Business Analytics in der Big Data-Welt

Transkript

1 Business Analytics in der Big Data-Welt Frankfurt, Juni 2014 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder BI Brain Trust

2 Big Data-Analytik "The way I look at big data analytics is it's not a technology, it's not a tool you buy, it's not even a team of data scientists you acquire. It's a new way of doing business." Nathaniel Lin, founder and president, Analytics Consult LLC. (SearchCIO, The Data Mill, May 2014) S.A.R.L. Martin

3 Business Analytics & Big Data Die Big Data-Welt Big Data, Cloud, Mobile, Social Media Big Data Management Daten-Architekturen Rolle von Hadoop und NoSQL Business Analytics Analytik treibt Innovation Big Data-Methoden Big Data-Erfolgsfaktoren S.A.R.L. Martin

4 Die Digitalisierung der Welt Nach der Globalisierung folgt die Digitalisierung der Welt. Im Spiel der vier IT-Megatrends: Information bestimmt die digitale Welt S.A.R.L. Martin

5 Treiber: Das Internet der Dinge virtuelle Welt reale Welt Konvergenz Digitalisierung Die 5 Big Data- Domänen Transaktionen Interaktionen Beobachtungen S.A.R.L. Martin

6 Big Data Big Data Big Data <- Cloud Big Data <- Mobile Big Data <- Social Big Brother Big Confusion Wer schon von Big Data profitiert: Amazon, Google, Facebook, Twitter Carrefour, GE, Macy s, Walmart Colgate-Palmolive, Conrad Homeland Security, NSA Eindhoven, Köln, Nizza S.A.R.L. Martin

7 Die Digitalisierung der Welt Die 4 Trends (Big Data, Cloud, Mobil, Social) sind miteinander vernetzt und treiben sich gegenseitig. Im Internet der Dinge fließen die 4 Trends zusammen. Nach P2P, S2S kommt M2M und R2R. In der digitalisierten Welt ist Information der Basisbaustein von Geschäftsmodellen. Information treibt Innovation. Fazit S.A.R.L. Martin

8 Business Analytics & Big Data Die Big Data-Welt Big Data, Cloud, Mobile, Social Media Big Data Management Daten-Architekturen Rolle von Hadoop und NoSQL Business Analytics Analytik treibt Innovation Big Data-Methoden Big Data-Erfolgsfaktoren S.A.R.L. Martin

9 Datenarchitekten: ein Resümee H a d o o p B i g D a t a d a t a m a r t s M D B M S N o S Q L R D B M S u s e r s & r e p o r t s N o S Q L R D B M S DW d a t a w a r e h o u s e a p p l i a n c e legacy source analytical DB R D B M S u s e r s M D M s y n d i c a t e d d a t a o p e r a t i o n a l a n a l y t i c a l Das ist keine Referenzarchitektur! S.A.R.L. Martin

10 Analytik Staging DW vs. Hadoop: Was ist anders? Datenquellen extrahiere transformiere lade DW BI Datenquellen extrahiere, lade transformiere Von ETL zu ELT Schema- Design S.A.R.L. Martin

11 Hadoop als Ergänzung zum DW Aktives Archiv DW Landing Zone Datenquellen komplette Erfassung als DW- Archiv Speicherung Analytik unbegrenzt Data Discovery Big Data Analytik Unternehmensdaten S.A.R.L. Martin DW

12 Koexistenz DW, Hadoop und NoSQL PM Analytik eingebettete Analytik DW lade Ergebnisse DW Extrakt ELT Lader und Konnektoren NoSQL analytische und operative Daten ETL Datenintegration Datenquellen, poly-strukturiert S.A.R.L. Martin

13 Big Data Management Ein Paradigmenwechsel findet statt: von data to compute zu compute to data. Hadoop ergänzt das Data Warehouse. NoSQL ergänzt Hadoop. NoSQL ermöglicht eingebettete Analytik durch gemeinsames Verwalten von analytischen und operativen Daten. Fazit S.A.R.L. Martin

14 Business Analytics & Big Data Die Big Data-Welt Big Data, Cloud, Mobile, Social Media Big Data Management Daten-Architekturen Rolle von Hadoop und NoSQL Business Analytics Analytik treibt Innovation Big Data-Methoden Big Data-Erfolgsfaktoren S.A.R.L. Martin

15 CXM: Shopping-Erlebnisse Aussenwerbung Beispiel Handel: Aussenwerbungs-Optimierung und next best local point of contact S.A.R.L. Martin

16 Kunden- und Marktwissen umsetzen Ein Beispiel als Denkanstoß: Weissbeerger: Echtzeit-Analytik in jeder Bar. Alcohol Analytics Sensoren in allen Zapfhähnen, Cloud-basiertes Dashboard für Statistik zur Bier- Konsum in Echtzeit. Die Vorteile: Kontrolle des Zapfens, Erkennen von Trends, Dynamic Pricing, neue Geschäfts-Modelle S.A.R.L. Martin

17 Big Data-Methoden Big Data Messen Webanalyse Clickraten (QR Codes) Sensoren Lokalisierungsdaten Video etc. Big Data-Methodik: Iteratives Ableiten und Testen von Hypothesen S.A.R.L. Martin

18 Magische Zahlen Aber: Nutzen von (Big) Data ist nicht nur eine Frage der Mathematik und Technologie! Frage der Privatsphäre. Frage des Datenschutzes. Frage der Information Governance. Frage der Social Governance (Social Media Guidelines). Frage der Prozesse (Was tun, wenn...). Eine Nutzung von Big Data braucht eine Big Data-Ethik. Den Kunden begeistern, nicht verblüffen! S.A.R.L. Martin

19 Big Data-Erfolgsfaktoren Tweet von Stephen Shelton 28. März 2013): Many businesses fail to have analytics as its cultural core. This is why Big Data confuses many. Kritische Erfolgsfaktoren von Big Data: Schaffen einer analytischen Kultur im Unternehmen. Etablieren neuer Entscheidungswege. Ausbauen der Information Governance im Rahmen von Big Data Management. Leben im Rahmen der Unternehmens-Ethik zur Nutzung von Big Data S.A.R.L. Martin

20 Probleme mit Big Data Big Data-Initiativen scheitern dann, wenn es an Expertise von Big Data-Analytik fehlt, wenn man aus Ergebnissen die falschen Schlüsse zieht, wenn man aus Ergebnissen überhaupt keine Schlüsse zieht S.A.R.L. Martin

21 Maximieren des Informations-Kapitals Die Digitalisierung der Welt treibt Big Data. Information ist das neue Kapital der digitalisierten Welt. Information treibt Automation und Optimierung. Information treibt Innovation. Wer die Daten hat, hat die Macht. White Paper/Research Notes: Kostenloser Download auf Kontakt: S.A.R.L. Martin