Externí datové zdroje Praktické využití externích dat · 2016. 3. 11. · Externí datové...

Externí datové zdroje

SAS Analytics Roadshow, 13. 5. 2015

Lukáš Kulhavý

Praktické využití

externích dat

v oblasti analytiky

2© 2015 Deloitte Česká republika

Externí versus Interní data

PROČ EXTERNÍ DATA Zlepšení analytických modelů

Vylepšení finančních výsledků podniku

Ucelený pohled na klienta/portfolio

Zmapování klientských preferencí

Znalost konkurence na trhu

KDE JE ZÍSKAT Od orgánů státní správy

Od komerčních poskytovatelů

Z veřejného internetu

OTEVŘENÁ DATA http://www.otevrenadata.cz

http://www.opendata.cz

http://open-data.europa.eu/en/data/

http://www.datahub.io


Cross-Border Analytics

Propojení více datových zdrojů

3 potenciální přístupy

Přiřazení segmentů

Distribuované strojové učení

Mapování anonymizovaných

datových zdrojů

1

2

3

Právně ošetřené

Klientská data nejsou sdílena mezi

podniky. Deloitte vystupuje jako

zpracovatel dat, zodpovědný za

vybudování analytického modelu

nad společnými daty.

Banka

Pojišťovna

Telco



1. Přiřazení segmentů

Společná

segmen-

taceTelco

segmenty

Segmenty

pojišťovny

Bankovní

segmenty

Telco

segmenty

Bankovní

segmenty

Segmenty

pojišťovny

Segmenty

pojišťovny

Bankovní

segmenty

Telco

segmenty

Typický proces

Segmentace je vyvinuta pro každý podnik

Společné charakteristiky segmentů všech podniků

jsou použity pro vývoj „společné segmentace“

Agregované informace o segmentech jsou

vzájemně vyměněné mezi podniky

Segmenty jsou provázány na jednotlivá

klientská portfolia

Informace o segmentech jsou využity k

obchodním účelům



2. Distribuované strojové učení

Řízení učení v iteracích

Tvorba prediktivního modelu

za využití společných atributů

Databáze

klientů

země 1

Databáze

klientů

země 3

Databáze

klientů

země 2

Typický proces

Data jsou získána ze všech tří poboček ve stejné struktuře

Deloitte analyzuje data a vytváří analytické modely za využití

„Distributed Machine Learning“ – vývoj

modelu na oddělených datových sadách

Výsledné modely mohou být využity ve všech pobočkách – modely mají lepší prediktivní sílu v porovnání se

standardním interním přístupem



3. Mapování anonymizovaných datových zdrojů

Vystupuje jako zpracovatel dat

Vývoj modelu za využití

společných klientů

Databáze

klientů

banky

Databáze

klientů

pojišťovny

Databáze

klientů

telco

Spojená

databáze

Typický proces

Je vyjednán jednosměrný hash identifikace klienta

Neomezená data lze následně vyměnit mezi

podniky.

Nad daty lze vyvíjet prediktivní modely cílící

nabídku společnosti X na zákazníky společnosti Y.


Český statistický úřad

Úloha Českého statistického úřadu

Poskytovatel státní statistické služby

Zabezpečuje získávání a zpracování dat pro statistické účely

Poskytuje statistické informace jak státu, tak veřejnosti

Možné využití dat z Českého statistického úřadu

Zpřesnění modelů o dodatečné demografické prediktory

• hustota zalidnění, způsob a doba dojíždění za prací, velikost domácnosti…

Využití v oblasti veřejných služeb pro Cross-sell a Up-sell

• zdroj a způsob vytápění / ohřevu vody, vlastnictví plynové přípojky …

Identifikace potenciálu pro elektronické obslužné kanály

• vlastnictví internetového připojení v bytě…


Český statistický úřad

Ukázka využití dat z ČSÚ

Databáze

klientů -

plyn

Databáze

klientů -

elektřina

X-sell

PtB

model

Sčítání lidu Data ČSÚ X-sell lead list


Katastr nemovitostí České republiky

Úloha Katastru nemovitostí České republiky

Soubor údajů o nemovitostech v České republice

Evidence vlastnických a jiných věcných práv (včetně práv zástavních)

Smlouvy k nabití nemovitosti (typicky obsahují informace o rozloze, kupní ceně atd.)

Možné využití dat z Katastru nemovitostí České republiky

Využití informací v marketingových nabídkách hypotečních úvěrů

• informace o zástavě, o financující bance a o datu vzniku zástavního práva …

Využití informací ve schvalovacím procesu

• znalost frekvence změn majitele, cenové hladiny zástavních práv…

Propojení informačních zdrojů maximalizujících informační hodnotu o nemovitostech

• typ nemovitosti, skutečná transakční cena, informace o developerském projektu …


Katastr nemovitostí České republiky

Využití v aplikace Cenová mapa prodejních cen

„Cenová mapa prodejních cen“ je nově vytvořená webová

aplikace pracující na základě:

• kompletní pasportizace bytového fondu

• databáze prodejních cen

• standardů CULT

Představuje rozsáhlou databázi obsahující souhrnné,

veřejně dostupné informace o lokalitách, projektech,

bytech, cenách, standardech a vývojových trendech.

Zpracovává výhradně oficiální údaje o skutečně

provedených prodejích (transakcích), které získává

z veřejných zdrojů, zejména z Katastrálních úřadů.

Je zaměřena na všechny hlavní části rezidenčního

realitního trhu:

Cenová mapa je tvořena na

základě:

• Katastrálních dat

• Statistických dat

• Technických údajů

a mapových podkladů

• Interaktivních mapových

vrstev

• Detailní analýzy

jednotlivých bytových

projektů

• „Nové a zánovní“ byty v developerských projektech,

tedy byty postavené v nových bytových projektech od

roku 1994 do současnosti.

• „Ostatní“ bytová výstavba v bytových domech, které

jsou rozděleny na bytové jednotky.

• Rodinné domy


Marketingové průzkumy

Úloha marketingového průzkumu

Sběr informací na trhu (i mimo vlastní klientskou bázi)

Identifikuje problémy a příležitosti pro obchodní úlohy

Možnost realizace kvalitativního i kvantitativního výzkumu

K dispozici jsou pravidelné a standardizované výzkumy, či ad-hoc výzkumy na míru

Možné využití dat z marketingových průzkumů

Zpřesnění modelů o behaviorální informace – chování mimo podnik/produkt

• informace o spotřebitelském chování, o životním stylu…

Informace o vnímání značky/produktu jako vstup do retenčních modelů

• důvody spokojenosti/nespokojenosti, porovnání s konkurencí, identifikace slabin…

Identifikace behaviorálních segmentů v rámci akvizičních kampaní

• využívané produkty, spotřebitelské chování a preference, sklony ke změnám…


......................................................................................................................................................................

Marketingové průzkumy

Ukázka využití dat z Lifestyle průzkumu trhu

Lifestyle

průzkum

trhu

Interní

data

podniku

Propojení datových

zdrojů přes

společné atributy

Lifestyle

segmen-

tace

X/Up

sell

model

Churn

model

Revenue

Potential

modelSegmentace

klientské báze

Možné využití

výstupů segmentace

Průnik atributů

datových vzorků


Veřejné internetové záznamy

Možnosti sběru informací na internetu

Web Crawling – sběr informací z internetových zdrojů (texty, články, komentáře…)

„Invisible Web“ Crawling – sběr informací z internetových formulářů apod.

Průzkum konkurence – automatizovaný sběr ceníků, produktů, nabídek, poboček…

Možné využití dat z internetu

Monitorování veřejného mínění a vnímání značky/produktu na internetu

• Web Crawling článků, komentářů, sociálních sítí…

Testování online nabídek konkurence

• „Invisible Web“ Crawling formulářů a nabídkových kalkulaček konkurence, srovnávačů…

Geo-lokace konkurence a vizualizace na mapových podkladech

• seznam všech lékáren ze SUKL, vizualizace na Open Street Map…


Veřejné internetové záznamy

Ukázka využití „Invisible Web“ Crawleru

Crawler

10 typů vozidel

8 reprezentativních měst dle velikosti

10 věkových skupin

0-3 nehody

0 – 12 let trvání pojištění

25 280 testovacích vektorů

3klíčoví konkurenti

(1/2 trhu)


Závěr: hlavní přínosy externích dat

Zlepšení prediktivní síly modelů

Dosažení finančních výsledků podniku

Kriticky důležitý vnější pohled na podnik

Srovnání s konkurenčními podniky a produkty

Příležitost k obchodní spolupráci s partnery

Deloitte označuje jednu či více společností Deloitte Touche Tohmatsu Limited, britské privátní společnosti s ručením omezeným zárukou („DTTL“), jejích

členských firem a jejich spřízněných subjektů. Společnost DTTL a každá z jejích členských firem představuje samostatný a nezávislý právní subjekt.

Společnost DTTL (rovněž označovaná jako „Deloitte Global“) služby klientům neposkytuje. Podrobný popis právní struktury společnosti Deloitte Touche

Tohmatsu Limited a jejích členských firem je uveden na adrese www.deloitte.com/cz/onas.

Společnost Deloitte poskytuje služby v oblasti auditu, daní, poradenství a finančního a právního poradenství klientům v celé řadě odvětví veřejného

a soukromého sektoru. Díky globálně propojené síti členských firem ve více než 150 zemích a teritoriích má společnost Deloitte světové možnosti a poskytuje

svým klientům vysoce kvalitní služby v oblastech, ve kterých klienti řeší své nejkomplexnější podnikatelské výzvy. Přibližně 200 000 odborníků usiluje o to,

aby se společnost Deloitte stala standardem nejvyšší kvality.

Společnost Deloitte ve střední Evropě je regionální organizací subjektů sdružených ve společnosti Deloitte Central Europe Holdings Limited, která je členskou

firmou sdružení Deloitte Touche Tohmatsu Limited ve střední Evropě. Odborné služby poskytují dceřiné a přidružené podniky společnosti Deloitte Central

Europe Holdings Limited, které jsou samostatnými a nezávislými právními subjekty. Dceřiné a přidružené podniky společnosti De loitte Central Europe

Holdings Limited patří ve středoevropském regionu k předním firmám poskytujícím služby prostřednictvím více než 4 700 zaměstnanců ze 37 pracovišť

v 17 zemích.

© 2015 Deloitte Česká republika

Mobilní aplikace

Deloitte CZ

Zpravodaje l Studie l Semináře l Novinky l Videa


Kontakty

FILIP TROJANManager | Applied Analytics Deloitte Advisory s.r.o.

Nile House, Karolinská 654/2, 186 00, Praha 8

Tel/Direct: +420 246 042 797 | Mobile: +420 733 598 521

[email protected] | www.deloitte.cz

LUKÁŠ KULHAVÝSenior Consultant | Applied Analytics Deloitte Advisory s.r.o.


Tel/Mobile: +420 604 487 148


PAVEL ŠIŠKAPartner | ConsultingDeloitte Advisory s.r.o.


Tel/Direct: +420 246 042 300 | Mobile: +420 737 264 273



Deloitte Applied Analytics

Proč si vybrat analytické služby od násStejně tak jako jiné společnosti, pomáháme našim klientům sbírat, spravovat a analyzovat data. Pouze

Deloitte však využívá pokročilých analytických dovedností, detailní znalosti odvětví, a zkušeností s řízením

podniků k maximalizaci hodnoty analytiky – zpracovávající každodenní informace do využitelných znalostí.

Pomáháme řešit reálné obchodní úlohy za pomoci analytiky, za pomoci ucelených „end-to-end“ řešení (ve spolupráci s odborníky z Deloitte).

Jsme hrdí, že můžeme sdílet naší znalost s našimi váženými klienty, skrze společné projektové týmy, analytické tréninky a workshopy zaměřené na předání dovedností využívaných v projektech.

Nabízíme portfolio hotových analytických řešení vyvíjených v rámci v našem unikátních produktu „Growth Engine“ (přes 20 řešení a stále investujeme do vývoje dalších), stejně tak jsme schopni vyvinout a dodat libovolné řešení na míru.

Jsme experty na vizualizaci dat a výsledků analytických modelů.

Úspěšně dodáváme projekty do všech klíčových odvětví: Finanční služby, Telekomunikační služby, Pojišťovny, Veřejné služby, Maloobchod atd.

Jsme připraveni vyvíjet a/nebo hostovat analytická řešení ve specializované Analytické Laboratoři (certifikované, vysoce zabezpečené a výkonné servery).

Zkušený tým (dodáno přes 50 projektů), vystupující jako regionální „Center of Excellence“ pro Střední Evropu. Využíváme unikátní zkušenosti z regionu i zahraničí, za využití analytických znalostí a dovedností celosvětové sítě Deloitte.

Deloitte byl označen společností Gartner za vůdčího dodavatele služeb v oblasti Business Analytics (2014).

Deloitte byl označen společností Kennedy za vůdčího dodavatele služeb v oblasti Analytics IT Consulting (2014).

Externí datové zdroje Praktické využití externích dat · 2016. 3. 11. · Externí datové...

Documents

Transcript of Externí datové zdroje Praktické využití externích dat · 2016. 3. 11. · Externí datové...