, or otherwise related to, this presentation or any other materials. Nothi ng contained in this presentation is intended to, nor shall have the effect of, creating any warranties o r representations from IBM or its suppliers or licen sors, or altering the terms and conditions of the applica ble license agreement governing the use of IBM soft ware.

References in this presentation to IBM products, pr ograms, or services do not imply that they will be available in all countries in which IBM operates. Product release dates and/or capabilities reference d in this presentation may change at any time at IB M’s sole discretion based on market opportunities o r other factors, and are not intended to be a commitm ent to future product or feature availability in any way. Nothing contained in these materials is intended to, nor shall have the effect of, stating or implying that any activities undertaken by you w ill result in any specific sales, revenue growth or other results.

Performance is based on measurements and projection s using standard IBM benchmarks in a controlled env ironment. The actual throughput or performance that any user will experience will vary depending upon many factors, including considerati ons such as the amount of multiprogramming in the user's job stream, the I/O configuration, the s torage configuration, and the workload processed. Therefore, no assurance can be given that an individual user will achieve results similar to tho se stated here.

All customer examples described are presented as il lustrations of how those customers have used IBM pr oducts and the results they may have achieved. Actual environmental costs and performance characte ristics may vary by customer.

The following are trademarks of the International B usiness Machines Corporation in the United States a nd/or other countries: ibm.com/legal/copytrade.shtmlAIX, CICS, CICSPlex, D ataPower, DB2, DB2 Universal Database, i5/OS, IBM, the IBM logo, IMS/ESA, Power Systems, Lotus, OMEGAMON, OS/390, Parallel Sysplex, pureXML, Ration al, Redbooks, Sametime, SMART SOA, System z , Tivol i, WebSphere, and z/OS.

A current list of IBM trademarks is available on th e Web at “Copyright and trademark information” at ib m.com/legal/copytrade.shtml.

Adobe, the Adobe logo, PostScript, and the PostScri pt logo are either registered trademarks or tradema rks of Adobe Systems Incorporated in the United States, and/or other countries.IT Infrastructure Library is a registered trademark of the Central Computer and Telecommunications Age ncy which is now part of the Office of Government CommerceJava and all Java-based trademarks are trademarks o f Sun Microsystems, Inc. in the United States, other countries, or both.Microsoft and Windows are trademarks of Microsoft C orporation in the United States, other countries, or both.ITIL is a registered trademark, and a registered co mmunity trademark of the Office of Government Comme rce, and is registered in the U.S. Patent and Trademark OfficeIntel and Pentium are trademarks or registered trad emarks of Intel Corporation or its subsidiaries in the United States and other countries.UNIX is a registered trademark of The Open Group in the United States and other countries.Linux is a registered trademark of Linus Torvalds in the United States, other countries, or both.

Important Disclaimer (2/2)


IBM Software Group, Information ManagementFriedel Jonker, Manager Business Development Analytics & PM

Career History and Education Selected projects

� Global Pharma Information Company: German Business Value Concept to improve Sales Force Effectiveness based on eBusiness Assessment, Pain Point Analysis, Definition of Requirements and Portfolio Prioritization.

Contribution: Lead the German Business Value Concept to improve Sales Force Effectiveness.

� Global German Automotive Company: Global Concept and implementation coordination together with the Boston Consulting Group to set up IT/Data Governance and Data Modelling/Re-Engineering of an As/is Landscape with the objective to reduce costs in development and maintenance and increase and secure the Quality of Data as a base for high quality use of CRM, BI/LI for Sales & Risk Performance Management (SRPM).

Contribution: Lead the IT/Data Governance and acted as the SME for all IT/Data Governance related issues at the company.

� Global German Bank: Definition of a Business Driven Traffic Light Test Management Concept to successfully implement an Oracle/Siebel CRM & BI solution.

Contribution: Lead the Testmangement and acted as the SME for all CRM & BI related Testmanagement matters. The Testmanagement Concept is now used as a global handbook for Testmanagement.

� German, English (fluent).

� CRM, BI/LI Strategy Leader IBM GBS Germany.

� Winner of the Sales Excellence Award 2005 from the University of St. Gallen and Handelsblatt.

� Broad experience in Planning and Implementing value based CRM & BI/LI Strategy, Processes, Architecture and Systems.

� Member of the MIT, Member of the Sales Executive Councile and member of Marketing Alumni, University of Münster, Germany

Languages and Profile

University of Münster , Master of Business Management in Marketing & Statistics

19881982-

Infas , Germany, LOCAL-Direct Project managerfor SRPM with Location Intelligence (LI)

19891988-

Ogilvy & Mather Dataconsult , Germany, Consultant Database Marketing

19901989-

Citicorp-Citibank AG , Germany, European Manager Marketing Database VISA

19941990-

Deutsche Leasing AG, S-Finance Group , Germany, CRM & BI Business and ProgramDirector

20081994-

IBM, Germany, Manager Business Development Analytics & PM, Managing Consultant CRM & BI

today2008-


� Neue Informationsqualität für das VISA Kartenmanage ment der Citicorp, in: Oracle Finanzwelt, 1994� Leadership durch Informations- und Lernsysteme, in: Know How, 7/1996, Schumann Unternehmensberatung� Database Marketing bei der Deutschen Leasing AG, in: Jahrbuch 2000, Deutscher Direktmarketing Verband e.V.� Von Database Marketing zum CRM, in: Computerwoche, 19/2001� Customer Relationship Management, Bericht über das Deutsche Leasing CRM-Projekt, in: GoAhead 9/2001, CSC- Ploenzke� CRM – die nächste Generation, Interview mit Friedel Jonker, in: Computerwoche, 33/2002� Mit intelligentem Database Marketing und CRM zu übe rdurchschnittlichem Markterfolg, in: Cognos- Kundenmagazin� Case Study Präsentation C3M-Eagle, marcusevans, FoCus Gipfel CRM, Montreux, 19.-21. Januar 2003� Erfolgreiches Customer Relationship Management bei de r Deutschen Leasing AG , Nordakademie, Elmshorn, e-think-tank,

Febraur 2003� Konflikte zwischen Vertrieb und Vertrag lösen, in: Praxismagazin für Marktkommunikation der Sparkassen-Finanzgruppe, 2004,

11. Jahrgang, Nr. 5, S 38 ff � CRM und Sales -2 Seiten einer erfolgreichen Verbind ung , im Beratungsbrief von http://www.vertriebs-experts.de , 23.03.2005� Deutsche Leasing Gruppe: Mit Siebel/Oracle CRM-Syste m das Neugeschäft jährlich um durchschnittlich 12 Proz ent

gesteigert, in: Oracle Customer Snapshot Juli 2006� CRM als strategisches Element der wertorientierte U nternehmensführung der Deutschen Leasing AG -7P Pro gramm für

erfolgreiche CRM-Programme –Position_Path_Portfolio_ Program_People_Progress_Performance, marcusevans, FoCus Gipfel CRM, Montreux, 14.-16. Februar 2007

� Case Study CRM bei der DL, in Kundenmanagement –Grundlagen-Strategien-Beispiele von Manfred Krafft, März 2007� Vom Callcenter zum Intelligent Multichannel Custom er Management Center , IBM Callcenter Circle, Hamburg HASPA, Mai 2008 � Neue Technologien schaffen eine Demokratisierung de r Information, Initiative Mittelstand

http://www.imittelstand.de/themen/topthema_100288.html , 16.11.2009� Integrierte Echtzeit Unternehmenssteuerung (IEU), IBM Partner Channel Kick Off-Berlin-Januar 2010, Salesforce.com

Cloudforce2-Frankfurt-März 2010, Teradata Enterprise Intelligence Summit-Berlin-April 2010, IBM Partner University-Frankfurt-April2010

� Integrated Realtime Corporate Management (IRCM), IBM Europe & Asia IT Architects University-Stuttgart-April 2010

References

References –Literature and Presentations


Agenda

Beispiel 1: QM für Automotive (Live Demo)

Einsatzbereiche / Nutzen

Analysetechnologie / Datenquellen

Scrennshots zu den 2 Beispielen

Wichtigkeit unstrukturierter Daten

Beispiel 3: QM für HealthCare


CIOs sehen Analytics im Fokus

55%

61%

63%

64%

66%

70%

76%

80%

68%

70%

71%

73%

71%

73%

77%

86%

SOA/Web Services

Business Process Management

Self-Service Portals

Customer and Partner Collaboration

Mobility Solutions

Risk Management and Compliance

Virtualization

Business Intelligence and Analytics

Source: IBM Global CIO Study 2009; n = 2345

High growthLow growth

Leveraging analytics to gain a competitive advantag e and improvebusiness decision-making is now the top priority fo r CIOs

CIOs at high-growth companies proactively craft data into actionable information much more often than those at low-growt h companies

Business Intelligence and Analytics 83%80%


Content

Daten

Zusammen repräsentieren Daten und Content die vollständigen Informationen Ihres Unternehmens, aber 4/5 aller Informationen sind Content

Über 80% der Informationen sind

unstrukturiert

Daten beinhalten Wer, Was, Wievielund Wann

Content sagt uns das Warum und Wie

Die meisten Business Intelligence Initiativen beziehen sich auf strukturierte Daten.

Optimierte Geschäftsergebnisse, die den Content mit einbeziehen, erfordern allerdings neue Ansätze …


Einsatzbereiche / Nutzen


Anwendungsideen

� Marketing / Vertrieb– CallCenter Auswertungen– Marktimage Ihres Unternehmens, Ihrer Produkte– Sichtbarkeit Ihrer Produkte in z.B. Foren, spricht der Kunde über Sie– Anforderungen der Kunden an Ihre Produkte, die z.B. in Foren diskutiert werden– Hat der Wettbewerb oder Markt neue Produkte / Themen (Frühwarnsystem)

� Einkauf– Vertragsmanagement (Finden nicht mehr benötigter / ähnlicher Verträge, …)– Auswertungen auf Angeboten, Aufträgen etc.

� Personalwesen– Auswertung von Bewerberprofilen (gezielte Suche nach Skills und deren Kombinationen, korreliert

das Alter des Bewerbers mit bestimmten Skills)– Auswertung von Stellenbörsen (welche Skills werden gesucht, suchen Ihre Wettbewerber)

� Entwicklung– Frühwarnung bei Qualitätsproblemen

� Projektgeschäft– Suche nach ähnlichen Projekten / Angeboten / Kostenkalkulationen– Suche nach Spezialisten zu Projekten /

Themen

� Betrugserkennung� Compliance Analysen (Haftungsfälle, Steuerprüfer etc.)� …


Nutzen für Kunden

� Finden bisher unbekannter Zusammenhänge in unstrukturierten und strukturierten Daten

– Wettbewerberanalyse– Qualitätsprobleme– Auswertung von Bewerberprofilen– Marktimage der eigenen Firma– Betrugserkennung– …

� Frühwarnsystem: Reagieren Sie schneller als bisher!� Treffen fundierterer Entscheidungen durch bessere Informationen

� Kosteneinsparung (z.B. durch frühzeitiges Erkennen von Qualitätsproblemen)

� Offene Technologie– OpenSource Technologie UIMA – Quasistandard für Anaylse– Kombinationsmöglichkeit mit weiteren Analysewerkzeugen – Data Mining, BI– Ca. 30 Konnektoren zu den gängigen Datenhaltungssystemen (DBs, Dateisystem,

Internet, Archive, …)


A New Class of Analytic ApplicationsUnlocking New Insight by Leveraging Unstructured Information

I need to reduce fraud

I need to better anticipate my

customers’ needs

I need to improve my contracts

negotiating position

I need to anticipate compliance violations

I need better visibility into the

marketplace

I need to get ahead of product quality problems

I need to fight crime faster

I need to make my legal team more

efficient

I need to improve my customer sat

metrics

I need to optimize my

claims process

I need to make my case workers more effective

I need to give clients an integrated view

of my services

I need to optimize product self-service

I need to improve B2B supply chain

efficiency

I need improved risk due diligence when opening accounts

I need a single, trusted view of my customers

I need to assess my content & take action to better manage it


The ROIContent Analytics

Telco Customer Care

• Analyzing: Call center logs and emails

• For: Churn prediction and FAQ generation

• Benefits: Improved customer retention & customer

satisfaction

Automotive Quality Insight

•Analyzing: Tech notes, call logs, online media

•For: Brand Reputation Management

•Benefits: Reduce warranty costs, improve customer

satisfaction, marketing campaigns

Retail Customer Care

• Analyzing: Call logs, online media

• For: Brand Reputation Management

• Benefits: Improve customer sat, marketing campaigns

Crime Analytics

• Analyzing: Police records, 911 calls…

• For: Rapid crime solving & crime trend analysis

• Benefits: Safer communities & optimized force deployment

Retail Banking

Customer Care

•Analyzing: Call logs, online media

•For: Buyer Behavior

•Benefits: Improve Customer satisfaction,

marketing campaigns, find new revenue

opportunities

Healthcare Analytics

•Analyzing: Care records

•For: Clinical analysis; treatment protocol optimization

•Benefits: Better management of chronic diseases; optimized drug

formularies; improved patient outcomes

Insurance Fraud

• Analyzing: Insurance claims

• For: Detecting Fraudulent activity & patterns

• Benefits: Reduced losses, faster detection, more efficient claims processes

...and more!


Technologie / Datenquellen


Woher kommt die „Intelligenz“ bei der Analyse? - UIMA-Annotatoren

� In Deutschland setzt z.B. die Fraunhofer Gesellschaft auf UIMA und entwickelt Annotatoren

� UIMA definiert eine einheitliche Schnittstelle zur Integration von Analyseschritten– Ermöglicht Interoperabilität verschiedener Analyselösungen und

Unternehmensanwendungen– DARPA (Forschungseinrichtung des amerikanischen Verteidigungsministeriums) benutzt

UIMA

� UIMA Working Group: IBM und DARPA sind Co-Sponsoren– Gegründet im Januar 2005 zur Weiterentwicklung von UIMA– Wichtige Vertreter aus Wissenschaft und akademischer Forschung– Teilnahme von Partnern, Forschungsabteilungen von Unternehmen

Ein neuer OASIS-Standard für die Verarbeitung und An alyse von Inhalten

Federführung der UIMA Entwicklung im IBM Labor Böblingen (bei Stuttgart)


Text-Analyse: Generiert neue Einsichten

Klaus verstauchte seinen Knöchel auf der Treppe...

Präpostitionalphrase

Verletzung

Weichteilverletzung

ExtrahiertesKonzept 2

Substantiv Verb Nominalphrase

OrtPerson Körperteil

Person Ort

Sportverletzung

ExtrahiertesKonzept 1

Körperteil


Content Analytics: Generiert neue EinsichtenAggregiert Erkenntnisse (auch in großen Datenmengen)

Analysierte Dokumentemit identifizierten Konzepten

Klaus sprained his ankle on the stepKlaus verstauchte seinen Knöchel a. d. Treppe

...

Noun Verb Noun Phrase Prep Phrase

Person Injury Body Part Location

Claimant: Soft Tissue InjuryExtrahiertesKonzept

Automatische

VisualisierungKonzepte werden dem

Benutzer dargestellt

Quellen von InformationIntern (ECM, Files, DBMS, etc.) und

Extern (Social, News, etc.)


Mögliche Datenquellen (weitere sind anbindbar)

Web

• HTTP

• HTTPS

• WebSphere Portal Web pages

• WebSphere Portal Document Manager

• IBM Workplace Web Content Management

• Newsgroup (NNTP)

Collaboration

• Lotus Notes DBs

• Lotus Connections

• Domino.doc

• QuickPlace/ Quickr

• MS Exchange

• Windows SharePoint Services

• Windows file systems

• UNIX file systems

ECM Database

Komplette Liste: http://www-306.ibm.com/software/data/enterprise-search/omnifind-enterprise/requirements4.html

Mainframe: VSAM, IMS, CA-Datacom, Software AG Adabas

MySQL

• IBM CM8

• IBM CMoD

• IBM FileNet P8

• IBM FileNet IS


Mit den exportierten Datenkönnen Cognos cubes, Reports und Dashboards generiert werden.


Sprachunterstützung und Annotatoren (Analysebausteine)

X

X

X

X

X

Person

X

X

X

X

X

Location

X

X

X

X

X

Organization

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

Pattern Matching

XXXGerman

XXXItalian

XXXArabic

XXXChinese

XXXDanish

XXXDutch

XXXEnglish

X

X

X

X

ICM Integration

X

X

X

X

Phrase constituent

XFrench

XSpanish

XPortuguese

XJapanese

Part of speech

Language

Named Entity


Beispiel: Sprachunterstützung für Japanisch


“...Blend the Cognos portfolio with IBM's data integration, data quality, data warehouse,

content management, text mining & other offerings, & there's no more extensive information

management portfolio available, period…”

2008 Editor’s Choice AwardsIntelligent Enterprise Magazine

Leading Capabilities…

© 2010 IBM Corporation24 Template Documentation01.07.2010

Fragen


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Friedel JonkerDipl.-KaufmannManager Business Dev. Analytics & PMIBM Software GroupInformation Management

Wilhelm-Fay-Strasse 30-34D-65936 Frankfurt

Phone (+49)-69-6645-1227Fax (+49)-69-6645-5640Mobile (+49)[email protected]

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Join my Networks as Thomas H. Davenport, J. Ross (MIT),Daniel Pink, Charles Savage, David Croslin and other leadingThinkers and Practitioners have already done it !


Beispiel: Ford Radaufhängungen


Datenanalyse: Probleme mit Ford Radaufhängungen

� Die Datenbasis enthält Problembeschreibungen die in den USA veröffentlicht werden müssen

� Sehr große Datenmenge

� Alle Automobilhersteller, alle Fahrzeugmodelle

� Wir möchten bisher unbekannte Probleme finden

– Häufung von Problemen an der Radaufhängung

– Problematische Komponente ist die Radfederaufhängung

– Weitere Erkenntnis: Große Gefährdung durch geplatzte Reifen

Lösungsszenario mit IBM Cognos Content Analytics: mit wenigen Klicks können Probleme an Produkten erkannt werden


Analysefunktionen

Dokumente

Facetten

Trends

Abweichungen

Facetten Paare

Time Series


Erste Übersicht über alle Daten: 211.308 Problembereichte

aus einer in den USA öffentlich zugänglichen Webseite

Navigator zur linguistischen Analyse der unstrukturierten Fehlerberichte

und Kategorisierung

Spezielle Sichten zur Analyse (Abweichungen, Trends,

Facetten/Kategorien usw.)

Fehlerberichte, die hier direkt angesehen werden können

Mächtige Volltextsuche zur Analyseunterstützung (inkl.

Speicherungsmöglichkeit für wichtige Suchen)


Kategorisierung nach Hersteller

Wahl des Herstellers, dessen Qualitätsproblemewir finden möchten

Ford gehört zu den Herstellern mit den meisten Problemberichten


Abweichungsanalyse

Im Vergleich zu den früheren Monaten sehen wir eine

signifikante Abweichung bei der Anzahl Fehlerberichten mit Bezug zu Radaufhängungen (suspension)

Kategorisierung nach Fahrzeugkomponenten


Analyse: welche Komponenten sind betroffen?

Die Satzzerlegung zeigt betroffene Bauteile, die

automatisch erkannt werden (linguistische Analyse)

Die Rad-Federaufhängung (coil spring) wird sehr

häufig in den Fehlerberichten genannt


Analyse: Hineinzoomen Wir markigen die Dokumente, die sich mit Federn,

Federaufhängunen usw. beschäftigen und zoomen für

weitere Analysen hinein


Verben eignen sich, um zu sehen, was passiert ist: gebrochen,

gerissen, platzen etc.Auch hier handelt es sich um eine

linguistische Analyse

Analyse: Mögliche Auswirkungen der Probleme

Fracture / break (= brechen) deuten auf gebrochene Federn hin

Flatten (plätten) und shred (zerreißen) auf ein schwerwiegendes Folgeproblem

mit den Reifen


Analyse: Betroffene Fahrzeuge

Welche Fahrzeugmodelle sind am häufigsten betroffen?


Analyse: Details zu den Fehlern direkt im Problembericht lesen

Mit wenigen Kicks sind wir von ursprünglich unüberschaubaren

211.308 Problembereichten zu jetzt nur noch 97 gekommen

… und können diese jetzt direkt lesen


Analyse: Details zu den Fehlern direkt im Problembericht lesen

Nicht auszudenken, wenn das bei hoher Geschwindigkeit passiert

wäre!

Dieser Bericht sagt, dass die Federaufhängung am Rad

gebrochen ist und den Reifen aufgeschnitten hat


Dokumente Facetten

Abweichungen

Facetten Paare

Time Series

Trends

� Die Analyse in unstrukturierten Daten mit IBM Cognos Content Analytics…

– hilft, Probleme frühzeitig zu erkennen und damit schnellstmöglich beheben zu können

– schwere Unfälle zu vermeiden– teure Rückrufaktionen zu verhindern


Beipiel: Defekte an medizinischen Geräten


Datenanalyse: Probleme mit Infusionspumpen im Krankenhaus

� Die Datenbasis enthält Problembeschreibungen der Kunden mit gekauften Produkten

� Sehr große Datenmenge

� Viele verschiedene Hersteller, viele Produkte

Lösungsszenario mit IBM Cognos Content Analytics: mit wenigen Klicks können Probleme an Produkten erkannt werden


Analysefunktionen

Dokumente

Facetten

Trends

Abweichungen

Facetten Paare

Time Series


Wir sehen unerwartet vieleProblemen mit Infusionspumpenim April 2008 � wir zoomenhinein (diese Sicht wird OHNE Konfiguration automatischerzeugt!)


Ein Wechsel zu den Facettenzeigt, dass die Probleme von der Batterie verursacht werden(diese Sicht wird OHNE Konfiguration automatischerzeugt!)


Wir sehen direkt, welcheProdukte von den Problemenbetroffen sind

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