Big Data Eine Einführung ins Thema

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1 Joachim Hennebach Marketing Manager IBM Analytics 11. Februar 2016 Big Data Eine Einführung ins Thema

2 Nur kurz: Was ist Big Data? (Die 5 Vs.) Volumen Vielfalt Geschwindigkeit Datenwachstum Von Terabytes zu Petabytes an Daten Diverse Datenformate Strukturiert, unstrukturiert, Text, Multimedia Daten in Bewegung Analyse von Streaming Data für sekundenschnelle Entscheidungen Daten Unsicherheit Der Umgang mit der Zuverlässigkeit und Aussagekraft von unzuverlässigen Daten Wahrhaftigkeit Value 2 Nutzen

3 Und was ist Big Data nicht. Big Data Hadoop There s a belief that if you want big data, you need to go out and buy Hadoop and then you re pretty much set. People shouldn t get ideas about turning off their relational systems and replacing them with Hadoop As we start thinking about big data from the perspective of business needs, we re realizing that Hadoop isn t always the best tool for everything we need to do, and that using the wrong tool can sometimes be painful. Ken Rudin Head of Analytics at Facebook 3

4 Paradigmenwechsel: Was ist anders mit Big Data? Nutzung von mehr Daten TRADITIONELLER ANSATZ BIG DATA ANSATZ Alle verfügbaren Informationen Analysierte Informationen Analysierte Informationen Analyse von kleinen Teilmengen der Informationen Analyse von allen Informationen 4

5 Paradigmenwechsel: Was ist anders mit Big Data? Reduzierter Aufwand um Daten zu nutzen TRADITIONELLER ANSATZ BIG DATA ANSATZ Kleine Menge an aufwendig aufbereiteten Informationen Große Mengen von unsauberen Informationen Sorgfältige Aufbereitung von Informationen vor jeder Analyse Analyse von Information wie sie sind; Bereinigung, wo nötig 5

6 Paradigmenwechsel: Was ist anders mit Big Data? Daten zeigen den Weg und manchmal sind Korrelationen gut genug TRADITIONELLER ANSATZ BIG DATA ANSATZ Hypothese Frage Daten Untersuchung Antwort Daten Erkenntnisse Korrelationen Start mit Hypothesen und Test dieser gegen ausgesuchte Datensätze Untersuchung aller Daten und die Identifizierung von Korrelationen 6

7 Paradigmenwechsel: Was ist anders mit Big Data? Direkte Nutzung von Daten TRADITIONELLER ANSATZ BIG DATA ANSATZ Daten Analyse Daten Speicher Analyse Erkenntnis Erkenntnis Analyse von Daten, nachdem diese verarbeitet und in einem Data Warehouse oder Mart gespeichert wurden Analyse von Daten in motion direkt nach Entstehung in Echtzeit 7

8 Nutzung von Big Data wie kann das aussehen? Neue Business Modelle erschaffen (CEO) Transformation von Finanzprozessen (CFO) Neue Kunden gewinnen, Kunden halten (CMO) Risiken steuern (CRO) Systems of Insight Prozesses verbessern (CIO, COO) Betrug und Gefahren vermeiden (COO) Wirtschaftlichkeit der IT verbessern (CIO, CDO) 8

9 53% Reduzierung der Durchlaufzeit Picture Source: Blizzard Durch Daten entstehen neue Business Modelle 9

10 Picture Source: Daimler, Mercedes Benz Daten schaffen Wettbewerbsvorteile 25% Produktivitäts steigerung 10

11 120x durchschnittlicher Performance Gewinn In-memory beschleunigt Abläufe Durch die Integration von Big Data entstehen neue Potentiale 11

12 Vorhersagen verbessern die Kundenzufriedenheit Build. Secure. Analyze. 1.5M Umsatzsteigerung Real Time Data 12

13 97% Daten schaffen Wettbewerbsvorteile 13 Genauigkeit

14 Keine Angst! Nur ein Architektur-Slide. IBM Big Data & Analytics Plattform Data types Real-time processing & analytics Actionable insight Machine and sensor data Image and video Operational systems Exploration, landing and archive Trusted data Deep analytics & modeling Decision management Predictive analytics and modeling Enterprise content Transaction and application data Reporting & interactive analysis Reporting, analysis, content analytics Social data Third-party data Discovery and exploration Information Integration Data Matching & MDM Metadata & Lineage Security & Privacy Information Integration & Governance Lifecycle Management 14

15 Wie startet man? Think Big (Data). Start Small. zu einer datenorientierten Unternehmenskultur Geschäftschancen Die passende Architektur für Business und IT Nutzen durch Pilotprogramme durch weitere Anwendungsgebiete Der Schlüssel für den Erfolg: Ihre Mitarbeiter! Begeistern Sie Ihre Mitarbeiter für die Möglichkeiten einer daten-basierten Unternehmenskultur Ermöglichen Sie den Zugriff auf Daten und Analysen in allen Unternehmensbereichen Etablieren Sie neue Rollen: Data Scientist, Data Strategist 15

16 Start Small. Mit IBM? Ja! Ein paar Beispiele: Cloud Data Services Cloudant dashdb BigInsights on Cloud DB2 on Cloud Analytics for Apache Spark DataWorks Operational Data Store Analytic Data Warehouse Hadoop in the Cloud Hosted Database in the Cloud Fully managed Spark Hybrid Data Movement & Curation Link zur Internetseite Watson Developer Cloud (28 APIs) Watson Analytics Predictive Analytics (SPSS) 16 Link zur Internetseite Link zur Internetseite Link zur Internetseite

17 Noch nicht überzeugt? Eine Fürsprecherin: Daten sind Rohstoffe des 21. Jahrhunderts Angela Merkel beim Verlegerkongress Publishers' Summit des Branchenverbandes VDZ ( ) Quelle: Augsburger Allemeine Zeitung vom

18 THINK 18

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