Big Data und die großen Zahlen. Wir könnten Ihnen jetzt solche Folien zeigen, die irgendwie mit riesigen Zahlen jonglieren...

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2 Big Data und die großen Zahlen Wir könnten Ihnen jetzt solche Folien zeigen, die irgendwie mit riesigen Zahlen jonglieren... 2

3 Big Data im Prinzip ein Erkenntniskreislauf Big Data beschreibt die Gewinnung neuer Informationen, die in kürzester Zeit sehr vielen Nutzern zur Verfügung stehen müssen, mittels enorm großer Datenbestände aus unterschiedlichsten Quellen, um dadurch schneller wettbewerbskritische Entscheidungen treffen zu können. (Experton Group 2011) neue Ideen erfordern neue Schlüsseltechnologien für tiefere und umfangreichere Analysen neue Analyse-Technologien erzeugen und erschließen größere Datenmengen und ermöglichen neue, abstrakte Services neue, abstrakte Services liefern neue Erkenntnisse und neue Ideen 3

4 Big Data neue Dimensionen statt Hype Datenvolumen Extremes, kontinuierliches Datenwachstum Geschwindigkeit Maximale Forderung: Echtzeit Analysen Traditionelle Datenanalyse Data Warehouse Business Intelligence Business Analytics Nutzer Dramatische Steigerung Der Nutzer/Anwender Anzahl Datenquellen Massiver Ausbau der Quellen (z.b. Social Networks, Audio/Video) 4

5 Big Data Vendor Benchmark Gewichtete Merkmale 68 Unternehmen in der Bewertung unabhängige Anbieterbewertung für Deutschland 137 Unternehmen in der Auswahl 5

6 Big Data der Begriff (1) Verarbeitung großer Datenmengen mit BI/Adv. Analytics/DW + Integration verschiedener Quellen + Verteilung an viel mehr User + Ergebnisse in De-facto- oder Quasi-Realtime allgemeine Trends & Treiber: SoMe, Mobility, LBS, Verwendung von Standortdaten, MES, ERP -> liefern Daten für BI/BA... eigentliche Trends und Treiber (1): Datenwachstum durch Verbreitung des Internets und Endgeräten... wir könnten hier nun natürlich wieder die Folien mit den dramatischen Infografiken auflegen immer günstigere Commodity-Server (x86-basis), immer günstigere Komponenten aus dem Supercomputing: > 1 TFLOPS heute für < 100 K Euro, statt Faktor 10 noch vor zehn Jahren = mehr Technik auf der Verarbeitungsseite 6

7 Big Data der Begriff (2) eigentliche Trends und Treiber (2): neue Arbeitsplatz-Konzepte: überall-office, Wechsel von Arbeits- Mechaniken Erst durch neue Erkenntnisse wird das Thema für die Anwenderunternehmen, deren Kunden und deren Partner interessant Me-too vermeiden Anwender: Definieren Sie die tatsächlichen Ursachen, für den Bedarf an Big- Data-Lösungen bei Ihren Kunden und Partnern in allen Teilen des Produktlebenszyklus und suchen Sie neue Anknüpfungspunkte! Nennen Sie Dimensionen der Big- Data-Definition, die bei Ihnen am ehesten die Leistungsfähigkeit verfügbarer Lösungen sprengen. Linux-Geschichte bedenken Cloud-Geschichte bedenken 7

8 Big Data Appliances 5 Leader 1 Product Challenger 1 Follower Appliances: Komplettlösungen (HW, SW, NW, DBMS, MW, Applikation, Access) Kein Ranking wegen Mix gewichteter Merkmale. 8

9 Big Data Rollen (1) BD wird gegenwärtig überwiegend von den Fachabteilungen (aus den Fachverfahren heraus) entwickelt. (Das bestätigt, dass BD nur eine Weiterentwicklung klassischen BIs/BAs/DWs/DSs ist.) Fachabteilungen wünschen sich neue Verfahren für bessere geschäftsrelevante Informationen zum Behufe künftig besserer Entscheidungen oder Entscheidungsvorlagen IT stöhnt unter der Last Anwender: Wer treibt bei Ihren Kunden den BD-Trend: IT, Fachabteilung, Geschäftsführung? Kann die IT ihrerseits Maßnahmen ergreifen, aus den Datenbeständen mehr rauszuholen? Definieren Sie die Rollen im Anwenderunternehmen! Rollen nicht definiert neue Rollen Data Scientist, Data Artist, Big Data Analyst gefühlter und realer Fachkräftemangel 9

10 Big Data Rollen (2) IT IT-Betreiber Cost-Center oft niedriges Ansehen mitunter mangelndes Mitspracherecht Hoheit über große Datenbestände IT-Wissen, Domänenwissen hinsichtlich Charakter und Aufbau der Daten LOB Analysebedarf, sucht neue, geschäftskritische Informationen Profit-Center erwirtschaftet die Mittel für die IT Kostendruck auf die IT will neue Analysen, weil man davon gehört hat rechnet nach ROI Anwender: Kann die IT ihrerseits Maßnahmen ergreifen, aus den Datenbeständen mehr rauszuholen? Ist die Unternehmenskultur der Anwenderunternehmen reif für einen Paradigmen-Wechsel, der der IT mehr Freiräume erlaubt ( Forschen dürfen )? Definieren Sie die Rollen im Anwenderunternehmen! Bilden Sie diese Rollen auf Ihr Unternehmen ab? Wie? 10

11 Big Data Operations 5 Leader 2 Product Challenger 2 Follower 1 Market Challenger Service rund um den IT-Betrieb im Zusammengang mit Big-Data-Aufgaben Kein Ranking wegen Mix gewichteter Merkmale. 11

12 Big Data echte und unechte Echtzeit Echte RealTime: definierte Zeitspanne für garantierte Antwort des Systems, z.b. 0,5.. 1,0 s oder s oder oder... stellt ungleich höhere Anforderungen an die Systeme sowohl Input als auch Output erfordert hochverfügbare, ausfallsichere Systeme auf der Verarbeitungsseite Auswirkung auf Produkt, SLAs,... Anwender: Welcher Echtzeit-Bedarf wird tatsächlich gefordert? Auswirkungen auf SLAs und auf beteiligte Prozesse prüfen! Quasi-RealTime: gefühlte Echtzeit, bei der der Anwender (der eine Aktion auslöst) in sehr kurzer Zeit eine Antwort erhält. Diese Antwortzeit ist jedoch nicht garantiert. mit Industrie-Standard-Servern und I/O-Systemen herstellbar erlaubt Cloud-Lösungen Auswirkung auf Produkt, SLAs,... IP ist per Definition nicht Echtzeit-fähig 12

13 Big Data Privacy Protection, etc. Datenschutz und Privacy sind KEINE Hemmnisse für Big Data Schutzbedarf für Informationen ist real und legitim Anonymisierung und Pseudonymisierung viele rechtliche Bedenken sind, bei exakter Befolgung der juristischen Grenzen, nicht relevant, weil Daten dann beispielsweise bereits ausreichend anonymisiert sind Anwender: Datenschutz (Persönlichkeitsschutz) nicht zum Totschlag-Kriterium machen, sondern kreative und vor allem vernünftige Lösungen finden! Software muss ausreichend sicher anonymisieren: nicht rückverfolgbar, nicht nur erste vier Buchstaben eines Namens löschen weder eine Wartungs-Vorhersage noch car2car-lösungen müssen wissen, wer in dem Auto sitzt oder wem es gehört 13

14 Big Data und die Anwender Wie definieren die Anwender Big Data? Welche Erfahrung haben die Anwender bereits mit Big Data im Business Analytics/Business Intelligence-Umfeld? Wie werden die Begriffe SoMe- Analyse und Big-Data-Analyse getrennt? Sind die Kunden bzw. die Partner des Anwenderunternehmens mit der sich hier ergebenden Begriffswelt vertraut? 14

15 Big Data Potenziale für Anbieter 15

16 Big Data Empfehlungen an die Anwenderunternehmen Big Data wird uns die nächsten 2 bis 3 Jahre intensiv beschäftigen, ist aber ein Zukunftsthema für 10 bis 15 Jahre Big Data als Evolution von BI/DW positionieren, nicht als Wundermittel Komplexe Szenarien entwickeln (mit Partnern in der Supply-Chain und mit IT-Partnern) Appliances und Lösungspakete statt Produkte und Service-Projekte Ausbildungsweg zum Data Scientist schaffen 16

17 Experton Group AG Am 01. Juli 2005 wurde die Experton Group gegründet Gründer und Mitarbeiter sind erfahrene Analysten und Consultants (IDC, META Group, Gartner, Giga, u.a.) Derzeit in Deutschland 40 Mitarbeiter, weltweit über 80 Berater/Analysten Globally Balanced & Locally Focussed kundenindividuelle Beratung mit Analysten-Background IT-Strategieberatung für Anwender und Anbieter Informationsquellen: umfangreiche Anwenderbefragungen, enge Anwender- Kontakte, Anbieter-Briefings, vielfältige Beratungsprojekte Hauptsitz in Ismaning bei München, Niederlassungen in Kassel und Frankfurt, weitere Standorte im Mittleren Osten It s one thing to have the latest research within your grasp. It s another thing to have an advisor who can make sense of it all based on your individual requirements and supports your team in the realization. 17

18 Zum Thema Big Data nachhaltig in Google Search positioniert!

19 Kontakte Holm Landrock Senior Advisor Experton Group AG 19

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