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1 make connections share ideas be inspired Data Guido Oswald Solution Switzerland

2 BIG Data.. Wer?

3 BIG Data.. Wer?

4 Wikipedia sagt: Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet, die mit Hilfe von Standard-Datenbanken und Daten-Management-Tools nicht oder nur unzureichend verarbeitet werden können. Problematisch sind hierbei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung von großen Datenmengen. Das Volumen dieser Datenmengen geht in die Terabytes, Petabytes, Exabytes und Zettabytes.

5 Ist BIG Data relevant für mich? Zettabytes?! Byte Byte

6 Zettabytes

7 * According to IDC

8 Diversität der Daten wächst!

9 E = mc 2

10 Gartner Hype Cycle

11 Gartner IT Trends 2012 Oktober Tablets 2. Mobile Applikationen und Interfaces 3. Kontextuelles und soziales Benutzererlebnis 4. Das Internet der Dinge 5. App-Stores und Marktplätze 6. Next-Generation- Analytics 7. Big Data 8. In-Memory-Computing 9. Extrem stromsparende Server 10. Cloud Computing

12 BIG Data kommt Wie hat sich nach Ihrer Einschätzung die Datenmenge, die in Ihrem Unternehmen verarbeitet wird, in den letzten zwölf Monaten verändert? Die Datenmenge ist... (n=116, Angaben in Prozent) Quelle: CW-Marktstudie 2011: Big Data.

13 DATA SIZE Wettbewerbsvorteil aus BIG Data VOLUMEN VARIETÄT GESCHWINDIGKEIT RELEVANZ TODAY THE FUTURE

14 Analytics Lifecycle und BIG Data BUSINESS MANAGER Domain Expert Makes Decisions Evaluates Processes and ROI EVALUATE / MONITOR RESULTS IDENTIFY / FORMULATE PROBLEM DATA PREPARATION BUSINESS ANALYST Data Exploration Data Visualization Report Creation DEPLOY MODEL How can we create strategic advantage? DATA EXPLORATION IT SYSTEMS / MANAGEMENT Model Validation Model Deployment Model Monitoring Data Preparation VALIDATE MODEL BUILD MODEL TRANSFORM & SELECT DATA MINER / STATISTICIAN Exploratory Analysis Descriptive Segmentation Predictive Modeling

15 Die Lösung: Supercomputer?

16 Die Lösung: Supercomputer? Monte Rosa im CSCS (Lugano) AMD quad core Opteron 2,4 GHz Prozessoren Kerne 297,0 TFLOPS ABER: Kosten? Verteilen der Daten / Verarbeitung?

17 Lösungsansatz für BIG Analytics Statt die Daten zur «Arbeit»

18 Lösungsansatz für BIG Analytics Traditionelle Architektur

19 Lösungsansatz für BIG Analytics Statt die Daten zur «Arbeit» Die «Arbeit» zu den Daten

20 Lösungsansatz für BIG Analytics MARKETING EDW VERKAUF FINANZEN SUPPLY CHAIN ADW RISK HR

21 Die Lösung für BIG Analytics Paralleles Datenbanksystem EMC Greenplum Teradata Apache Hadoop Erprobt durch Google, Facebook, Yahoo Skaliert praktisch beliebig! Commodity Hardware (Blade Server)

22 Commodity Hardware: Blade Server

23 SAS Lösung für BIG Data

24 Fazit

25 make connections share ideas be inspired Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

26 make connections share ideas be inspired BACKUP SLIDES

27 Welche Daten wohin? ENTERPRISE DATAWAREHOUSE DECISIONS / ACTIONS / DATA LOW COST STORAGE RAW RELEVANT DATA

28 Business intelligence weiter denken TEXT ANALYTICS FORECASTING INFORMATION MANAGEMENT DATA MINING OPTIMIZATION STATISTICS

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