Case: Michelin gebruikt MicroStrategy voor analyse sociale media

Michelin, de Franse fabrikant van autobanden, gebruikt MicroStrategy voor analytics en visualisatie, als onderdeel van een bigdatastrategie om de efficiëntie van de supply chain en productieprocessen te verbeteren.

Om meer inzicht te krijgen in zijn activiteiten te krijgen, is het bedrijf (110.000 medewerkers en 20 miljard euro omzet) een big data analytics-project gestart dat gegevens uit verschillende bronnen zal verwerken om  feedback te geven aan zakelijke gebruikers. Voorbeeld hiervan is het met dashboards monitoren van productdefecten in de fabriek.

"We kunnen per product, per machine, per operator, analyseren hoeveel fouten we hebben in de fabriek. We weten dat dit soort dashboard elke vijftien minuten kan worden bijgewerkt, dus het is bijna real-time en geschikt om activiteiten in de fabriek bij te sturen", zegt Sebastien Douaillat, BI enterprise architect bij Michelin tijdens zijn presentatie op MicroStrategy World in Barcelona.

"Dit is een van onze eerste stappen om grote hoeveelheden gegevens intern te gebruiken in de fabrieken. Onze machines genereren grote hoeveelheden gegevens, dus we kunnen echt spreken over big data.”

Michelin verzamelt inmiddels petabytes aan data en de verwachting is dat die volumes alleen maar  toenemen als het bedrijf steeds meer bronnen van indormatie benut. Zo wil Michelin ook de banden zelf voorzien van sensoren. 

Social media-analyse

Een ander gebied waar het bedrijf Microstrategy voor gebruikt is de analyse en monitoring van sociale media. Want naast productie van banden is Michelin ook het bedrijf achter de gerenommeerde restaurantgidsen.  De beide takken samen genereren veel online discussie. Zo registreerde Michelin  alleen al in de laatste vijf maanden 75.000 tweets over het bedrijf.

Om de online reputatie en de marketingcampagnes van het bedrijf te beoordelen, besloot Michelin MicroStrategy in te zetten om beter inzicht te krijgen in de manier waarop het publiek spreekt over Michelin.

"Dit is eveneens een geval van big data, want we moeten grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens vastleggen, analyseren en opslaan. Er is veel informatie, het wordt vaak ververst, en er zijn een heleboel verschillende bronnen", zei hij.

Het bedrijf creëerde in minder dan twee maanden een prototype, gebaseerd op opensourcetools en dashboards van Microstrategy. “We hebben ervoor gekozen om te beginnen met Twitter, omdat het relatief eenvoudig en goedkoop is om gegevens van zijn eigen API te krijgen. Bij Facebook is dat wat lastiger.”

Het systeem is gebaseerd op MongoDB als NoSQL database om de tweetdata uit de Twitter API op te slaan. De gegevens worden vervolgens verwerkt in Hadoop met de Hive-programmeertaal, en met Impala om query"s te maken.

Michelin kan nu informatie analyseren zoals de tijd en de gegevens van de tweet, de locatie, het aantal tweets, wat de industrie-influencers bespreken en of er positieve of negatieve zoekwoorden worden gebruikt in relatie tot het bedrijf. 

Er zijn nu plannen om andere feeds waaronder Facebook mee te nemen, en de R-programmeertaal te integreren in MicroStrategy om meer robuuste algoritmes te creëren om klantsentimentanalyse mogelijk te maken.

"We keken naar positieve of negatieve woorden, maar als je de naam Michelin ziet in de buurt van een woord dat goed of slecht is, betekent dat nog niet dat de hele zin goed of slecht is. We beginnen nu wat nauwkeuriger te kijken naar sentimentanalyse, en proberen om een meer geavanceerd algoritme te bouwen. Daarvoor willen we R gebruiken en dan zullen we de resultaten zien in Microstrategy."

Michelin, de Franse fabrikant van autobanden, gebruikt MicroStrategy voor analytics en visualisatie, als onderdeel van een bigdatastrategie om de efficiëntie van de supply chain en productieprocessen te verbeteren.

Om meer inzicht te krijgen in zijn activiteiten te krijgen, is het bedrijf (110.000 medewerkers en 20 miljard euro omzet) een big data analytics-project gestart dat gegevens uit verschillende bronnen zal verwerken om  feedback te geven aan zakelijke gebruikers. Voorbeeld hiervan is het met dashboards monitoren van productdefecten in de fabriek.

"We kunnen per product, per machine, per operator, analyseren hoeveel fouten we hebben in de fabriek. We weten dat dit soort dashboard elke vijftien minuten kan worden bijgewerkt, dus het is bijna real-time en geschikt om activiteiten in de fabriek bij te sturen", zegt Sebastien Douaillat, BI enterprise architect bij Michelin tijdens zijn presentatie op MicroStrategy World in Barcelona.

"Dit is een van onze eerste stappen om grote hoeveelheden gegevens intern te gebruiken in de fabrieken. Onze machines genereren grote hoeveelheden gegevens, dus we kunnen echt spreken over big data.”

Michelin verzamelt inmiddels petabytes aan data en de verwachting is dat die volumes alleen maar  toenemen als het bedrijf steeds meer bronnen van indormatie benut. Zo wil Michelin ook de banden zelf voorzien van sensoren. 

Social media-analyse

Een ander gebied waar het bedrijf Microstrategy voor gebruikt is de analyse en monitoring van sociale media. Want naast productie van banden is Michelin ook het bedrijf achter de gerenommeerde restaurantgidsen.  De beide takken samen genereren veel online discussie. Zo registreerde Michelin  alleen al in de laatste vijf maanden 75.000 tweets over het bedrijf.

Om de online reputatie en de marketingcampagnes van het bedrijf te beoordelen, besloot Michelin MicroStrategy in te zetten om beter inzicht te krijgen in de manier waarop het publiek spreekt over Michelin.

"Dit is eveneens een geval van big data, want we moeten grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens vastleggen, analyseren en opslaan. Er is veel informatie, het wordt vaak ververst, en er zijn een heleboel verschillende bronnen", zei hij.

Het bedrijf creëerde in minder dan twee maanden een prototype, gebaseerd op opensourcetools en dashboards van Microstrategy. “We hebben ervoor gekozen om te beginnen met Twitter, omdat het relatief eenvoudig en goedkoop is om gegevens van zijn eigen API te krijgen. Bij Facebook is dat wat lastiger.”

Het systeem is gebaseerd op MongoDB als NoSQL database om de tweetdata uit de Twitter API op te slaan. De gegevens worden vervolgens verwerkt in Hadoop met de Hive-programmeertaal, en met Impala om query"s te maken.

Michelin kan nu informatie analyseren zoals de tijd en de gegevens van de tweet, de locatie, het aantal tweets, wat de industrie-influencers bespreken en of er positieve of negatieve zoekwoorden worden gebruikt in relatie tot het bedrijf. 

Er zijn nu plannen om andere feeds waaronder Facebook mee te nemen, en de R-programmeertaal te integreren in MicroStrategy om meer robuuste algoritmes te creëren om klantsentimentanalyse mogelijk te maken.

"We keken naar positieve of negatieve woorden, maar als je de naam Michelin ziet in de buurt van een woord dat goed of slecht is, betekent dat nog niet dat de hele zin goed of slecht is. We beginnen nu wat nauwkeuriger te kijken naar sentimentanalyse, en proberen om een meer geavanceerd algoritme te bouwen. Daarvoor willen we R gebruiken en dan zullen we de resultaten zien in Microstrategy."