Einblicke aus Big Data

1) Was ist Einsicht und warum ist es wichtig

• Daten → Domänenkontext → korrekte Methoden → validierte Interpretation → Implementierung in ein Produkt/einen Prozess.

• Reduzierung von Unsicherheit und Reaktionszeit.
• Trichter und Kosten optimieren, LTV/ARPPU/Retention erhöhen (für alle Branchen).
• Früherkennung von Risiken, Betrug, Degradationen.
• Neue Einnahmequellen (Datenprodukte, APIs, Reporting Services).

2) Architekturkontur: Datenpfad zu Insights

1. Quellen: Anwendungsereignisse, Protokolle, Transaktionen, externe APIs, Partnerdaten, offene Sets.
2. Einspritzen und Streamen: CDC/ETL/ELT, Warteschlangen (Kafka/Kinesis/PubSub), Schaltungen und Vertragstests.
3. Lagerung: Data Lake (rohe und gereinigte Bereiche) + DWH/OLAP Vitrinen, HTAP nach Bedarf.
4. Semantische Ebene: einheitliche Definitionen von Metriken und Dimensionen, Katalog, Lineage.
5. Fiche-Plattform: gebrauchte Merkmale, offline/online Konsistenz.
6. Analytik und Modelle: Batch/Stream Computing, ML/Statistik, Graphen, NLP, Geo, Zeitreihen.
7. Bereitstellung von Insights: Dashboards, Alerts, Empfehlungen, APIs, Webhooks, integrierte Analysen.
8. Observability und Qualität: Datentests, Frische/Drift-Überwachung, Warnungen auf Anomalien.

Das Prinzip: Metrik-/Fich-Berechnungen von Visualisierungen und Schnittstellen trennen - das beschleunigt die Evolution.

3) Arten von Analysen und wann sie anzuwenden sind

Descriptive: „Was ist passiert?“ - Aggregate, Abschnitte, Saisonalität, Kohortenberichte.
Diagnose: „Warum?“ - Faktorenanalyse, Segmentierung, Attribution, kausale Graphen.
Predictive: „Was wird passieren?“ - Klassifizierung/Regression, Zeitreihen, Überlebens-/Charn-Modelle.
Prescriptive: „Was tun?“ - Optimierung, Bandits, RL, Empfehlungen, Priorisierung von Maßnahmen.

4) Grundlegende methodische Blöcke

4. 1 Zeitreihen: Saisonalität/Trends, Prophet/ARIMA/ETS, Regressoren (Promo/Events), hierarchisches Forcasting, Nowcasting.
4. 2 Segmentierung: k-means/DBSCAN/HDBSCAN, RFM/Behavioral Cluster, Kanal-/Geo-/Device-Profile.
4. 3 Anomalien und Risiko: STL-Zerlegung + IQR/ESD, Isolierungswald, robust PCA; Scoring-Betrug.
4. 4 Empfehlungen: kollaborative Filterung, Matrixfaktorisierung, Graphen-Embeddings, seq2rec.
4. 5 NLPs: Topics, Entity Extraction, Sentiment/Intent, Ticket/Review-Klassifizierung, RAG/LLM-Assistenten.
4. 6 Graphanalytik: Zentralität, Gemeinschaft, Betrugswege, Einfluss von Knoten, Metriken der „Klebrigkeit“ von Netzwerken.
4. 7 Kausalität: A/B-Tests, Differenz-in-Differenz, Propensity Score, instrumentelle Variablen, DoWhy/causal ML.

5) Von den Daten zu den Eigenschaften: fiche-engineering

Aggregate nach Fenster: gleitende Summen/Durchschnitte, Frequenzen, Einzigartigkeiten.
Stündliche/tägliche/wöchentliche Verzögerungen: Erfassen der kurzfristigen Dynamik.
Kohortenmerkmale: Zeit seit X, Benutzer/Objekt-Lebenszyklus.
Geo-Zeichen: Standortcluster, Heatmaps, Barrierefreiheit.
Graphische Merkmale: Grad, Prozessschluss, PageRank, Knoten/Kanten-Embedding.
Textzeichen: TF-IDF/embeddings, Tonalität, Toxizität, Themen.
Online/Offline-Konsistenz: Eine Transformationslogik für Training und Produktion.

6) Experimente und Kausalität

Design: Hypothese → Erfolgsmetrik (en) → minimaler Effekt → Stichprobengröße → Randomisierung/Stratifizierung.
Analyse: p-Werte/Effekt mit Konfidenzintervall, CUPED, Korrektur von Mehrfachprüfungen.
Quasi-Experimente: Wenn RCT nicht möglich ist - DiD, synthetische Kontrollen, Matches.
Online-Optimierung: Multi-Armed Bandit, UCB/TS, Kontext Bandits, Early Stop.
Kodierung von Entscheidungen: Experimente werden in die Fiche-Flag-Plattform integriert, Tracking-Versionen.

7) Datenqualität und Vertrauen

Systeme und Verträge: Entwicklung der Systeme, Abwärtskompatibilität, Schemaregistrierung.
Datentests: Frische, Vollständigkeit, Einzigartigkeit, Integrität, Bereiche/Regeln.
Linie und Katalog: von der Quelle zur Metrik; Eigentümer, SLAs, Gültigkeitsstatus.
Umgang mit Ausweisen/Emissionen: Richtlinien, die dokumentiert und automatisiert sind.
Überprüfung der Reproduzierbarkeit der Einsicht: Dieselbe Abfrage → dasselbe Ergebnis (Versionierung von Vitrinen/Formeln).

8) Privatsphäre, Sicherheit, Ethik

PII/PCI/PHI: Maskierung, Tokenisierung, differenzielle Privatsphäre, Minimierung.
RLS/CLS: Zugriff auf Zeilen-/Spaltenebene nach Rollen/Tenanten/Regionen.
Audit: Wer hat was gesehen/exportiert, Zugangsspuren, Retention-Richtlinien.
Die Ethik der Modelle: Verschiebungen und Fairness, Erklärbarkeit (SHAP), sichere Anwendung von LLM.
Lokalisierung: Lagerbereiche und grenzüberschreitende Übertragung nach den Anforderungen der Gerichtsbarkeiten.

9) MLOps und operative Analysen

Piplines: DAG ™ und (Airflow/Argo/DBT/Prefect) Training, Reaktionen auf neue Partys/Streams.
Modellveröffentlichungen: Register (Model Registry), kanarische Berechnungen, blau-grün.
Überwachung: Latenz, Frische, Drift von Daten/Vorhersagen, Qualität (AUC/MAE/BS).
Rollbacks und Runbooks: automatisches Zurücksetzen auf die vorherige Version, Degradationsverfahren.
Cost-to-serve: Profilierung der Kosten für die Berechnung von Erkenntnissen und die Speicherung von Daten.

10) Lieferung von Einblicken: wo und wie zu zeigen

Adaptive Dashboards: Priority KPI-Feed, Erklärungen zu Metriken, Drill-Through vor Ereignissen.
Integrierte Analytik: JS-SDK/iframe/Headless API, Kontextfilter, E-Mail/PDF-Snapshots.
Alerts und Empfehlungen: „nächste Aktion“, Schwellenwerte, Anomalien, SLA-Verstöße; snooze/deduplizierung.
Betriebskontur: Integration mit CRM/Ticket-Systemen/Orchestratoren für Autotätigkeiten.
Datenprodukte für Partner: Meldeportale, Uploads, API-Endpunkte mit Quoten und Audits.

11) Erfolgskennzahlen des Insights-Programms

Akzeptanz: Anteil aktiver Analytics/Model-Nutzer (WAU/MAU, Frequenz).
Impact: uplift der wichtigsten Business-KPIs (Conversion, Retention, Fraud Risk, COGS).
Insight Speed: Zeit vom Ereignis bis zur verfügbaren Ausgabe/Alert.
Zuverlässigkeit: Aptime, p95 Latenz der Berechnungen und Rendering, Anteil der Folbacks.
Vertrauen: Beschwerden über Diskrepanzen, Zeitpunkt der Beseitigung, Abdeckung durch Datentests.
Wirtschaft: Kosten pro Einblick, ROI für Initiativen, Amortisation von Datenprodukten.

12) Monetarisierung von Erkenntnissen

Intern: Umsatzwachstum/Einsparungen, Optimierung von Marketing/Inventar/Risikomanagement.
Extern: kostenpflichtige Berichte/Panels, White-Label für Partner, Zugang zu APIs/Showcases.
Tarife: Basis-KPIs kostenlos, fortgeschrittene Segmente/Exporte/Real-Time - Pro/Enterprise.
Data Marketplace: Austausch aggregierter Sets unter Wahrung von Privatsphäre und Recht.

13) Antipatterns

„Die Daten selbst werden alles sagen“ ohne Hypothesen und Domänenkontext.
Springende Definitionen von Metriken in verschiedenen Berichten (keine semantische Ebene).
Sperrige Live-Anfragen in OLTP, die produktiv fallen.
Orakel-Modelle ohne Feedback und Geschäftsinhaber.
Alert-Spam ohne Priorisierung, Deduplizierung und Erklärbarkeit.
Mangel an Experimenten - Entscheidungen über Korrelationen und „Intuition“.

14) Fahrplan für die Umsetzung

1. Discovery: Entscheidungslandkarte (JTBD), kritische KPIs, Quellen, Risiken und Einschränkungen (legal/tech).
2. Daten und Semantik: Kataloge, Schemata, Qualitätstests, einheitliche KPI-Definitionen.
3. MVP-Einblicke: 3-5 Sichtungsfälle (z.B. Bedarfsprognose, Anomalieerkennung, Charn-Scoring), einfache Lieferung (Dashboard + Alert).
4. Automatisierung: Kopflose API, Integration mit Operationen, Experimente, kausale Analyse.
5. Skalierung: Datenplattform, Online-/Offline-Konsistenz, kanarische Modellfreigaben.
6. Monetarisierung und Ökosystem: externe Panels/APIs, Tarife, Partnerberichte.

15) Checkliste vor Veröffentlichung

• KPI-Glossar und Besitzer genehmigt, Formelversionen dokumentiert.
• gehen die Prüfungen der Daten (sweschest/polnota/unikalnost/diapasony) in CI.
• RLS/CLS und Maskierung empfindlicher Felder werden im Stageing getestet.
• p95 Die Latenz der Berechnungen und des Renderings entspricht der SLO. Es gibt Cash/Girokonten.
• Alerts sind priorisiert, es gibt Snooze und Deduplizierung; Aktivitäten werden auditiert.
• Experimente und kausale Methoden stehen bereit, um die Wirkung zu bewerten.
• Runbooks auf Modell/Daten Degradation und automatische Rollback konfiguriert.
• Die Retentions-/DSAR-Richtlinien und die Speicherlokalisierung sind mit der rechtlichen Einheit abgestimmt.

16) Beispiele für typische Insights (Templates)

Kommerziell: Konversionstreiber nach Segmenten und Kanälen; Preiselastizität; Prognose der Nachfrage.
Operativ: SLA-Engpässe; Last-/Kapazitätsprognose; Anomalien durch Prozessschritte.
Risiko/Betrug: Ketten verdächtiger Konten; Chargeback-Spitzen; Bewertung der Herkunft der Mittel.
Kunden: Abflusswahrscheinlichkeiten; NBO/Empfehlungen; Segmente nach Motiven/Verhalten.
Produktqualität: Gründe für den Rückgang von NPS/CSAT; Themen aus Bewertungen; Karte von Regressionen nach Releases.

Fazit: Erkenntnisse aus Big Data sind eine Systemdisziplin, bei der Architektur, Methodik und operative Ausführung zu einer Entscheidungsschleife verbunden werden. Erfolg wird nicht an der Menge der Daten oder der Anzahl der Modelle gemessen, sondern an den Auswirkungen auf die Geschäftsmetriken, der Nachhaltigkeit des Prozesses und dem Vertrauen der Benutzer in die Daten.