Neue Geschäftsideen durch die Big Data Cloud

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1 Neue Geschäftsideen durch die Big Data Cloud Big Data Wo liegen die Chancen für den Mittelstand? Sven Löffler Business Development Executive, BI & Big Data

2 Unstructured and structured data People - Data Scientists Product development What is the value for my business? Predictive analysis Location based services Big Data Fraud detection Innovative Business models Machine to Machine Cost / Performance Data privacy - Security Profiling / customer segmentation Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

3 Die historische Entwicklung vom MIS über BI zu Big Data. Seit ca. 50 Jahren werden die operativen Daten verdichtet, ausgewertet und dem Management präsentiert, um den Entscheidungsprozess zu unterstützen. MIS DSS EUS EIS FIS DWH OL AP BI Data Mining Analytische Anwendungen CPM BPM Operational BI Big Data Business Analytics In Anlehnung an: Humm, B./ Wietek, F. (2005, S. 4) Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

4 Die Definition: Big Data. Im Rahmen von Big Data-Analytics werden Technologien und Methoden zur Analyse von Datenmengen eingesetzt, welche sich grundsätzlich durch ein großes Volumen, eine breite Vielfalt und hohe Geschwindigkeit auszeichnen. Mit Hilfe eines solchen Big Data-Systems gilt es aus der großen Menge die wertvollsten Daten zu identifizieren, um sie für die anschließende Analyse und Aufbereitung mit klassischen BI-Techniken vorzubereiten. Quelle: Bachelor-Thesis zum Thema Möglichkeiten und Herausforderungen mit Big Data, Florian Dohmann So ergeben sich die folgenden Charaktereigenschaften von Big Data: Volume, Variety, Velocity, Validity, Value, Veracity, Visibility Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

5 Setting the scene: What Big Data is all about. 12 Terabyte of tweets per day 5 million trades per second 100+ video feeds of security cameras Volume Volume Velocit y Velocity Variety Variety 350 billion meter readings per year 500 million connection data per day 80 % of increasing data are pictures, videos, documents, etc. Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

6 Big Data Landscape. Emerging Technologies Hadoop Ecosystem Business problem Legacy BI Backward-looking analysis Using data out of business applications High performance BI Quasi-real-time analysis (In-Memory) Using data out of business applications Forward-looking predictive analysis Questions defined in the moment, using data from many sources Selected Vendors Technology Solution SAP Business Objects IBM Cognos MicroStrategy Oracle Exadata SAP HANA Cloudera Hadoop distribution Splunk (visualization) Data Type / Scalability Structured Structured Structured or unstructured Limited (2 3 TB in Memory) Limited (<100 TB in Memory) Quasi unlimited (Petabyte) Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

7 T-Systems Value Proposition. Customer Value Drivers Reveals strategic insights Faster & smarter decisions making Creates new business opportunities Analyticsas-a-Service T-Systems USPs T-Systems Offering Strategy Consulting capabilities and vertical solutions Cloud based Big Data platform On demand delivery Model high security standards highly scalable platform no ramp up time Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

8 T-Systems Big Data Platform. Connected Car: Traffic & Diagnostic Smarter Energy Management Efficient Fleetmanagment Smarter Procurement Intelligent News Discovery Campaign Analytics Realtime Security Analytics Indexer Presentation Layer (e.g., Microstrategy, Splunk, Empolis etc.) Data acceptance, indexing, presentation, editing, dashboards Hadoop Connector = import/export of raw data Cloudera name node Cloudera Hadoop Framework Redundant storage of partitioned raw data in HDFS Data randomly partitioned on Cloudera data nodes Cloudera Node 1 Cloudera Node 2 Cloudera Node 3 Cloudera Node 4 Cloudera Node 5 Unstructured (e.g., images, videos, social media) Flood of Data Semi-structured (e.g., log files, s) Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

9 CAMPAIGN ANALYTICS. BIG DATA FÜR EFFIZIENTERES KAMPAGNEN-MANAGEMENT. Machine Data Click stream s Monitoring Kam pagnen Blogs T w eets BIG DATA Social Web F acebook BIG DATA Täglich werden 12 Terabyte an Tweets erzeugt, die wichtige unstrukturierte Informationen enthalten. ANALYSE F oren/ Com m unities ANALYSE DES WELTWEITEN Identifikation SOCIAL von Mustern, WEB Meinungen, Zusammenhängen VALUE: INFORMATION OUTPUT Optimale Steuerung von Marketing-Kampagnen in Echtzeit Erhöhung des Verkaufserfolgs 9

10 WENN DAS MARKETING FÜR DIE MESSUNG DER EFFIZIENZ ZU LANGE BRAUCHT, GEHEN SALES-POTENTIALE VERLOREN.? Start einer internationalen Kampagne für ein neues Massenprodukt AUSWERTUNG. Schwierige, unübersichtliche Analysen nach Regionen. ZEIT. Das Filtern von Millionen von Tweets dauert zu lang. F ORECAST. Langsame Planung der next Steps. GEOGRAFIE. Unterschiedliche Akzeptanz in den Regionen der Welt EINSCHÄTZUNG DER MARKTSITUATION. ÖF F ENTLICHKEIT. Die ganze Welt twittert Reale Verkaufszahlen verraten nichts darüber, wie Konsumenten in den weltweiten Absatzmärkten denken. Echtzeit-Informationen über Kunden-Einstellungen, Hit- und Shit-Storms ermöglichen sofortige Reaktion, Verkaufserfolg, Prognosen, Produktweiterentwicklung, Logistiksteuerung und damit Wettbewerbsvorsprung. Big Dat a Use Case: Cam paign Analyt ics

11 ALS MARKETINGTEAMS NOCH LANGE DETEKTIVARBEIT LEISTEN MUSSTEN. Unstrukturierte Form von Tweets Viel Zeit für die Messung der Effizienz von Marketing-Kampagnen Keine Geografische Zuordnung der relevanten Tweets Herausfiltern der Tweets mit unternehmensrelevantem Hashtag?? Rückmeldungen an ERP und Logistik dauern zu lang Bis eine Planung erstellt ist, sind am einen Ort die Geschäfte längst leer gekauft und am anderen Ort noch übervoll Big Dat a Use Case: Cam paign Analyt ics

12 KAMPAGNEN-MANAGEMENT IN HIGH-SPEED. MIT CAMPAIGN ANALYTICS VON T-SYSTEMS. Start einer internationalen Kampagne für ein neues Massenprodukt Analyse durch Echtzeitzugriff auf Daten VOLUME VELOCITY VARIETY VALUE Sofort alle Informationen über die Wirkung der Produktkampagne Transparenz über die Tweets Regionales Filtern von Millionen von Tweets in sekundenschnelle Vollständige, integrierte Sicht auf alle im Zusammenhang mit der Kampagne relevanten Vorgänge in Social-Media-Kanälen Kostenersparnis für Ressourcen durch automatisierte Vorgänge Fundierte Entscheidungen treffen Schnell, gezielt Folge-Kampagnen starten und weitere Schritte einleiten, z.b. Steuerung von Logistikströmen Aussagekräftige Darstellung regionaler Akzeptanzen via Google Maps Big Dat a Use Case: Cam paign Analyt ics

13 Cross-Industry Showcase Campaign Management. Telco Provider Infinitel. Setting Fictive US-based provider offering cell phones and mobile plans; offered thru webshop and retail outlets New Years social media marketing campaign in place to promote certain product bundles 1,000 GB of unstructured Tweets and log files per day CMO FMO Approach Reactive Proactive Analysis Delayed batch-jobs Near-time Sources Structured (ERP/CRM) Unstructured and structured (multiple) Benefits Just-in-time monitoring of the success rate of a given marketing campaign; real-time revenue tracking Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

14 Showcase: impression Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

15 Campaign Analytics. Business-Strategie und ICT im Schulterschluss. LÖSUNG AUS BUSINESSSICHT Kostenreduzierung im Kampagnen-Management Echtzeiteinblicke für fundierte Geschäftsentscheidungen: Warenwirtschaft, Produktweiterentwicklung, Ressourceneinsatz (auch personell), Produktionsplanung Schneller Return on Investment Schnelle Reports und Dashboards Für alle Branchen einsetzbar ANFORDERUNGEN AN DATENSTRÖME Analyse sämtlicher Datenformate und -quellen (maschinengenerierte Daten, un-/strukturiert) Volume: Auswertung von Millionen weltweiter Tweets Velocity: Analyse in Echtzeit Variety: Interpretation von unstrukturiertem Content Flexibilität hinsichtlich Erweiterung der Anforderungen, neuer Kampagnen, der ausgewerteten Kanäle (auch Facebook ) und unterschiedlicher Regionen TECHNISCHE LÖSUNG Maschinendaten in Echtzeit zu überwachen, zu durchsuchen, zu analysieren und zu visualisieren Keine kundenspezifischen Konnektoren notwendig Daten-Indizierung macht kostenund zeitintensives Data Warehouse (RDBMS*, ETL**) überflüssig Kein Early Binding: Daten werden beim Indizieren nicht verkürzt und nicht verändert Kein Upfront-Schema: Struktur wird ad hoc erstellt *Relational Database Management System ** Extract, Trans form, Load Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

16 T-Systems: Big data use cases Connected Car: Traffic & Diagnostic Smarter Energy Management Efficient Fleetmanagment Smarter Procurement Intelligent News Discovery Campaign Analytics Realtime Security Analytics BUSINESS VALUE Early detection of vehicle conditions and timely information regarding a garage visit. Information such as construction sites, local weather and hazard warnings improve the driving situation. Improved vehicle development. High-performance, parallel/ distributed processing of data from 50 million virtual metering points. Ad hoc processing of requests from the consumption data analysis over the entire dataset. Real-time collection of consumption and emission data through detailed vehicle information related to movement profiles. Complete transparency of driving behavior and fuel consumption for each vehicle. Cash payments can be controlled proactively. Interest on short-term loans is reduced. Discounts for immediate payments are possible. Transparent cash flows improve ratings and analyst reviews Analysis of up to 2 billion web pages and videos on a daily basis without own IT capabilities. Reduced decision uncertainty through more knowledge. Overview of the regional spread of marketing campaigns, including visualization. Cost reduction and increased ROI. Analysis through real-time data access. Analysis through real-time data access. Informative dashboards as a basis for further analysis of security-related incidents. Cost reduction. Compliance. SOLUTION Vehicles send sensor data such as temperature, rain sensor information and diagnostic data to the cloud. Based on this data value-added services are provided to manufacturers, distributors and drivers. Meter Data Management (MDM) is the link between technical systems for electronic meter reading/ reporting and the economic management systems of actors in the utility market. The MDM metering portal is powerful, central IT system for data volumes in the petabyte range. Comparison with standard values and display of deviations from normal values in percentages. The greater the deviation, the higher the monetary loss. SAP provides an innovative layered architecture model with precisely defined arrangements of business logic. This ensures that the data model is transparent and easily extendable. Indexing and semantic analysis of untapped information from audio and video material. Based on thematic user queries, contextually relevant sections in the indexed data can be found und utilized immediately. Each day billions of worldwide tweets are analyzed with strictly regional filtering. Rapid analysis of the tweets/ messages regarding company-relevant content. Visualization of a campaign s success. Correlation of different log sources across multiple sites. Regional plausibility checks of log-ins from a central point. Real-time evaluation and historical analysis. Visualization using Geo-IP and Map. Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

17 Vielen Dank.

18 BIG DATA GIBT ANTWORTEN AUF FRAGEN DIE NOCH GAR NICHT GESTELLT WURDEN Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

19 Campaign Analytics. Der Blick auf die Technik. DIE DATENQUELLEN SMART BUSINESS Security GPS Lokalisierung Storage RFID Web Klickströme Desktops Smartphones und Endgeräte Web Services Netzwerke Server Online Shopping Warenkörbe Online Services Gebündelte Applikationen Messaging Telekommunikationsdaten Energie- Zähler Kundenspezifische Applikationen Datenbanken Call Detail Records Interne/Externe Quellen werden verknüpft UI API Kernfunktionen Indizieren Sammeln SDKs Semantische Analysen Business Insights Gewinnen von neuen Erkenntnissen für fundierte Business-Entscheidungen in Echtzeit auf Basis Ihrer maschinengenerierten Daten. Transparenz betrieblicher Abläufe Gewinnen von Transparenz über Ihre betrieblichen Abläufe für fundiertere IT-Entscheidungen. Proaktives Monitoring Überwachung der Infrastruktur, um Probleme und Angriffe frühzeitig zu erkennen, bevor sie einen Einfluss auf Ihre Kunden und Services haben. Suche und Nachforschung Identifizieren und Lösen von Problemen in Ihren Unternehmen mittels maschinengenerierter Daten. Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

20 Dashboard für Traffic und downloads. Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

21 Visualisierung mit google maps. Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

22 Die suchergebnisse. Bi g Data W o liegen die Chancen für den Mi ttel stand? Sven Löffler

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