Big Data und Oracle bringen die Logistik in Bewegung

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1 OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Dortmund, Bild-Quelle: Web-Seite von Pasta ZARA, Big Artikel Data So und entstehen Oracle bringen unsere die Nudeln Logistik in Bewegung OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 1

2 Welche Rolle spielt Big Data in der Logistik? Big Data repräsentiert die industrial revolution of data. Potential: Effizienzsteigerung Customer-Experience-Verbesserung Etablierung neuer Geschäftsmodelle Quelle Abbildung: LOGISTICS TREND RADAR, Version 1: April 2013, DHL Customer Solutions & Innovation OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 2

3 Warum Big Data? Big Data ist ein Enabler für neue Geschäftsmodelle. Quelle: Logistik 2050, 1. Auflage Februar 2012, DHL Customer Solutions & Innovation OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 3

4 Warum Big Data? Big Data ist ein Enabler für neue Geschäftsmodelle. Quelle: Logistik 2050, 1. Auflage Februar 2012, DHL Customer Solutions & Innovation OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 4

5 Warum Big Data? Big Data ist ein Enabler für neue Geschäftsmodelle. Quelle: Logistik 2050, 1. Auflage Februar 2012, DHL Customer Solutions & Innovation OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 5

6 Big Data in der Logistik Internet of Things ist mehr als twitternde Kühlschränke. Echtzeitroutenoptimierung Erweiterung der Geschäftsmodelle durch Betrachtung der einzelnen Sendung Verbesserung der Ressourcenplanung Crowd-basierte Zustellung Predictive Maintenance Bild-Quelle: Web-Seite von B2B Marketing Insider, Artikel Marketing And The Internet Of Things OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 6

7 Big Data in der Logistik Was man heute schon aus dem Internet erfahren kann. Kundenbindungsmanagement Service-Verbesserung und Produktinnovation Beratung im Bereich Business Continuity OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 7

8 Warum Big Data? Information ist die Währung der Zukunft. Große Datenmengen unterschiedlicher Datenformate in hoher Geschwindigkeit sammeln, speichern, verknüpfen, auswerten. Bild-Quelle: : OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 8

9 An welchen Stellen müssen wir umdenken? Das alte Prinzip Teile und hersche wird angewendet. Herausforderung Ziel Lösung Beispiele Datenvolumen Lineare Skalierbarkeit ohne Obergrenze zu verträglichen Kosten Verteilte Speicherung auf verschiedenen einfachen Rechnern Distributed File System Cluster Nodes Geschwindigkeit Parallele Verarbeitung Ausnutzung der Rechenleistung Aufspaltung der Aufgabe in Teilaufgaben, die parallel & auf mehreren Rechnern ausgeführt werden Berechnung kommt zu Daten Map Reduce Datenvolumen Abfrage- Geschwindigkeit Formatvielfalt Strukturierte Datenablage ohne festen Schemata Schneller, verteilter Datenspeicher mit extrem hohem Durchsatz Nutzung von Datenbanken mit neuen Paradigmen NoSQL OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 9

10 Warum benötigt Big Data neue Architekturen? Z.B. erfordern verteilte Systeme andere Datenbanken. Die Anforderungen an das System bestimmen die Auswahl der Architektur. ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) Availability All clients can find some replica of data, even in presence of failure. RDBMS Consistency All clients see the same view, even in prensence of update. Trusted Secure Adminsitrated NoSQL NoSQL The system property holds even if the system is partitioned. Partition Tolerance BASE (Basically Available, Soft state, Eventual Consistency) Keine festen DB-Schemata Verteilte Datenhaltung Transaktionen außerhalb der DB CAP-Theorem: In einem verteilten System ist es unmöglich, gleichzeitig alle 3 Eigenschaften zu garantieren. OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 10

11 Wie kann eine Architektur aussehen? Taxonomie einer Big Data Architektur laut BITKOM2014 Quelle: Big-Data-Technologien Wissen für Entscheider, Leitfaden: BITKOM OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 11

12 Welche Produkte gibt es auf dem Markt? OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 12

13 Kann die Architektur mit Oracle bedient werden? Viele Produkte sind auf dem Markt, auch von Oracle. Oracle Loader for Hadoop Oracle SQL Connector für HDFS ODI Application Adapter for Hadoop Oracle Data Integrator BI Suite Oracle Graph Analysis Oracle Text Mining Oracle Spatial Oracle Data Mining Oracle Endeca Oracle R Connector for Hadoop Oracle R Enterprises Reporting In-DB Map Reduce Oracle Event Processing Query Oracle NoSQL Database inmemory-option Oracle Datenbank OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 13

14 Muß ich alle Komponenten einzeln etablieren? Es gibt integrierte Lösungen, auch von Oracle. OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 14

15 Merge Wie sieht eine (Beinahe-)Echtzeit-Analyse aus? Eine Lösung bietet die Lambda-Architektur. Batch Layer Serving Layer Incoming Data Data Storage Precompute Views Batch Funktion batch view batch view Application Nachrichten Sensordaten Prozessdaten Log-Meldungen Effiziente, tiefe und exakte Analyse großer Datenmengen Zeitversatz ist akzeptabel Speed Layer Speed Funktion real time view real time view Zeitnahe Analyse neuer Daten Reduzierte Genauigkeit oder Tiefe Bereitstellung der Ergebnisse für Queries OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 15

16 Merge Wie sieht eine (Beinahe-)Echtzeit-Analyse aus? Eine Lösung bietet die Lambda-Architektur. Batch Layer Serving Layer Incoming Data Nachrichten Sensordaten Prozessdaten Log-Meldungen Data storage Precompute Views Batch Funktion Effiziente, tiefe und exakte Analyse großer Datenmengen Zeitversatz ist akzeptabel batch view batch view Application Speed Layer Speed Funktion real time view real time view Zeitnahe Analyse neuer Daten Reduzierte Genauigkeit oder Tiefe Bereitstellung der Ergebnisse für Queries OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 16

17 Diskussion, Fragen & Antworten OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 17

18 Kontakt Nannette Biedermann Solution Management Phone: OPITZ CONSULTING GmbH 2014 Seite 18

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