Big Data. Herausforderungen für Information Management und Data Governance

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1 make connections share ideas be inspired Big Data. Herausforderungen für Information Management und Data Governance Dr. Dirk Mahnkopf Business Advisor Big Data Strategy SAS Institute GmbH

2 Agenda Big Data, eine Begriffsdefinition Wie aus Daten ein Wettbewerbsvorteil wird Hürden und Herausforderungen von Big Data Data Governance SAS Information Management

3 Technologie kann den entscheidenen Unterschied ausmachen Barack Obama überließ nichts dem Zufall. Seine Wahlkampftruppe analysierte jede Gemeinde, fand jeden Wechselwähler, plante jede Aktion Telefoninterviews wurden durchgeführt, Marktstudien in Auftrag gegeben, eigene Facebook- und Twitter-Kanäle aufgebaut. Das Stimmverhalten vergangener Wahlen jedes einzelnen Bezirks wurde ebenso erfasst wie sämtliche soziodemografischen Daten der wahlentscheidenden Battleground-Staaten. "Wir haben alles gemessen, was es zu messen gab, gesteht Obamas Kampagnen- Manager Jim Messina den massiven Einsatz neuester Business-Intelligence- Tools. Milliarden von Zahlen und Statistiken aus den verschiedensten Quellen standen zur Verfügung, die in riesigen Datenbanken gehortet, sortiert und ausgewertet wurden. Selbst Tweets oder Mails flossen in die Analysen und Prognosen ein und trugen dazu bei, gezielte Aktionen, Reden, Postwurfsendungen, Gespräche oder Veranstaltungen in jeder noch so kleinen Ortschaft zu planen und durchzuführen. Acht der neun Battleground-Staaten konnte Obama in der Wahlnacht auf diese Weise für sich gewinnen. "Bei zwei gleich starken Wettkämpfern, resümiert Obamans Analytics-Chef Andrew Rasiej, "kann Technologie den entscheidenden Unterschied ausmachen. Mehr Informationen:

4 Definitionen von Big Data

5 Definitionen von Big Data IDC defines Big Data technologies as a new generation of technologies and architectures designed to extract value economically from very large volumes of a wide variety of data by enabling highvelocity capture, discovery, and/or analysis. This definition encompasses hardware and software that integrates, organizes, manages, analyzes, and presents data that is characterized by the "four Vs": Volume Variety Velocity Value Quelle: Quelle: IDC

6 Big Data hat mehrere Facetten und die Bewältigung jede Facette ist eine Herausforderung

7 Das erste Big Data Projekt: 1880 United States Census Gut 50 Millionen Personen wurden befragt nach Demografische Daten, z.b. Alter, Geschlecht Mortalität, z.b. Personenstand, Geburtsort der Eltern Landwirtschaftliche Daten Daten zu Steuern und Infrastruktur Daten zum Handwerk Die Auswertung und Aufbereitung der Daten dauerte 7 Jahre Für die Volkszählung 1890 wurde Herman Hollerith mit der Entwicklung einer Tabelliermaschine beauftragt Die Hollerithmaschinen trugen zu einer enormen Beschleunigung bei. Die Volkszählung 1890 wurde in nur zwei Jahren mit 43 Maschinen und 500 Angestellten als Bedienungspersonal ausgewertet.

8 Das Datenvolumen wächst rasant Every two days now we create as much information as we did from the dawn of civilization up until 2003 Erik Schmidt, Google CEO

9 Big Data, ein relativer Begriff Big Data Analytics in Deutschland 2012 Whitepaper von IDC, mit Unterstützung von SAS Institute GmbH Erste deutschsprachige empirische Studie zu Big Data Analytics 150 mittelgroße und große Unternehmen

10 Wie und wo entstehen Big Data 450 Mio. tweets/tag 250 Mio. photos/tag 1 Pb of Data/Stunde Sensoren, Maschinen, RFID, Smart Grid,

11 Wo steht Big Data

12 Big Data umfasst verschiedene Ebenen und Technologien Big Data Consulting und Services Datensicherheit und Datenintegrität Big Data Syndizierung (Visualisierung und Ausspielen von Berechnungsergebnissen an viele Benutzer, einschließlich von Konzepten wie Linked Open Data) Big Data Analytics (Business-Intelligence-Lösungen, Data Warehouses, Advanced Analytics) Big Data Aggregation (Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, Integration, Data Security und Data Integrity, Data Quality) Big Data Infrastruktur (Datenspeicherungslösungen, Verknüpfung von Daten und Datenbanken, Appliances, Compute-Hardware) Quelle: Experton Group

13 SAS High-Performance Analytics umfasst mehrere Technologien, die Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen

14 Mit SAS Technologien sind ständig umfangreicher werdende Berechnungen in immer engeren Zeitfenstern möglich Kundenservice Unternehmenssteuerung Vertrieb & Marketing Produktentwicklung Betrugsprüfung von Millionen Buchungen pro Tag in Echtzeit Risikosimulationen 356-fach schneller 270 Millionen Preis-Optimierungen in 2 statt in 30 Stunden rechnen Scoring-Modell in 1 statt in 270 Minuten Bessere Kundenbindung durch 100%igen Sicherheitscheck Risikomanagement in Echtzeit in die Unternehmenssteuerung einbinden Den Profit maximieren und den Lagerbestand optimieren Steigerung der Antwortrate um das 2,5-fache

15 SAS Visual Analytics. Ergebnisse der Analysen einfach aufbereiten

16 Beispiel: Kundendaten intelligent nutzen

17 Den Kunden kennen, den Kunden verstehen

18 Einsatzgebiete von Big Data Quelle: CSC

19 Den finanziellen Nutzen abschätzen

20 In welchen Bereichen werden Big Data Analysen vorgenommen? Quelle: BARC, n = 273

21 Worin sehen Unternehmen die wichtigsten Vorteile einer Nutzung von Big Data Technologien?

22 IDC Studie SWISS IT 2013: Welchen Nutzen erwarten Sie durch den Einsatz von Big Data? Quelle: IDC Mehrfachnennungen; N=421 IT-Verantwortliche

23 IDC Studie SWISS IT 2013: Welche Aspekte stehen dabei aus Ihrer Sicht technologisch im Vordergrund? Quelle: IDC Mehrfachnennungen; N=421 IT-Verantwortliche

24 Wer Daten nutzen will, muss vor allem auf Korrektheit und Konsistenz achten (garbage-in, garbage-out ) Kindersoldaten auch in Europa? Trainiert von Hochbetagten?

25 Beispiel: Kontrolle und Bereinigung der Stammdaten

26 Definitionen von Data Governance Data governance is a set of processes that ensures that important data assets are formally managed throughout the enterprise. Data governance ensures that data can be trusted and that people can be made accountable for any adverse event that happens because of low data quality. It is about putting people in charge of fixing and preventing issues with data so that the enterprise can become more efficient. Data governance also describes an evolutionary process for a company, altering the company s way of thinking and setting up the processes to handle information so that it may be utilized by the entire organization. It s about using technology when necessary in many forms to help aid the process. When companies desire, or are required, to gain control of their data, they empower their people, set up processes and get help from technology to do it. Quelle: Wikipedia The organizing framework for establishing strategy, objectives and policies for corporate data. -Dyché & Levy

27 Data Governance ist ein Ordnungsrahmen Legt Daten Standards, Methoden Regelungen und Konzepte fest Legt die Gründe und Zielsetzung des Datenmanagements fest Sorgt für Kontrollen und Auditing der Stammdaten Etabliert neue/verbesserte Prozesse und Abläufe für bessere Daten Verteilt und definiert personelle Verantwortlichkeiten, Aufgaben und Rollen Erweitert die bestehende Organisation Definiert den Umfang des Datenmanagements Schaft eine einheitliche Dokumentation und sorgt für Transparenz

28 Data Governance: Kreislauf im Zusammenspiel von IT, Fachbereich und Management Aktualisieren + Verbessern der Systeme + Prozesse Definieren der zentralen Begrifflichkeiten (Entitäten) Identifizieren der Quellen und Verantwortlichen 6 Korrigieren und Verbessern Betriebs- + DI-Experten DQ Analyst 1 Definieren der Begriffe+Quellen Business Owner Messen + Monitoren der tatsächlichen. versus den angenommenen Zahlen, Aufzeigen von Trends Profiling zum Analysieren der tatsächlichen Probleme in den Daten 5 Berichten der DQ-Messungen Data Steward Business Owner 2 Erforschen was die Daten beinhalten DQ Analyst Einbetten der DQ-Services und Business Regeln per Cleansing+Monitoring in operative Systeme und DI-Prozesse 3 Designen der Business Regeln zum Prüfen der Daten, Designen der DQ-Services zur Qualitätsverbesserung Betriebs- und DI-Experten 4 Anwenden durch Anbindung und Ausführung Designen wie die Daten sein sollten Business Owner DQ Analyst

29 Data Governance in der Praxis Quelle: Allianz Global Corporate & Speciality

30 Definition SAS Information Management SAS Information Management manages the entire information continuum through unified technology solutions and strategy and implementation services that span data, analytics and decision management.

31 SAS Information Management im Überblick Strategy STRATEGY & IMPLEMENTATION SUPPORT Governance INFORMATION GOVERNANCE Capabilities DATA MANAGEMENT DECISION MANAGEMENT ANALYTICS MANAGEMENT SAS / DataFlux provides unified data management capabilities that include data governance, data integration, data quality and MDM SAS provides decision services that include business rules and workflow that facilitates integration of the information services into the business systems SAS provides complete analytics management that includes model management, deployment, monitoring and governance of the analytics information asset

32 SAS Information Management im Ausblick DATA SERVICES INFORMATION SERVICES INFORMATION GOVERNANCE Analytics Management Data Management DATA INTEGRATION DATA QUALITY MASTER DATA MANAGEMENT DECISION MANAGEMENT Events, Workflow & Business Rules MODEL MANAGEMENT & MONITORING MODEL DEPLOYMENT & INTEGRATION INFRASTRUCTURE SUPPORT: Text & Unstructured Data Support, Security, Meta-data & Lineage, Monitoring & Deployment Infrastructure Support ENTERPRISE DATA ACCESS

33 Die nächsten Vorträge

34 make connections share ideas be inspired Fragen? Dr. Dirk Mahnkopf Business Advisor Big Data Strategy SAS Institute GmbH

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