Big Data = Big Business? Was ist neu? Wo liegen die Chancen?

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1 Big Data = Big Business? Was ist neu? Wo liegen die Chancen? Christian Wirth VP Business Intelligence & Big Data T-Systems Jürgen Urbanski VP Big Data Architectures & Technologies T-Systems Vorstand Arbeitskreis Big Data & Analytics BITKOM

2 Big Data 1956 IBM 305 RAMAC 5MB!

3 Definition von Big Data Mehrwert ( Value ) auf Umsatz- und Kosten-Seite! 12 TB Twitter Tweets pro Tag 5 Millionen Handelstransaktionen pro Sekunde Video Feeds von hunderten von Sicherheitskameras Volume Volume Oft Petabytes nicht nur Terabytes an Daten Velocity Velocity Daten die schnell erzeugt und verarbeitet werden müssen (konstante Streams nahe Echtzeit) Variety Variety Sensordaten, Unstrukturierte Daten, z.b. Text, Bilder und Videos 350 Milliarden Stromablesungen pro Jahr (Smart Meters bei Utilities) 500 Millionen Verbindungsdaten pro Tag 80% Datenwachstum durch Bilder, Videos und Dokumente

4 Zero Distance bewegt den CIO Was zu tun ist Virtuelle Konsumgüter Social Collaboration Neue Verkaufskanäle Neue Rechnungs- und Zahlungsmethoden Externe Kunden Interne Kunden / User Mehr Flexibilität und Dynamik Interne soziale Medien Customer Data Security Vertrieb stärken Wie Big Data managen? Mit welchen Systemen verbessere ich die Teamarbeit? Wie organisiert man Ende-zu-Ende Sicherheit? Wie kann ich Ressourcen skalierbar machen? Wie manage ich verschiedene mobile Endgeräte?

5 Zero Distance im Automotive-Sektor: Das vernetzte Fahrzeug eröffnet neue Möglichkeiten! 1. Vernetztes Fahrzeug 2. Vernetzte Werkstätten 3. Integration sozialer Medien Speicher Heute: < 10 GB Morgen: > 500 TB Scan-Zyklus Heute: 2 x im Jahr Morgen: 2 x täglich Diagnose in der Werkstatt Remote-Fehlererkennung Besser organisierter Werkstattdienst für das Premiumsegment Schnellere Fehlerbehebung bei Serienproduktion Diagnose im Fahrzeug Echtzeit-Feedback, welche Funktionen verwendet werden Echter Standort & kontextbasierte Services Stochastische Prognose der Verkehrsströme reduziert CO 2 HOME CLOUD COLLABORATION MOBILITÄT BIG DATA INTERNET DER DINGE

6 Connected Car Einsatz-Szenarien Die neue Welt wenn die Fahrzeuge online gehen Aktiver Werkstattaufruf Fahrzeug Daten auslesen Volume Velocity Variety Value Signalisierung on Board Online Kombinationen Maschinendaten verknüpft mit Web 2.0 Direktkontakt zum Hersteller Frühzeitige Fehlererkennung Basierend auf Cloud Technologie Online Direktverbindung mit dem Hersteller und Werkstätten 40 Mio. neue mobile Verbindungen präventive Fehlervermeidung Kürzerer Werkstattaufenthalt Reale Nutzungsszenarien für die Entwicklungs-Abteilung Kosteneinsparung durch Vermeidung von Rückrufaktionen Besser planbare Produktlebensdauer Hohe Kundenzufriedenheit

7 Innovation in Big Data Traditionelle Datenbank Data Warehouse MPP Analytics NoSQL Datenbank HADOOP Strukturiert Fix definiert schon beim Schreiben Keine oder nur begrenzt Enterprise grade Datentypen Schemata Daten- Verarbeitung Physische Infrastruktur Alle, auch unstrukturiert Erst beim Lesen der Daten Erst speichern, später fragen Massiv parallel Skalierbar Commodity als Default Billiger Speicher

8 Hadoop als Motor von Big Data! Wie ein Data Warehouse >10x günstiger pro TB wie EDW 2-3x günstiger pro TB wie NAS Industrie-Standard Hardware Größere Fragen stellen Größere Datenmengen speichern auch unstrukturierte Daten Analyse via MapReduce Open Source, vermeidet Abhängigkeiten 80% der neuen Daten in 2015 Kommt bald in ein RZ in Ihrer Nähe!

9 Einsatz-Szenarien im Überblick Marketing & Vertrieb Forschung & Entwicklung Fertigung & Service Distribution & Logistik Finanzen & Controlling Wettbewerbs- Analyse Kunden Feedback Produktions- Optimisierung Lieferketten Optimisierung Preis- / Yield- Optimisierung Kampagnen Optimisierung Churn Reduzierung Sentiment & Trend Analyse Feedback für Produkt- Entwicklung Vorausschauende Wartung Produktion- Planung Flotten- Management Verkehrs- Steuerung Szenario- Simulation Betrugs- Bekämpfung Risiko- Management Source: BITKOM Big Data Leitfaden 2012

10 Mythos Big Data Big Data = Big Budget! Big Data = Petabytes! Big Data = Data Science! Big Data = Nicht legal! Die meisten Organisationen haben Herausforderungen im Data Management. Hadoop addressiert diese!

11 Big Data im Kontext von Business Intelligence Problem EDW an der Kapazitätsgrenze, Erweiterung teuer Nur wenige Jahre an Daten im EDW Alte Daten kommen ins dunkle Archiv Lösung Hadoop macht Parsing, Bereinigung, Strukturierung und Transformation Freie Kapazitäten damit das EDW strukturierte Daten analysieren kann Alle Daten passen ins Budget DATA WAREHOUSE Operational (44%) Analytics (11%) ETL Processing (42%) Kosten 1/10 tel DATA WAREHOUSE Operational (50%) Analytics (50%) HADOOP Speicher & Vorverarbeitung

12 Vorgehensmodell für den Einstieg in Big Data Assessment in drei Phasen: 1 Maturity & Potenziale Bewertung des Reifegrads Identifikation der Potenziale Analyse Ihrer Herausforderungen Darstellung Big Data Status, Konkretisierung Potenziale / Anforderungen 2 Proof of Concept Abbilden der Testumgebung Analyse ausgewählter Datenquellen Konkretisierung der Potenziale Testen kundenindividueller Szenarien mit erster Kosten- / Nutzenbetrachtung 3 Strategie & Roadmap Entwicklung Ihrer Big Data Strategie Ableitung der Roadmap Planung der Umsetzung Strategie mit umfassender Betrachtung von Kosten und Business-Case

13 T-Systems Big Data Maturity Modell Nachhaltige Optimierung des Business Big Data Optimierung Erste Prozesse optimiert Erste Projekte vor Abschluss Erste Projekte gestartet Erste Konzepte & PoC Kein Big Data Big Data Execution Big Data Strategie Big Data Center of Excellence Big Data Initiativen Legacy Applikationen

14 Big Data = Nutzen Sie die Chancen! Christian Wirth VP Business Intelligence & Big Data T-Systems Jürgen Urbanski VP Big Data Architectures & Technologies T-Systems Vorstand Arbeitskreis Big Data & Analytics BITKOM

15 APPENDIX

16 Big Data im Kontext von Business Intelligence Geschäfts- Fragestellung Legacy BI Analyse historischer Daten Nutzung von Daten aus Anwendungen heraus High Performance BI Quasi-real-time Analysen Nutzung von Daten aus Anwendungen heraus Hadoop Ecosystem Geeignet für prädiktive Analysen Fragestellungen definiert adhoc unter Nutzung vieler u. verschiedenartiger Datenquellen Beispielhafte Anbieter Technologieansatz SAP Business Objects IBM Cognos MicroStrategy Oracle Exadata SAP HANA Data Type/Scalability Hadoop distributions No ACID Transactions Massiv Parallel Strukturiert Limitiert (2 3 TB in RAM) Strukturiert Limitiert (2 8 TB in RAM) Strukturiert oder unstrukturiert Ohne Limit (20 30 PB) True big data Legacy Vendor definition of big data

17 From Data Puddles and Ponds to Lakes and Oceans AVOID: Systems separated by workload type due to contention GOAL: Platform that natively supports mixed workloads as shared service BU1 BU2 BU3 Batch Interactive Online Refine Explore Enrich Big Data Big Data Big Data Big Data Transactions, Interactions, Observations

18 8 Wertbeitrag Alt 1 Call to Action / wie fange ich an Hoch Niedrig IT Infrastructure & Operations Low Cost Speicher Landezone für Unternehmensdaten Kurzfrist Business Intelligence & Data Warehouse Enterprise Data Warehouse Auslagerung Enterprise Data Warehouse Archivierung ETL Offload Time to value Fachbereich & Business Analysts Fraud Management Customer Profiling & Umsatzanalysen Kapazitätsplanung & Auslastung Targeted Advertising Analysen CDR basierte Datenanalysen CXO Neue Geschäftsmodelle One-Time Insurance Automotive Data Marketplace Langfrist Kosteneffizienter Speicher, Verarbeitung & Analyse Basis für profitables Wachstum

19 Alt 2 Call to Action / wie fange ich an 8 Where to start inserting Hadoop in your company? A call to action IT Infrastructure IT Applications LOB CXO Accelerating implementation Solution design driven by target use cases Reference architecture Technology selection and POC Implementation lessons learnt Understanding Big Data Definition Benefits over adjacent and legacy technologies Current mode vs. future mode for analytics Assessing the Economic Potential Target use cases by function and industry Best approach to adoption

20 Reference architecture view of Hadoop Data Integration Real Time Ingestion Batch Ingestion Data Connectors Metadata Services Data Visualization and Reporting Analytics Apps Batch Processing Distributed Storage (HDFS) Virtualization Presentation Application Transactional Apps Data Processing Real Time/Stream Processing Data Management Distributed Processing (MapReduce) Infrastructure Non-relational DB Clients Analytics Middleware Search and Indexing Structured In- Memory Compute / Storage / Network Data Isolation Access Management Data Encryption Hadoop Core Hadoop Projects Adjacent Categories Security Workflow and Scheduling Management and Monitoring Operations

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