BIG DATA GREAT VALUE.

Transkript

1 BIG DATA GREAT VALUE. Für alle, die es jetzt wissen wollen. T-Systems Big Data

2 AUF DER SUCHE NACH NEUEN WERTSCHÖPFUNGS- QUELLEN. WAS TREIBT UNTERNEHMEN ZUKÜNFTIG AN? Vom schwarzen Gold des Industriezeitalters it zu neuen Reichtümern des Informationszeitalters. Alte Quellen versiegen, neue tun sich auf. Die Zukunft gehört den digitalen Entdeckern T-Systems Big Data

3 BIG DATA: SCHNELL NACHWACHSENDER ROHSTOFF. RESSOURCEN, DIE ES ZU ERSCHLIESSEN GILT. 5 Mio. Trans- aktionen pro Sekunde 250 Mio. s täglich alle 18 Monate verdoppeltes Datenvolumen 24 Exabyte Datenzuwachs 85 % am Tag unstrukturierte Daten T-Systems Big Data

4 EIN PAAR SCHLAGZAHLEN. EIN 60 SECONDS FLASH STATUS-UPDATES 168 MIO. VERSANDTE S 600+ NEUE VIDEOS 11 MIO. VERBINDUNGEN MIT INSTANT MESSENGERN NEUE FOTOS SUCHANFRAGEN CHECK-INS TWEETS $ , UMSATZ T-Systems Big Data

5 BIG DATA. MERKMALE UND MEHRWERT. ANALYTICS schaffen VALUE Immer wertvoller wird Wissensvorsprung. T-Systems Big Data

6 DIE CHANCEN SEHEN. NEUE POTENZIALE ERKENNEN. Komplexe Simulationen und Trendanalysen verbessern und beschleunigen Produktentwicklung und Marktreife. Bessere Insights zu Märkten und Kundenbedürfnissen ermöglichen maßgeschneiderte Angebote. Fundierter und schneller entscheiden! Maschinen und Sensorendaten optimieren Fertigungsprozesse. Verkehrsdaten und Routenplanung sparen Kosten und CO 2 und verbessern Logistik und Distribution Hochrechnung von Finanzdaten ergibt bessere Prognosen, Betrugserkennung und Risikominimierung. Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle. T-Systems Big Data

7 BIG DATA MINING: DIE WERTSCHÖPFUNGS-PIPELINE. PIPELINE Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln einsetzen ANALYTICS-AS-A-SERVICE T-Systems Big Data

8 DATEN FÖRDERN. UNTERNEHMENSINTERN UND EXTERN! Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln einsetzen Bisher: Aktualisierte Antworten auf strukturierter Datenbasis und wiederkehrenden, meist standardisierten Fragen.!? Perfekt: beides miteinander verbinden Heute: Neue Antworten auf Basis unstrukturierter Daten und kreativer, wechselnder Fragestellungen. Wetterdaten Finanzdaten Messdaten Gesetze, Richtlinien JPEG, PDF etc. Dateien Tweets, Likes & Co. Reports Gesundheitsdaten Verkehrsdaten Maschinen- und Sensorendaten Und vieles mehr T-Systems Big Data

9 DATEN IN ECHTZEIT VERARBEITEN. MIT DEN RICHTIGEN TECHNOLOGIEN UND PROZESS-KNOW-HOW. Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln einsetzen Business Problem Legacy BI High performance BI Hadoop Ecosystem Backward-looking analysis Quasi-real-time analysis Using data out of business applications i (In-Memory) Ui Using data out of business applications Forward-looking predictive analysis Questions defined d in the moment, using data from many sources Technology Solution SAP Business Objects IBM Cognos MicroStrategy costategy Structured Limited (2 3 TB in RAM) Selected Vendors Oracle Exadata SAP HANA Data Type/Scalability Structured Limited (1 PB in RAM) Cloudera Hadoop distribution Splunk (visualization) Structured or unstructured Quasi unlimited (20 30 PB) T-Systems Big Data

10 BESTEHENDES MITNEHMEN. MEHR LEISTUNG AUF DEN WEG BRINGEN. Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln einsetzen BUSINESS INTELLIGENCE TOOLS UND ANALYTISCHE ANWENDUNGEN Reporting Dashboard Analyse OLAP Data & Text Mining Predictive Analytics Operational Intelligence Stukturierte und unstrukturierte Daten Complex Event Processing Data Warehouse Appliance Data Mart Cube Echtzeitdatenverarbeitung und Analyse Datenintegration ETL Statische Daten Fließende Daten Transaktionale OLTP DBMS Geschäfts- Hadoop, Cloud anwendungen NoSQL, SaaS ERP, CRM, etc. Log-Daten EXISTIERENDE DATENQUELLEN NEUE DATENQUELLEN T-Systems Big Data

11 DATEN SICHER SPEICHERN. IN DER BIG DATA CLOUD VON T-SYSTEMS. Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln einsetzen Weltweit 90 Data Center mit qm Gesamtfläche. Legacy BI, In-Memory Technologie und Hadoop Ecosystem unter einem Dach 99,98 % Verfügbarkeit garantiert. Höchste Sicherheitsstandards und deutsche Datenschutzrichtlinien. T-Systems Big Data

12 DATEN VEREDELN. ANTWORTEN AUF FRAGEN, DIE SIE NOCH GAR NICHT ZU STELLEN WUSSTEN. Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln einsetzen Semantische Analysen automatisieren Muster, Bedeutungen, Zusammenhänge erkennen Gesucht werden Data Scientists Analysen aufbereiten und überall nutzbar machen ANALYTICS schaffen VALUE Immer wertvoller wird Wissensvorsprung. T-Systems Big Data

13 DATEN GEWINNBRINGEND EINSETZEN. AUSGEWÄHLTE USE-CASES. USE CASES Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln Intelligent News Discovery Automatische Recherche von Video-, Audio- und Online Print-Dateien Semantische Analysen und Ergebnisvisualisierung nahezu in Echtzeit Realtime Security Analytics Sichere Identifikation und sofortige Abwehr von Bedrohungen Flächendeckende Überwachung unbegrenzter Datenmengen und -arten arten Connected Car: Traffic and Diagnostics Echtzeit-Reaktion auf Fahrzeugzustände und Verkehrssituationen Erhöhte Kundenbindung durch individuelle Service-Angebote Sichere Produktentwicklung Smarter Energy Management Optimierter Ressourceneinsatz aller Energiequellen aufgrund von Echtzeit-Prognosen Prognosen in Echtzeit Kundenspezifische Tarife einsetzen Efficient Fleet Management Fahranweisungen in Echtzeit Wettbewerbsvorteil durch Kostensenkung g Weniger Kraftstoffverbrauch und CO2-Emissionen Bessere Planung von Routen und Ladungen Campaign Analytics Echtzeit-Monitoring von Marketing-Kampagnen Berücksichtigung verschiedenster aller Quellen und Formate Effizientes Kampagnen-Management T-Systems Big Data Smarter Procurement Transparenz über alle Lieferanten und Preise Verhandlungsstarker Einkauf Effizientes CashflowManagement

14 T-SYSTEMS BIG DATA. DIE VORTEILE IM ÜBERBLICK. Daten fördern verarbeiten transportieren speichern veredeln einsetzen Bereitstellung der End-to-end Wertschöpfungs-Pipeline für Business Intelligence & Big Data Lösungen: Daten fördern, verarbeiten, transportieren, speichern, veredeln, gewinnbringend g einsetzen Auch als Analytics-as-a-Service/ On-demand Modell Best Price, Best Function Technologies Sofort verfügbar, einfach und schnell skalierbar Hochleistungsfähige VPN/MPLS-Netz- Infrastrukturen Transitionskonzepte für den Eintritt in die Big Data Welt T-Systems Big Data

15 IHR BIG DATA FÖRDERPROGRAMM. BIG DATA READINESS ASSESSMENT. ASSESSMENT IN 3 PHASEN Phase 1 Ermittlung Ihres individuellen Big Data Status - Maturity Identifikation möglicher Szenarien und Herausforderungen Konkretisierung der Potenziale und Anforderungen Phase 2 Priorisierung der Big Data Potenziale Lösungsdesign Betriebs- und Wartungskonzept Simulation ausgewählter Szenarien mit erster Kosten-/Nutzenbetrachtung Phase 3 Entwicklung Ihrer Big Data Strategie Aufsetzen einer konkreten Big Data Roadmap Strategie mit umfassender Betrachtung von Kosten, Einsparpotenzialen, ROI und Business Case T-Systems Big Data

16 UNSER ANGEBOT ZUR PROBEBOHRUNG. WO STEHEN SIE WAS SIND IHRE POTENZIALE? Assessment Phase 1 5 Nachhaltige Optimierung des Business Big Data Optimierung Phase 1 Erste Prozesse optimiert Analyse Ihrer Herausforderungen Identifikation der relevanten Systeme und Prozesse Erste Projekte vor Abschluss Erste Projekte gestartet Konkretisierung der Potenziale und Anforderungen Big Data Execution Big Data Strategie Big Data CoE A f Erste d Konzepte & PoC Big Data Initiativen 0 Ohne Big Data Legacy Applikationen T-Systems Big Data

17 Backup

18 DATENVERARBEITUNG UND -ANALYSE IST NICHT NEU. NEU SIND DIE QUALITÄT UND QUANTITÄT. Seit ca. 50 Jahren werden die operativen Daten verdichtet, ausgewertet und dem Management präsentiert, um den Entscheidungsprozess zu unterstützen. MIS DSS EUS EIS FIS DWH OLAP Data Miningi CPM BPM Analytische Anwendungen Operational BI EIS FIS Business Analytics In Anlehnung an: Humm, B/ B./ Wietek, F. (2005, S. 4) T-Systems Big Data

19 BIG DATA USE CASES BY BUSINESS FUNCTION. Marketing & Sales Product Development & Research Product Service & Support Distribution & Logistics Finance & Controlling Online Marketing Campaign Optimization Big Data for Point of Sales Optimization/Cross Selling Big Data for Point of Sales Optimization/Cross Selling Competitive Analysis using Online Press, Social Media with Scraping and Text Analysis Customer Churn Analysis for Prepaid Telco business (behavior based) Optimize Target Group Marketing for online banking based on trading/depot transactions Using Online Forums for Product Development & Sentiment t Analysis Social Media Usage for Macro/Micro Trend analysis Massive Parallel Processing for Drug Testing in Pharma CERN number crunching for test data (40GB/sec) Production Optimization using Sensor Data and Machine 2 Machine Communication Predictive Maintenance & Prediction (Combat unwanted production stops) Production Planning for Seasonal Goods (multi factor ) Supply Chain Optimization controlling own and OEM production capacity Truck transportation optimization (transport order navigational data, combined with traffic data) Road Charge Optimization (real time adaptation of fees according to current traffic) Customer Individual Discounts for products on websites and call centers (multi factor, real time) Financial Simulation and Scenario Calculations Financial Simulation and Scenario Calculations Online Fraud Detection (Credit Card transactions, etc.) Risk Controlling (Market Risk/Value at Risk) Detection of unknown financial risk (e.g. for real estate loans) T-Systems Big Data

20 BIG DATA MARKET POTENTIAL. Global Big Data Market CAGR 2012/2016 Services: + 41 % Software: + 45 % Hardware: + 32 % Quelle: PAC Breakdown by Vertical in 2016 Breakdown per Region in % Germany 19% Others 30% Banking 25% Rest of the World 25% Western 8% Insurance Europe 8% Telecommunication 8% Retail 16% Manufacturing 11% Public 44% USA Quelle: PAC T-Systems Big Data

21 POTENZIAL VON BIG-DATA-TECHNOLOGIE IM HINBLICK AUF DAS BUSINESS. N = 254 Data Governance Präziseres Finanz-Reporting Verbesserung von Compliance-Aspekten Erkennen neuer Geschäftspotenziale Optimierung vorhandener e Business Cases Bessere Informationsbasis für Unternehmensentscheidungen Detaillierte Informationen Bessere Steuerung des Unternehmens Besseres Informationsmanagement Schnellere Informationsgewinnung Quelle: IDC-Studie Big Data in Deutschland, 2012 Kostenoptimierung 45 T-Systems Big Data

22 HÄUFIGE ANWENDUNGSFELDER BEI BIG-DATA-PROJEKTEN. Durch Auswertung von Massendaten gewinnen Unternehmen in vielen Geschäftsfeldern entscheidende Erkenntnisse. Die wichtigsten Anwendungsgebiete sind Marketing, Vertrieb und Betriebsführung. Brand Management Other HR Logistics Customer Service Product Development Finance IT Analytics Risk Management Sales Operations Marketing Quelle: Forrester Research, Inc.: How Forrester Clients are using Big Data, September T-Systems Big Data

23 TRANSFORMATIONSPOTENZIAL DURCH BIG DATA. In welchen volkswirtschaftlichen Bereichen schon im kommenden Jahr besonders intensive Veränderungen zu erwarten sind. Datenintensität heute: 2012 Datenintensität künftig: = niedrig/10 = hoch 1 = niedrig/10 = hoch Datenzuwachs pro Jahr Big-Data- Business-Modell Transformationspotenzial Industrial % mittel Mobility & Logistics % sehr hoch Professional Services % hoch Finance & Insurance % hoch Healthcare % sehr hoch Government/Education % sehr hoch Utilities % mittel IT, Telco, Media % sehr hoch Retail Wholesale % sehr hoch Quelle: Experton Group 2012 T-Systems Big Data