20090304n Netezza Information Arbitrage

»manage it« als

E-Paper 5-6 2011
E-Paper 3-4 2011
E-Paper 1-2 2011
E-Paper 11-12 2010
E-Paper 9-10 2010
E-Paper 7-8 2010
E-Paper 5-6 2010

Wettbewerbsvorteile durch Datenanalyse

Information Arbitrage

Mit Information Arbitrage wird in gewaltigen, bislang nicht beachteten Datenbeständen nach Informationen gesucht, aus denen sich völlig neue Chancen ergeben, diese Informationen so zu nutzen, um an der Konkurrenz vorbeizuziehen.

mmer mehr Unternehmen erkennen, welch wichtige Rolle der Datenanalyse in ihrer Wettbewerbsstrategie zukommt. Doch die meisten Lösungen bieten nur einen Bruchteil dessen, was erreicht werden könnte. Aber was ist tatsächlich möglich, wenn es keine Performance-Beschränkungen mehr gibt? In diesem Artikel möchte ich diese Möglichkeiten gerne ausloten und anhand einiger Beispiele zeigen, wie Unternehmen die in ihren Daten gespeicherten Informationen auf neue und überraschende Art und Weise zu ihrem Vorteil nutzen. Denn: Dabei sein ist schön und gut, aber gewinnen ist besser.

Im Finanzbereich bezieht sich der Begriff Arbitrage auf die Fähigkeit, Marktdisparitäten zu identifizieren und davon zu profitieren (Hedging-Strategien, die Währungs- oder Wertpapierschwankungen beobachten, sind die besten Beispiele dafür). Bei den meisten Arbitrage-Möglichkeiten spielt Schnelligkeit eine große Rolle – man muss das Potenzial einer Aktie erkennen, ehe es alle anderen tun, und dann rasch kaufen, bevor die anderen Wind davon bekommen, ebenfalls kaufen und so den Kurs nach oben treiben. An der Wall Street ist ein Meister der Arbitrage derjenige, der ständig solche Möglichkeiten entdeckt, die von anderen nicht erkannt werden.

Durch kleine Fenster schlüpfen.

Der Begriff Information Arbitrage hat mit dem Begriff aus der Finanzwelt vieles gemeinsam, und ein Unternehmen oder sogar eine gesamte Branche kann finanziell enorm von der Datenanalyse profitieren. Bei Information Arbitrage geht es darum, in immensen, bislang nicht beachteten Datenbeständen nach Informationen zu suchen, aus denen sich ganz neue Möglichkeiten ergeben, und diese Informationen dann so zu nutzen, dass man an der Konkurrenz vorbeizieht. Wie ein Finanzinvestor nutzt auch der Information Arbitrageur eine Gelegenheit, bevor sich das Fenster plötzlich schließt (und das kann wirklich sehr schnell sein).

Gewisse Branchen bieten besonders gute Arbitrage-Möglichkeiten. Das sind in erster Linie Branchen, die mit riesigen Datenbeständen zu tun haben, das heißt die über Datenbanken im Terabyte- oder sogar Petabyte-Bereich verfügen und bei denen ständig neue Daten einströmen. Dazu zählen unter anderem die Bereiche Telekommunikation, E-Business, RFID-Systeme im Einzelhandel und Online-Werbung. Die betrieblichen Daten ändern sich häufig sehr schnell, und wichtige Informationen und Erkenntnisse erhält man oft nur auf einer sehr feinen Granularitätsstufe. Nun stellen Sie sich vor, dass dafür normalerweise Stunden oder Tage benötigt werden, und ein Unternehmen schafft dies plötzlich binnen Minuten, Sekunden oder sogar in Sekundenbruchteilen. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass diese Art der Ungleichheit enorme Folgen sowohl für das Unternehmen selbst als auch für den ganzen Markt haben kann.

Die Telekommunikationsbranche ist beispielsweise durch hohe Datenvolumen und wenig Spielraum gekennzeichnet. Die ständig zunehmende Netzbenutzung erfordert vom Netzwerkbetreiber Echtzeit-Entscheidungen hinsichtlich Angebots- und Tarifstrukturen, um seine Wettbewerbsfähigkeit zu garantieren. Indem verschiedene Tarifmodelle anhand von Milliarden von gespeicherten Anrufdaten durchgespielt und einzelne Kunden analysiert werden, um deren aktuelle Anrufmuster und Vorlieben zu bestimmen, findet ein großer Telekommunikationsanbieter genau heraus, welche Tarifmodelle er einem Kunden anbieten muss. Konkurrenzanbieter hingegen betrachten einen Kunden vielleicht nur als Teil einer größeren Gruppe, in die er irgendwann einmal eingestuft wurde, und schaffen es daher nicht, für ihn angemessene Angebote und Preismodelle zu entwickeln.

Datenschätze sind schwer zu heben.

Wenn enorme Datenbestände analysiert werden müssen, gibt es mehrere Gründe, warum Arbitrage-Möglichkeiten schwer zu nutzen sind. Entwicklungen von Zukunftsmodellen, Optimierung und auch andere Analyseanwendungen sind weitaus prozessorintensiver als die SQL-Abfragen, die in den meisten betrieblichen Informationsanwendungen genutzt werden. Wenn Unternehmen mit komplexen Algorithmen und riesigen Datenbanken Echtzeit-Lösungen benötigen, bleibt in der Regel irgendetwas auf der Strecke.

Viele Unternehmen stellen fest, dass sie ihren wachsenden Datenbestand nicht komplett verwerten können und sich bei ihrer Analyse auf Teilerhebungen oder grobe Zusammenfassungen beschränken müssen, anstatt den gesamten Datenbestand detailliert auswerten zu können. Doch nur einen Teil der Daten oder nur oberflächliche Daten zu verwenden, kann gefährlich werden. Selbst die leistungsfähigsten Algorithmen können zu falschen oder unsinnigen Ergebnissen kommen, wenn sie auf unzureichende Daten angewandt werden. Zudem können Unternehmen viele Stunden an Zeit verlieren, Daten vom Data Warehouse auf einen externen Prozessor-Cluster zu laden, um dort die Analyse durchzuführen. Und aufgrund dieser Vorgehensweise erhält man ein fehlerhaftes Ergebnis. Die Möglichkeiten, die eine richtige Analyse bietet, lassen sich nur erahnen, da die eingesetzte Technologie einfach nicht mehr bietet.

Nehmen wir beispielsweise das Problem der Optimierung. Optimierungslösungen sind für Unternehmen ein wesentliches Element, um auf die richtige Zielgruppe abzuzielen, die richtigen Angebote zu entwickeln, Produktionsvolumen zu bestimmen und für die Produkte einen angemessenen Preis festzusetzen, damit bei einem minimalen Kostenaufwand das Maximum aus dem Markt herausgeholt werden kann. Je nachdem, um welches Problem es sich handelt, müssen bei einer genauen Optimierungslösung zahlreiche Variablen und Vorgaben wie etwa Produkte, Sparten, Budget, Zeit, Kontaktkanäle, Angebotshistorie, Marktsegmentierung und Datenschutzpräferenzen etc. berücksichtigt werden.

Aufgrund der zahlreichen Permutations- und Kombinationsmöglichkeiten dieser verschiedenen Variablen müssen selbst bei einem vereinfachten Optimierungsmodell, bei dem nur die Daten aus einem Monat, tausend Kunden und zehn unterschiedliche Angebote herangezogen werden, insgesamt 2 hoch 10.000 Möglichkeiten analysiert werden. Oder um diese Zahl in Relation zu setzen: Die Anzahl der Atome im von uns beobachtbaren Teil des Universums beträgt 10 hoch 81 – ein paar Variablen mehr, und wir bewegen uns in der gleichen Größenordnung.

Der enorme Rechenaufwand, der mit solchen Analysen verbunden ist, bringt die meisten Verarbeitungstechnologien an ihre Grenzen und darüber hinaus. Wenn die Zahl der Variablen und Einschränkungen linear steigt, nimmt die Anzahl der Ergebnisse des Algorithmus exponentiell zu und erreicht häufig die Komplexitätsklasse NP-vollständig. Daher sind Unternehmen dazu gezwungen, bei der Gründlichkeit der Analyse und/oder der Reaktionszeit Kompromisse einzugehen. Bei den meisten Optimierungsverfahren werden nur kleine Auszüge des gesamten vorhandenen Datenbestands (etwa nur die Daten aus dem vergangenen Monat) berücksichtigt und zahlreiche Techniken wie etwa die lineare, dynamische und ganzzahlige Optimierung, Lagrange-Multiplikatoren oder die Cluster-Analyse eingesetzt, welche die Komplexität auf unterschiedliche Art und Weise reduzieren, um in einem realistischen Zeitrahmen zu einem Ergebnis zu kommen, auf dessen Grundlage man Entscheidungen treffen kann. Doch selbst bei diesen Verfahren sehen sich Unternehmen umfangreichen Investitionen in ihre IT-Infrastruktur gegenüber, erhalten keine vollständige Übersicht über ihre Daten und müssen lange auf die Analyseergebnisse warten, so dass diese entweder schon wieder veraltet sind oder Arbitrage-Möglichkeiten nicht rechtzeitig genutzt werden können.

Keine Performance-Einschränkungen mehr.

Doch was wäre, wenn man die bestehenden Performance-Einschränkungen umgehen könnte und schneller an relevante Informationen käme als früher? Was wäre, wenn beispielsweise ein im Bereich Datenbankmarketing tätiges Unternehmen komplexe Algorithmen einsetzen könnte und noch Tage, bevor sich der Markt anpassen kann, über präzise Optimierungsergebnisse verfügen würde? Oder wenn ein Einzelhandelskonzern jeden Tag den Preis von Tausenden von Produkten für all seine Geschäfte genau anpassen könnte? Oder wenn ein Kreditkartenunternehmen die Kreditwürdigkeit seiner Kunden hundert Mal schneller als die Konkurrenz beurteilen könnte? Oder wenn ein Finanzdienstleister, dessen Datenbestand im Terabyte-Bereich liegt, für sein Risikomanagement Monte-Carlo-Simulationen in Echtzeit verwenden könnte? Welche Konsequenzen könnten solche Vorteile für ein Unternehmen haben? Es ist wohl nicht übertrieben, wenn man sagt, dass sich dadurch die Ausgangssituation komplett verändern würde – man hätte einen riesigen Wettbewerbsvorteil und könnte in neue Märkte einsteigen, die bislang unerreichbar waren.

Und diese Möglichkeiten sind weder Marketingfantasien noch Zukunftsmusik – sie kommen bereits heute zum Einsatz.

Durch den Einsatz der Analysefunktionen der neuen Generation von Data Warehouses und BI-Applikationen können Unternehmen die Möglichkeiten der Information Arbitrage nutzen. Einige moderne Streaming-Architekturen sind sogar ganz gezielt auf die Ausführung komplexer mathematischer Muster auf großen Datenbeständen ausgelegt und benötigen für die Bereitstellung der Ergebnisse im Vergleich zu herkömmlichen Technologien nur einen Bruchteil der Zeit. Hochentwickelte Analyseanwendungen können »on stream« in diesen Data Warehouses laufen und kommen mit allen Datenaufzeichnungen und Details zurecht, die es zu analysieren gilt. Diese Anwendungen können auch bei Summendaten, Aggregationen, oder wenn Daten zur Analyse auf ein anderes System übertragen werden, einfach weiterlaufen.

Wenn man kreativen, innovativen Entwicklern aus dem Unternehmens- und Forschungsbereich den Zugang zu diesen Architekturen ermöglicht, dann wird dies auch dazu beitragen, eine neue Generation von Analyseanwendungen hervorzubringen, die zuvor unpraktisch, unbezahlbar oder schlichtweg unmöglich waren. Wenn man also riesige Datenbestände analysieren und aufwendige, komplexe Berechnungen durchführen muss, um eine Arbitrage-Möglichkeit zu nutzen, dann kann es für Unternehmen, die ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus sein wollen, von großem Vorteil sein, wenn sie eine Mischung aus den modernsten Technologien verwenden.

Resümee.

Das Fazit lautet: Wenn riesige Datenmengen und komplexe Berechnungen zusammenkommen, eröffnen sich Unternehmen vollkommen neue Möglichkeiten. Sie können:

mit Hilfe von Information Arbitrage zeitkritische Chancen nutzen,
schnell mehrere Modelle durchspielen und nahezu in Echtzeit Sensitivitätsanalysen durchführen,
jederzeit alle verfügbaren Daten berücksichtigen, während die Konkurrenz noch immer mit Auszügen oder aggregierten Daten arbeitet und dadurch weniger klare und realistische Ergebnisse erhält.

Da die Bedingungen für Unternehmen in der nächsten Zeit noch schwieriger werden, müssen Firmen jedes nur mögliche Instrument nutzen, das ihnen zur Verfügung steht, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Glücklicherweise gibt es heute mehr Technologien und Anwendungen für die Datenanalyse als je zuvor. Wenn Unternehmen die riesigen Mengen an Kunden-, Finanz- und Marktdaten auf neue und erstaunliche Art und Weise nutzen, können so Arbitrage-Möglichkeiten identifiziert werden. Und damit liegt es in ihrer eigenen Hand, ob sie sich einfach nur über Wasser halten oder ein echtes Spitzenunternehmen in ihrer Branche werden.

Phil Francisco

____________________________________

Phil Francisco ist der Vice President of Product Management and Marketing bei Netezza, einem Anbieter von Data Warehouse Appliances. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Technologieentwicklung und globaler Technologievertrieb. In seiner Funktion bei Netezza unterstützt Francisco die Entwicklung neuer Unternehmens- und Produktstrategien und steuert Marketingprogramme des Unternehmens.

»Firmen müssen jedes nur denkbare Instrument nutzen um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.«

»Information Arbitrage wird die Welt verändern.«

Folgen Sie »manage it«

auf Google+

Copyright © 2003-2012 ap Verlag GmbH