Von Smaller Data zu BIGGER Data Praktische Ansätze zu Data Discovery, Data Blending und Data Visualization

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1 Von Smaller Data zu BIGGER Data Praktische Ansätze zu Data Discovery, Data Blending und Data Visualization Christoph Kral, VP Product Manager Data bitkom Big Data Summit 25. Februar 2016

2 Agenda Global Blue und Tax Free Shopping Market Research zu Big Data Die Global Blue Data Story Live Demo Zusammenfassung Q & A Auswahl interessanter Literatur

3 Global Blue und Tax Free Shopping RETAIL PUBLIC SECTOR FINANCE RETAIL PUBLIC SECTOR FINANCE Einkauf Bestätigung Export Refundierung Administration BIG DATA Händler 40+ Länder 35mio Formulare 45% * 26% * 42% * X 000 s Regeln X 000 s Gesetze * Quelle: Big Data use cases 2015 Getting real on data monetization, Hrsg. BARC; Big Data Teil der Business Prozesse oder als Pilot Projekt (n=526)

4 Market Research zu Big Data 60% Big Data Projekte nach Pilotphase eingestellt * * Quelle: Seven Best Practices for Your Big Data Analytics Projects, Hrsg. Gartner ID G Foto : istock.com/dny59

5 Primäre Gründe für die Einstellung von Big Data Projekten 59% 19% 21% Organisation 1% Organisatorische Fähigkeiten Hauptsächlich organisatorisch, teilweise technische Fähigkeiten Organisatorische und technische Fähigkeiten gleichermaßen Hauptsächlich technische, teilweise organisatorische Fähigkeiten * Quelle: Big Data Analytics Failures and How to Prevent Them, Hrsg. Gartner ID G

6 Die Global Blue Data Story wo wir gestartet sind wo wir jetzt stehen und was wir dabei gelernt haben

7 Schritt 1 Organisation aufbauen Bei Bedarf Value Proposition Design Content Design Product Management Back end Database Optimization Supplier Best Practices Wichtige Erfolgsfaktoren Kleine agile Organisation Fachübergreifend Evangelists Soziale Kollaboration & Neugier Max 20-30% Ressourcenaufwand

8 Schritt 2 Value Proposition definieren Wichtige Erfolgsfaktoren Fokus auf Business Value/Extenders Die richtige Frage finden und beantworten Klarheit In-scope/Out of scope Regeln erstellen (Ethik, Sicherheit) * Quelle: Business Model Canvas, Hrsg. Strategyzer AG

9 Schritt 3 Iterativen Ansatz wählen PROOF OF CONCEPT Evaluierung PILOT Evaluierung PRODUCTION Business Relevanz Technischer Ansatz Wirtschaftlichkeit Akzeptanz Skalierbarkeit Implementierung GOVERNANCE

10 Schritt 4 Technologie wählen Organisation Business Modell Sicherheit Technologie Agile Organisation Self-Service Modell Tool leicht zu erlernen POC-Pilot-Production Modell Value Proposition Lizenzmodell Sicherheitszertifizierung Integrationsfähigkeit Datensicherheit Auditing & Logging Integrationsfähigkeit Flexibilität Supplier Unterstützung

11 Live Demo

12 Sicheres Data Blending in der Praxis Global Blue site Merchant site Server Desktop Secure and encrypted access merchant data over Internet Local Data access GB Database including merchant information Merchant Analytics with blended merchant & GB Data Merchant Database

13 Live Demo

14 Team Think BIG Start small Scale FAST Value Show and Tell Datenbank Foto: istock.com/rappensuncle

15 GET STARTED NOW!

16 Q & A! Christoph Kral VP Product Manager DATA Global Blue Handelskai 92, Rivergate 1200 WIEN Austria E: M: W: X: xing.to/christophkral

17 Auswahl interessanter Literatur Big Data Analytics Failures and How to Prevent Them, Hrsg. Gartner (G ), August 2015 Big Data Use Cases 2015 Getting real on data monetization, Hrsg. BARC, Data Protection Laws of the World, DLA PIPER, Seven Best Practices for Your Big Data Analytics Projects, Hrsg. Gartner (G ), Juni 2015 Ten Mistakes to Avoid When Deploying Visual BI and Analytics for Business Decisions, Hrsg. TDWI, 2015

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