Plattform für Big Data Anwendungen

Transkript

1 Plattform für Big Data Anwendungen Erich Albrechtowitz Bundesministerium für Finanzen, Abteilungsleiter für IT-Personalmanagement & Big Data Gerhard Specht 42virtual Wien, Projektmanager und Berater 15. Februar 2017

2 Agenda 1. Programm Plattform BIG DATA 2. Ziele und Grundsätze 3. Herausforderungen 4. Architektur 5. Anwendungsmöglichkeiten 6. Big Data und dann? 2

3 Auslöser für Big Data 3

4 Das Problem mit Big Data Bytes 4

5 Disruptive Innovation Neue Methoden Neue Prozesse Neue Technologie 5 wenn Daten zum digitalen Rohstoff werden

6 Big Data ist angekommen 6 Die Technologien für die wesentlichen Fragen zu Big Data sind vorhanden

7 Programm Plattform BIG DATA Planung und Technologie Laufzeit: ff Technologien: In-Memory (Oracle, SAP HANA), Virtualisierung, Hadoop, NoSQL, IoT, Machine Learning, KI Ausbaustufe 1 Ausbaustufe 2 Ausbaustufe 3 Testpilot Betrugsbekämpfung Produktivsetzung Hadoop & NoSQL Proof-of- Concepts Produktivsetzung im Personalbereich SAP HANA Produktivsetzung Oracle In-Memory Ausbau IT-Verfahren SAP HANA Ausbau IT-Verfahren Oracle Gartner Studie Leitbild / Vision Vorbereitung Einsatzszenarien Personalbereich Ausbau im Bereich Datawarehouse 2016 Vorbereitungen Betrugsbekämpfung Ausbau im Bereich Datawarehouse 2017 Umsetzungen Betrugsbekämpfung Aufbau Plattform 2016 Auf-/Ausbau Plattform 2017 weiterer Aufbau und Ausbau Big Data Initiative Migration und Optimierungen im Personalbereich ff. Heute

8 Ziele der Plattform BIG DATA Bereitstellung / Weiterentwicklung einer Plattform für Big Data - Anwendungen im BMF Hohe Leistungsfähigkeit (insbesondere Performance, Datenvolumen, Stabilität, Verfügbarkeit und Sicherheit) Rasche Reaktionszeit und hohe Flexibilität bei neuen Anforderungen Hohe Zukunftssicherheit Standardisierte Architektur und Prozesse Einfache Anbindung Wirtschaftlicher Betrieb aus BMF-Gesamtperspektive Hohe Integration in die BMF-Architektur (Cloud, Infrastruktur, ) Etablierung center of excellence 8

9 Grundsätze Einhaltung sämtlicher relevanter rechtlicher Rahmenbedingungen Übernahme bestehender Zugriffsregelungen Protokollierung von Zugriffen und Änderungen Architekturgrundsätze - Zentrale Datenquelle für alle Analysewerkzeuge - Standardisierte Datenübernahme und -aufbereitung von operativen IT-Verfahren - Datenhaltung mit integrierten High Performance Analyseumgebungen - Offene und produktunabhängige Schnittstellenstandards - Virtualisierung 9

10 Herausforderungen Volatilität der technologischen Entwicklungen one size fits all ist kein valider Lösungsansatz Geschäftsfälle was löst Big Data was löst Big Data nicht Kosteneffizienz Zeitdruck Heterogenität & Verfügbarkeit der Daten Veränderung des Verwaltungshandelns Neue Rolle / Ausbildung von Experten / Kompetenzaufbau Kollaboration - im Arbeitsprozess in der IT Sicherheit Wie geht s weiter? 10

11 Architektur Plattform BIG DATA (1/2) Die Lösungsarchitektur der Plattform sieht die Bereitstellung von Methoden, Techniken, Tools und Standards für die Nutzung in Komponentenbauweise vor: Datenaufbereitung Datenquelle Datenübernahme Basiskomponente Übergreifendes Datenbereitstellung IT Anwender Verfahren Datenspeicherung 11

12 Architektur Plattform BIG DATA (2/2) 12

13 Kollaboration 13

14 Sicherheit ++ Big Data Sicherheitsprodukt Extented Alert & Security Verschlüsselung der Kommunikation über Middleware Protokollierung, Auditing, Government Risk & Compliance (GRC), strukturelle Berechtigungen Sicherheitspaket 1 Schnittstellen & Kommunikati on Sicherheitsbereich 1 Benutzer (-verhalten) Sicherheitsbereich 2 Sicherheitspaket 2 Sicherheitsbereich 3 Sicherheitsbereich 4 Sicherheitspaket 3 Verfahrensadministrator en IT- Administrator en Sicherheitspaket 4 14 Shielding der kritischen Systemtransaktionen Verschlüsselung von Speicher- & Netzwerk

15 Anwendungsmöglichkeiten (dzt) Betrugsbekämpfung z.b. lernfähige Mustererkennung oder predictive analytics Großstrafverfahren,übergreifende Ermittlerteams u. Staatsanwaltschaft Governance, risk management, and compliance Verschlüsselung und Protokollierung Digitale Landkarte Geografische Informationssysteme, z.b. Landvermessung, Ernteausfall, Donauüberwachung im Warenverkehr (Import aus Drittstaaten) 15

16 Menschen brauchen Filter Hilfe bei 16 Recherchieren Beschreiben Kommunizieren Analysieren Darstellen Messen Entscheiden

17 Machine assisted Transformation der physischen u. digitalen Welt in einen gemeinsamen Arbeitsund Lebensraum - Cloud - Artifical Intelligence machine learning - High Speed Kommunikation 5G - Internet of Things - Big Data - Robots IP Adressen 17 verbinden Menschen, Natur, Dinge, Maschinen, Roboter und künstliche Intelligenzen

18 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 15. Februar 2017