Business Intelligence & Big Data in der Praxis. Gummersbach, 20. Juni 2013 Bernhard Nießen

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1 Business Intelligence & Big Data in der Praxis Gummersbach, 20. Juni 2013 Bernhard Nießen

2 Agenda Kurzvorstellung (Referent, Capgemini) BI bei einem Telekommunikationsunternehmen Big Data Begrifflichkeit und Relevanz Big Data Anwendungsfälle Big Data - Zukunft 2

3 Kurzvorstellung Bernhard Nießen Ausbildung und Studium 2002 bis 2004: Ausbildung zum staatlich gepr. Informatik, b.i.b bis 2007: Duales Studium zum Diplom-Wirtschaftsinformatiker, FHDW 2009 bis 2011: Verbundstudium Master of Science, FH Köln/FH Dortmund Berufliche Tätgikeiten 2004 bis 2008: Synergetics MIC GmbH, Düsseldorf seit Anfang 2008: Capgemini Deutschland GmbH, Köln/Bonn Bereich: Business Information Management Projektleiter bei einem großen Telekommunikationsunternehmen Team aus 10 indischen und 5 polnische Kollegen 3

4 Kurzvorstellung Capgemini Mitarbeitern weltweit Büros in 40 Ländern Consulting Services Technology Services Outsourcing Services weltweit führender Anbieter Management- und IT-Beratung Technologie-Services Outsourcing-Dienstleistungen Umsatz der Capgemini-Gruppe 9,7 Milliarden (2011) Rightshore Liefermodell OnShore NearShore FarShore 4

5 Agenda Kurzvorstellung (Referent, Capgemini) BI bei einem Telekommunikationsunternehmen Big Data Begrifflichkeit und Relevanz Big Data Anwendungsfälle Big Data - Zukunft 5

6 Business Intelligence Definition Business Intelligence ist der Prozess der Transformation von Daten in Information und weiter durch Analyse der Daten in Wissen. Quelle: Definition nach BI Spektrum 01/

7 Wo entstehen Daten? Welche Fragen entstehen? Vertrieb Wie wurde der Vertrag verkauft? Kanal, Weg, Linie, Organisation Welche GK haben keinen Rahmenvertrag? VPN, UMTS/HSDPA, Datenvolumen Wiederverkäufer meisten Verträge? Stornierungsrate? Callcenter Durchschnittlich Wartezeit Kundenzufriedenheit Automatische Kundenbefragung Agenteneinsatzplanung Positivkontakte im Rahmen von Kampagnen Finanzen Gewinn für Produkt XY TOP/LAST 10 Vertriebspartner (Kundenwert) Sonderprovision Welches Kundensegment nutzt die Inklusivminuten vollständig aus?

8 Systemlandschaft eines Telekommunikationsanbieters Kundenadministration Kundenportal BackOffice HLR SMSC Wirknetz Data Warehouse Personalplannung Abrechnung CallCenter

9 BI-Systeme: Vorsystem Anbindung mehrerer interner und externer Datenquellen Datenlieferungen über CSV, XML, DB-Link, SOA, WebServices etc. Trennung vom Operativ-System CRM-System Einsatzplanung Rechnungswesen

10 BI-Systeme: Datenintegration (ETL) ETL - Extract, Transform, Load ETL ist der Prozess, der die Daten aus den Vorsystemen in die Zieldatenbank einfügt Extraktion der relevanten Daten aus verschiedenen Quellen Transformation der Daten in das Schema und Format der Zieldatenbank Laden der Daten in die Zieldatenbank

11 BI-Systeme: Data Warehouse Unabhängigkeit zwischen Datenquellen und Analysesystemen Dauerhafte Bereitstellung integrierter und abgeleiteter Daten Mehrfachverwendbarkeit der bereitgestellten Daten Automatisierung der Abläufe

12 BI-Systeme: Datenaufbereitung (OLAP) Daten müssen aufbereitet werden um Informationen zu generieren Aufbau multidimensionaler hierarchischer Datenmodelle (Cubes/Würfel) Dimensionen, Hierarchien, Kennzahlen

13 BI-Systeme: Anwenderwerkzeuge Reports (PDF, XLS, HTML), Drilldown Berichte (dynamische Berichte)

14 OLTP vs. DWH/OLAP Online-Transaction-Processing vs. Online Analytical Processing Funktion OLTP DWH/OLAP Transaktionskonzept (Dayto-Day-Business) zentrales Datenarchiv des Unternehmens Daten operativ, aktuell, flüchtig historisch und aggregiert Schema normalisiert normalisiert und denormalisiert Systemauslastung eher konstant viele Auslastungsspitzen Datenvolumen Gigabyte Terabytes

15 Agenda Kurzvorstellung (Referent, Capgemini) BI bei einem Telekommunikationsunternehmen Big Data Begrifflichkeit und Relevanz Big Data Anwendungsfälle Big Data - Zukunft 15

16 Big Data bei Google Trends von 2004 bis

17 Google Trends: Big Data vs. Business Intelligence Big Data und Business Intelligence im Vergleich 17

18 Reichen BI Lösungen noch aus? Reichen BI Lösungen noch aus? 83 % der deutschen Mittelständler nutzen BI- Lösungen Nahe zu 100% der Großunternehmen Doch was gibt es neues? Wie geht es weiter? Quelle: https://www.jaspersoft.com/de/business-intelligence-im-mittelstand % Of world s data is unstructured 18

19 Was ist Big Data? Many PBs of data every day 500 TBs new Data per day 25+ TBs log data per day 12+ TBs of tweet data every day 30 billion RFID tags today (1.3B in 2005) 4.6 billion camera phones world wide 100s of millions of GPS enabled devices sold annually 2+ billion people on the Web by end million smart meters in m by million networked cars by end of % Of world s data is unstructured 19

20 Was ist Big Data Analytics? New Data Sources Social Networks Video, Image, Documents Logfiles Enablers In-Memory Advanced Analytics Big data Architecture (Hadoop,...) Business Use Cases Fraud and Risk Customer Insight Sentiment analysis Predictive asset maintenance Concerns Data privacy Data quality Data scientist skills Challenges Variety (Vielfalt) Velocity (Schnelligkeit) Volume 20

21 Was ist Big Data Analytics? New Data Sources Social Networks Video, Image, Documents Logfiles Enablers In-Memory Advanced Analytics Big data Architecture (Hadoop,...) Business Use Cases Fraud and Risk Customer Insight Sentiment analysis Predictive asset maintenance Concerns Data privacy Data quality Data scientist skills Challenges Variety (Vielfalt) Velocity (Schnelligkeit) Volume 21

22 Was ist Big Data Analytics? New Data Sources Social Networks Video, Image, Documents Logfiles Enablers In-Memory Advanced Analytics Big data Architecture (Hadoop,...) Business Use Cases Fraud and Risk Customer Insight Sentiment analysis Predictive asset maintenance Concerns Data privacy Data quality Data scientist skills Challenges Variety (Vielfalt) Velocity (Schnelligkeit) Volume 22

23 Was ist Big Data Analytics? New Data Sources Social Networks Video, Image, Documents Logfiles Enablers In-Memory Advanced Analytics Big data Architecture (Hadoop,...) Business Use Cases Fraud and Risk Customer Insight Sentiment analysis Predictive asset maintenance Concerns Data privacy Data quality Data scientist skills Challenges Variety (Vielfalt) Velocity (Schnelligkeit) Volume 23

24 Was ist Big Data Analytics? New Data Sources Social Networks Video, Image, Documents Logfiles Enablers In-Memory Advanced Analytics Big data Architecture (Hadoop,...) Business Use Cases Fraud and Risk Customer Insight Sentiment analysis Predictive asset maintenance Concerns Data privacy Data quality Data scientist skills Challenges Variety (Vielfalt) Velocity (Schnelligkeit) Volume 24

25 Was ist Big Data Analytics? New Data Sources Social Networks Video, Image, Documents Logfiles Enablers In-Memory Advanced Analytics Big data Architecture (Hadoop,...) Business Use Cases Fraud and Risk Customer Insight Sentiment analysis Predictive asset maintenance Concerns Data privacy Data quality Data scientist skills Challenges Variety (Vielfalt) Velocity (Schnelligkeit) Volume 25

26 Agenda Kurzvorstellung (Referent, Capgemini) BI bei einem Telekommunikationsunternehmen Big Data Begrifflichkeit und Relevanz Big Data Anwendungsfälle Big Data - Zukunft 26

27 Maximierung des Werbeumsatz einer VOD Plattform Zielstellung Online Videothek will Werbeumsatz erhöhen durch: Dynamische Platzierung von Werbung spezifisch für einerseits den Nutzer, andererseits den Filminhalt Werbung soll an sensiblen Stellen des Films platziert werden, um die Relevanz der Werbung für den Nutzer zu steigern Ansatz Identifikation von Leitbildern innerhalb eines Films Zuordnung der gefundenen Leitbilder auf einerseits das Profil des Nutzers und andererseits die verfügbare Werbung Ermittlung einer Stelle im Film, wo der Cut für die passende Werbung gemacht werden kann, ohne den Fluß des Films zu beeinträchtigen 27

28 Aufspüren von Copyright Verstößen im Internet Zielstellung Schutz der eigenen Assets Video Podcasts Bilder Logos etc. gegen Raubkopie (Copyright), Mißbrauch Ansatz Automatisierung der Suche und Identifikation von Medien Assets im Internet Visueller Vergleich von im Internet gefundenen und eigenem Content Unterscheidung der Copyright-Verstöße in Audio- und Video-Kopie Protokollierung der Nutzung von bezahltem oder hochwertigen, eigenen Content 28

29 Automobilhersteller Neue Geschäftsfelder durch Connected Cars 29

30 Big Data Case Study: Fully Automated Aqua Processing Service - decision support for environmental disasters Satellite creates Earth Observation (EO) data 30

31 Automobilbauer analysieren Meinungsbilder ihrer Kunden in einschlägigen Autofahrerforen Daten Ansatz Internetforen der Autofahrer Sentimentanalyse, Textanalyse Einsparung von Qualitätskosten: Probleme schneller erkannt Effizienz des Marketing: Image gezielt verbessern Wert 31

32 Sentiment Analyse der Auto Blogs 32

33 Ortung rechtlicher Hürden 33

34 Ortung rechtlicher Hürden Datenbeschaffung Datenverarbeitung/-haltung Datennutzung Public data vs. Internal data In-House-Verarbeitung vs. Cloud-Computing Legitim ist, was legal ist? 34

35 Rechtliche Hürden bei der Datenbeschaffung Datenbeschaffung Öffentliche Quellen: Social Media Seiten Referenzdaten/-börsendaten Wikipedia Public data vs. Internal data Terms of use und AGB der Anbieter Interne Quellen: Logdaten Bewegungsprofile Logistikdaten Bundesdatenschutzgesetz Telemediengesetz 35

36 Rechtliche Hürden bei der Datenverarbeitung/-haltung Datenverarbeitung/-haltung In-House-Verarbeitung vs. Cloud-Computing 36

37 Rechtliche Hürden - Datennutzung Legitim ist, was legal l ist? Datennutzung Legitim ist, was legal ist? 37

38 Agenda Kurzvorstellung (Referent, Capgemini) BI bei einem Telekommunikationsunternehmen Big Data Begrifflichkeit und Relevanz Big Data Anwendungsfälle Big Data - Zukunft 38

39 Aktuelle BigData Fälle in den Medien DER SPIEGEL 20/2013 Hamburger Hafen 7200 Hektar, 200 Züge tgl., 300 km Schienen, 130 Brücken Minority Report: Einsatzplanung der Polizei, 50 % mehr Festnahmen personalisierte Medizin (Tumorforschung) 3 Mrd. Erbgutbausteine magischer Teppich für Senioren 39

40 Aktuelle BigData Fälle in den Medien 9. Juni 2013 Boundless Informant Edward Snowden Computersystem des US-Geheimdiensts National Security Agency (NSA) unterliegt der Geheimhaltung erkennt signifikante Zusammenhänge Bewegung einer einzelnen, terrorverdächtigen Person Fülle von s und Telefonmetadaten PRISM Überwachung und Auswertung von elektronischen Medien und elektronisch gespeicherten Daten Internetkonzerne und Dienste der USA beteiligt: Microsoft, Google, Facebook, Yahoo!, Apple etc. live geführte Kommunikation und Informationen abhörbar 40

41 Wollen wir in so einer Welt leben? Big Data Schule / Job Straffällig Krankheiten Schwangerschaft Börsenkurse Fehlinterpretation Kreditvergabe Ethik 41

42 Kontaktinformationen Bernhard Nießen M. Sc. / Release Manager Capgemini Köln/Bonn Mülheimer Strasse 9a Troisdorf Tel.: 02241/

43 Über Capgemini Mit über Mitarbeitern in 40 Ländern ist Capgemini einer der weltweit führenden Anbieter von Management- und IT- Beratung, Technologie-Services sowie Outsourcing-Dienstleistungen. Im Jahr 2011 betrug der Umsatz der Capgemini- Gruppe 9,7 Milliarden Euro. Gemeinsam mit seinen Kunden erstellt Capgemini Geschäfts- wie auch Technologielösungen, die passgenau auf die individuellen Anforderungen zugeschnitten sind. Auf der Grundlage seines weltweiten Liefermodells Rightshore zeichnet sich Capgemini als multinationale Organisation durch seine besondere Art der Zusammenarbeit aus die Collaborative Business Experience TM. Rightshore ist eine eingetragene Marke von Capgemini Die in der Präsentation enthaltenen Informationen sind Eigentum. Copyright 2013 Capgemini. Alle Rechte vorbehalten.

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