Big Data und Extreme Analytics als Antwort auf die Datenflut

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1 Big Data und Extreme Analytics als Antwort auf die Datenflut Björn Ständer, Business Development Director - Business Intelligence Oracle Deutschland B.V. & Co. KG, München 1 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

2 Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle s products remains at the sole discretion of Oracle. 2 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

3 Agenda Geschäftsnutzen von Big Data Aufgaben im Umfeld von Big Data Neue Strategien für die Nutzung von Big Data Zusätzliche Flexibilität mit Information Discovery In-database Analytics für effiziente Auswertungen Oracle Exalytics In-Memory Business Intelligence Zusammenfassung 3 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

4 Business Intelligence heute... klassisches Berichtswesen Sales & Mktg Sales & Operational Planning Finance Engineering Service Supply Management Production Information Technology 4 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

5 Neue Datenformate anzapfen Big Data Analytics: Entscheidungen unter Einbeziehung externer Daten Videos und Bilder Soziale Netze Interaktionen (in real-time) Texte Maschinen-generierte Daten Business Intelligence heute: Entscheidungen auf Informationen aus internen Systemen Transaktionen 5 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

8 Welche Bedeutung hat Big Data? US HEALTH CARE MANUFACTURING GLOBAL PERSONAL LOCATION DATA EUROPE PUBLIC SECTOR ADMIN US RETAIL Increase industry value per year by $300 B Decrease dev., assembly costs by 50% Increase service provider revenue by $100 B Increase industry value per year by 250 B Increase net margin by 60+% In a big data world, a competitor that fails to sufficiently develop its capabilities will be left behind. McKinsey Global Institute 8 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Source: * McKinsey Global Institute: Big Data The next frontier for innovation, competition and productivity (May 2011)

10 Big Data: Herausforderung & Chance Die Datenflut bewältigen und neue Erkenntnisse gewinnen Geschäftsnutzen Big Data Platform Deep Analytics High Agility Massive Scalability Real Time Morgen Herausforderung Heute High Variety High Volume High Complexity High Velocity Big Data Zeit 10 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

11 Big Data In Action - Lifecycle ENTSCHEIDEN ANALYSIEREN ERFASSEN ORGANISIEREN Bessere Entscheidungen Durch die Einbeziehung Von Big Data in real-time 11 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

12 Big Data Management Spectrum Data Variety Schema-less Distributed File Systems Transaction (Key-Value) Stores MapReduce Solutions NoSQL Flexible Specialized Developer Centric Schema DBMS (OLTP) ETL DBMS (DW) Advanced Analytics SQL Trusted Secure Administered Acquire Organize Analyze

13 Oracle Engineered Systems Data Variety Schema-less Schema Big Data Appliance Cloudera HDFS Cloudera CDH3 CDH Cloudera Manager Oracle Big Data Connectors* NoSQL DB Big Data NoSQL Database CE Oracle (OLTP) Acquire Connectors Oracle Exadata OLTP & DW Oracle (DW) Data Mining & Oracle R Semantics Spatial Organize Oracle Analytics: Data Mining Exalytics R Speed of Spatial Thought Semantics Analytics MapReduce OBI EE Analyze

15 Big Data Analytik erfordert neue Strategien Integration Big Data mit Daten aus operativen Systemen und Datawarehouse verbinden Exploration unterschiedliche Datenformate kombiniert auswerten und Hypothesen entwickeln & überprüfen Entscheidungsprozesse optimieren Modelle anpassen und neue Erkenntnisse für Geschäftsprozesse nutzen 15 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

16 Big Data Analytik im Handel: Problemstellung Ein Modeanbieter beobachtet stagnierende und rückläufige Umsätze Keine auffälligen Unterschiede in Geografie oder Demografie erkennbar Neues Marketing Programm erzielt keinen Erfolg 16 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

18 Schritt 2: Stimmungs- (Sentiment) Analyse Analyse Social Media Cross Reference Kundeninformation Neues Segment sagt nicht kombinierbar 18 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

20 Big Data Analysis im Handel: Die Erkenntnis Junge Frauen, mit hoher Kaufkraft, (und smart phones) bestellten keine Designer Strickjacke, wenn ein dazu passendes Accessoire (z.b. ein ärmelloses Top) nicht lieferbar war. 20 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

21 Big Data Analytics Das passende Werkzeug für den jeweiligen Bedarf Abweichungen analysieren Neues entdecken & erforschen Muster in Daten erkennen Reporting & Planung anpassen Vorhersagen treffen & anwenden 21 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

23 Wann kommt Data Discovery zum Einsatz? Business und IT können sich auf folgende Indikatoren verständigen 1. Anwender wissen nicht im Voraus welche Fragen gestellt werden müssen: Es gibt zu viele Variablen und Kombinationsmöglichkeiten um sich vorab festzulegen Geschäftsbedingungen und Fragestellungen ändern sich häufig und sind nicht planbar 2. IT kann vorab nicht festlegen welches Datenmodell benötigt wird: Die Vielfalt der Datenformate erschwert die Integration in ein zentrales Datenmodell und würde zu viel Zeit in Anspruch nehmen Für die Anlayse werden Datenquellen mit unstrukturierten Daten benötigt Schemata ändern sich häufig, was teure und zeitaufwendige Anpassungen erfordern würde 23 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

24 Big Data Discovery braucht flexible Datenmodelle System A Unique Attribute NUR in System A vorhanden e.g. Standort, Produkt, kundengruppe Umsatzdaten Transaktionen (EDW) Globale Attribute Einheitlich über alle oder viele Systeme e.g. Zeit, Artikel, Kunde, Lieferant System B Unique Attribute NUR in System B vorhanden e.g. Menge, Handelszone, Warengruppe, etc Prognosen (Forecasts) Daten aus der Marktforschung externe Vergleichs- & Umweltdaten Handelsangebote (Trade Promotions) Unterstützt ungleich lange (jagged) Datensatzformate für verschiedene Produkt-/Kundenmerkmale 24 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

25 Schnelles erforschen aller relevanten Daten Strukturiert Semi-Strukturiert Unstrukturiert Endeca Server Indexierung & Anreicherung ohne fest vorgegebenes Datenschema Endeca Information Discovery Anwendungserstellung per Drag & Drop Unified Querying jede Art von Daten kein klassisches Datenmodell Self-Service Information Discovery 25 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

26 Kundenbeispiel: Land O Lakes Oracle BI & Endeca Information Discovery im Einsatz Enterprise Business Intelligence auf Basis von Datawarehouse Herausforderung Die Vielzahl an Daten aus ERP-, CRM-, und Planungssystemen erfordert eine leistungsfähige zentrale Lösung für Reporting, Analytik und Management-Cockpits Lösung Oracle BI EE und Oracle BI Applications Einheitl. Reportingstrukturen über unterschiedliche Installationen von JD Edwards Merkmale Dateninhalte sind bekannt und klar strukturiert Standardisierbare Analysepfade Datenmodelle mit geringem Änderungsbedarf Verbindliche Reportingformate + Self-Service Data Discovery zusätzlich zum Datawarehouse Herausforderung Vertriebsmitarbeiter müssen interne und externe Daten korrelieren, um Bedarfsplanungen & Kundenbesuche vorzubereiten Lösung Oracle Endeca Information Discovery für interaktive Analysen von 20 Datenquellen für 400 Vertriebs- und Marketingspezialisten Merkmale Verschiedene externe und interne Datenquellen mit unterschiedlichsten Datenformaten Self-Service Analysen, um neue Markt- /Vertriebspotentiale zu entdecken 26 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

31 Muster in großen Datenmengen erkennen & analysieren Neu: Oracle Advanced Analytics Option (In-Database) 2 miles Statistical Data Mining Text Graph Spatial Semantic 31 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

33 Oracle Exalytics In-Memory Machine Informationen für Reporting & Planung bereitstellen Engineered System (Hard- & Software) In-Memory Analytik Mehr Daten, mehr User, komplexere Analysen 33 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

34 Oracle Exalytics die BI In-Memory Machine TimesTen for Exalytics Essbase Oracle Business Intelligence Foundation Suite Adaptive In-Memory Tools In-Memory Analytics Software 1 TB RAM 40 Processing Cores High Speed Networking In-Memory Analytics Hardware 34 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. For information purposes only, not a commitment to the development, release, and timing of any features or functionality.

35 Oracle Exalytics In-Memory BI Beeindruckende Ergebnisse der ersten Benchmarks bei Kunden größter Hypotheken Anbieter in Dänemark, großer europäischer Herausgeber von Bonds benötigt höchste Performance zur Auswertung von Summen und Einzel-Transaktionen 35x to 70x schneller mit Exadata + Exalytics als herkömmliche BI-Lösung versorgt die Automobilindustrie weltweit mit Marktdaten & Analysen PolkInsight benötigt hoch interaktive Dashboards/Visualisierungen für eine große Anzahl an Analysten > 10x schneller im Durchschnitt und bis zu 100x schneller für spezifische Fragestellungen führendes Unternehmen der Ernergiewirtschaft mit ~860 Förderanlagen weltweit Ausbau der unternehmensweiten Nutzung von vorgefertigten BI-Applikationen 5x kürzere Entwicklungszeiten; 50x schneller (ohne tuning) als die alte Reporting-Lösung großer IT Service Anbieter für Cloud Infrastruktur und Hosting benötigt interaktive Visualisierungen für eine große Anzahl individueller Datenanalysen Einheitliche Antwortzeiten unter 1 Sekunde wie bei desktop tools herunter von ~30 secs A Global CPG Company globaler Lebensmittelhersteller benötigt häufigere und kürzere Planungs- und Budgetierungs-Zyklen für Nutzer 6x schnellere Zykluszeiten 4 Stunden statt bisher mehr als 24 Stunden 35 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

36 End-user Experience mit Exalytics Extreme kurze Antwortzeiten und neue Visualisierungen Interaktive Analysen Aggregations- Management In- Memory Mobiler Zugriff 36 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

38 Big Data Information Architecture Modell flexibel, schnelle Analyse versch. Datenformate Machine Generated Text, Image, Audio, Video Distributed File System (Hadoop) Key Value Data Store NoSQL Map Reduce Information Discovery Data Warehouse Business Analytics strukturiertes relationales Modell ERFASSEN & ANALYSIEREN & ORGANISIEREN ANALYSIEREN & ENTSCHEIDEN 38 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

39 Big Data Information Architecture Engineered Systems Hadoop/Map Reduce Big Data Appliance Datawarehouse Exadata In-Memory BI Exalytics InfiniBand InfiniBand Oracle Data Integrator ERFASSEN & ANALYSIEREN & ORGANISIEREN Oracle Advanced Analytics Oracle BI Foundation ANALYSIEREN & ENTSCHEIDEN 39 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.