Best Practice MACH MICH SCHLAU! Big Data gibt Antworten auf Fragen, die noch gar nicht gestellt wurden. Das Kundenmagazin von T-Systems

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1 Best Practice Best Practice Ausgabe Das Kundenmagazin von T-Systems MACH MICH SCHLAU! Big Data gibt Antworten auf Fragen, die noch gar nicht gestellt wurden.

2 Nähe ist die beste Medizin Diese Anzeige veröffentlicht T-Systems unentgeltlich. WIR HELFEN HEILEN Die McDonald s Kinderhilfe Stiftung unterstützt seit 1987 schwer kranke Kinder, die weit weg von daheim im Krankenhaus behandelt werden: Wir bieten ihren Familien ein Zu hause auf Zeit direkt neben der Klinik und stellen so eine Nähe zu Eltern und Ge schwistern her, die den Kleinen hilft, schneller gesund zu werden. Nähe eine Medizin, die kein Arzt verschreiben kann.

3 EDITORIAL 3 Reinhard Clemens, 52, ist seit Dezember 2007 Vorstand T-Systems Deutsche Telekom AG und CEO von T-Systems. Produkt- und Service-Innovationen mithilfe von Big Data präziser an den Wünschen des Kunden auszurichten wird für Unternehmen zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. DIE WERTSCHÖPFUNG AUS BIG DATA ERFOLGT ERST ÜBER ANALYTICS Foto: T-Systems Hat eine Wahlkampf-App am 6. November die US-Wahl entschieden? Zumindest legte das Magazin Time anderntags dezidiert dar, wie die IT-Strategen Barack Obamas die Tendenz zur Stimmabgabe jedes einzelnen Privathaushalts im Land täglich neu ermitteln konnten. Über die intelligente Verknüpfung riesiger Datenmengen aus SMS und Twitter, Facebook, s und ihren Informationen aus Hundertausenden Bürgergesprächen jeden Tag. Keinen Wahlsieg, aber Einsparungen von mehreren Millionen Dollar verbucht eine amerikanische Fluggesellschaft pro Jahr, die mit Big-Data-Technologien die Lücke zwischen erwarteter und tatsächlicher Ankunftszeit ihrer Flugzeuge schließt. Zu welchen Ergebnissen das Handling solcher Datenaufkommen und einer entsprechend ausgelegten IT-Infrastruktur in Echtzeit führen kann, macht deutlich, welche Möglichkeiten sich für Unternehmen durch Big Data erschließen lassen. Ob in der Politik oder der Wirtschaft: Wie gut Organisationen oder Unternehmen ihre Kunden verstehen und wie früh sie deren Wünsche erkennen wird ein immer entscheidenderer Wettbewerbsfaktor. Denn mit dem Internet als Inkubator innovativer Geschäftsmodelle entsteht eingesessenen Marktteilnehmern nahezu täglich neue Konkurrenz. Um ihre Unternehmen zu schützen, müssen IT-Abteilungen mithilfe von Big Data in der Lage sein, den Fachbereichen Fragen zu beantworten, die diese im besten Fall noch gar nicht gestellt haben nach Kunden, deren Verhalten, neuen Produkten und Services. Unter diesen Bedingungen werden das Management von Informationen und die Kontrolle über die wachsende Datenflut zu den wichtigsten Herausforderungen. Zumal der Experton Group* zufolge die meisten CIOs zwei Fragen im Big-Data-Kontext noch gar nicht beantwortet haben: Woher kommen die Daten und welche Abteilungen können die daraus zu gewinnenden Business-Informationen nutzen? Anders gesagt: Daten für sich genommen, egal in welcher Menge, nützen Unternehmen wenig. Die Wertschöpfung von Big Data erfolgt erst über Analytics. Daten intelligent zu verknüpfen, daraus unterschiedlichstes Kundenverhalten beliebig oft zu simulieren und Handlungsempfehlungen für präzise Maßnahmen abzuleiten macht Big Data zum Schlüssel für Unternehmen. Einem der ihren Verbrauchern ein schärferes Profil verleiht und Kunden in Unternehmensprozesse integriert. Dafür allerdings fehlt vielen Unternehmen in Big-Data-Szenarien die nötige Rechtssicherheit. Etwa hinsichtlich strenger Datenschutzgesetze, wenn es um Inhalte aus Social Media geht und deren Rolle für künftige Geschäftsentscheidungen. Sichere Antworten auf Fragen nach Compliance, Governance, Security bieten Big-Data-Ressourcen aus einer Private Cloud, die sich weltweit am Geltungsbereich europäischer Datenschutzgesetze orientiert. Und für das Tempo, mit dem Big Data Unternehmen messbare Vorteile liefert, ist entscheidend, wie schnell deren IT-Dienstleister ihre Silo-Denke in Hardware und Software, Netzen und Devices aufgeben. Aber das Lösungspaket aus Datenmanagement und -analyse wird nicht nur von den etablierten Anbietern der Unternehmens-IT kommen. Stattdessen wird sich ein Big Data Ecosystem bilden. Aus Anbietern von Datenbank- und Analytics-Technologie, Systemintegratoren, Service-Providern sowie den CIOs der Anwenderunternehmen. Darum arbeitet T-Systems daran, Unternehmen schon in 2013 Analyticsas-a-Service anzubieten. Damit der Einstieg in Big Data bezahlbar bleibt und den Return-of-Invest schnell deutlich macht. Herzlichst Ihr Reinhard Clemens *Quelle: MultiClient-Studie Big Data

4 4 INHALT AUSGABE BIG DATA SCHWERPUNKT BIG DATA KUNDE 06 News INTERNATIONAL. Schweizer Chemieunternehmen Clariant bezieht SAP- und Desktop-Anwendungen aus der Cloud... Der britische Energiekonzern BP optimiert seine Kommunikation und stattet über Postfächer seiner Mitarbeiter mit Microsoft Exchange 2010 aus der Private Cloud aus... Katalanische Regionalregierung vergibt 400-Millionen-Euro-Auftrag zur Konsolidierung ihrer IT-Landschaft... EU verpflichtet Mitgliedsstaaten zu Smart Metering... IMPRESSUM Best Practice Das Kundenmagazin von T-Systems VALUE VOLUME VELOCITY VARIETY CRM Herausgeber Thomas Spreitzer, T-Systems-Marketing Gesamtverantwortung Gina Duscher Projektmanagement Tatjana Geierhaas Chefredaktion Thomas van Zütphen (V. i. S. d. P.) Art Direction Jessica Winter Layout Tobias Heidmeier, Jennifer Rößner Bildredaktion Susanne Narjes Chefin vom Dienst Anja Sibylla Weddig Schlussredaktion Ursula Junger Organisation Anke Echterling Autoren dieser Ausgabe: Ralf Bretting, Oliver Driesen, Manuel Göpelt, Michael Hopp, Helene Laube, Volker Markl, Thomas van Zütphen Verlag HOFFMANN UND CAMPE VERLAG GmbH, ein Unternehmen der GANSKE VERLAGSGRUPPE Harvestehuder Weg 42, Hamburg Tel. (040) , Fax (040) Geschäftsführung Dr. Kai Laakmann Objektleitung HOFFMANN UND CAMPE Christian Breid Herstellung Claude Hellweg (Ltg.), Oliver Lupp Litho Olaf Giesick Medienproduktion, Hamburg Druck NEEF + STUMME premium printing GmbH & Co. KG, Wittingen Copyright 2012 by T-Systems Nachdrucke nur mit Quellen angabe und Belegexemplar. Der Inhalt gibt nicht in jedem Fall die Meinung des Herausgebers wieder. Fragen zu Inhalt, Versand oder Bestellungen Print kompensiert Id-Nr V wie Veredelung BIG DATA. Ob aus Sensoren, Simulationen oder den Social Media die Datenquellen für neues Business sprudeln wie nie zuvor. Ungefiltert bleiben Dateien, Files & Co. für Unternehmen aber weitgehend nutzlos. Sie brauchen eine IT, deren Mitarbeiter und Infrastruktur den Daten Sinn geben. Damit Unternehmensentscheidungen zum Beispiel in Richtung Kunde schneller und zielführender ausfallen. 17 Analyze IT INTERVIEW. Verständigungsprobleme zwischen IT und Business können für Unternehmen zur Krux werden, warnt PAC-Analyst Frank Niemann. Besonders wenn es darangeht, aus riesigen Datenbergen die richtigen Schlüsse zu ziehen. 18 Big Datas Spielregeln GRAFIK. Wer die systematische Auswertung und Verknüpfung ständig neuer Daten strategisch angeht, braucht die nötige Infrastruktur und einen Plan. Um aus Big Data Informationen zu gewinnen und dabei die Fallstricke neuer Technologien zu vermeiden. VIDEO Schon gesehen? BEST PRACTICE ONLINE Schon gelesen? TWITTER Schon verfolgt? Titel: mauritius images/ib/torsten Becker, istockphoto.com; Fotos: PASIEKA/Getty Images, Oliver Tjaden/laif, William Mercer McLead, istockphoto.com (5) Best Practice

5 5 Täglich Container just in time auf- und abzuladen ist für den Hamburger Hafen eine logistische Herkulesaufgabe. Die dafür eingesetzte Lösung bezieht das Hafenmanagement aus der Cloud. 20 Datenmanagement in spe GASTBEITRAG. Der Informatiker Volker Markl schaut auf die Informations-Marktplätze der Zukunft, auf denen Unternehmen weltweit neue skalierbare Verfahren der Datenanalyse anbieten, nachfragen und teilen. 22 Informative Ergebnisse TRENDMONITOR. Welche Unternehmen werden von Big Data am schnellsten profitieren? In welchen Branchen können die Informationen aus neuen vielfältigen Datenquellen als Erstes umgesetzt werden? Und welche Analyse-Tools werden jetzt gebraucht? Analysten geben Antworten. 24 Vordenker TOM KELLEY. Wie klar sehen Unternehmen ihre Kunden? Der Wissenschaftler und Ideenfabrikant sagt, IT und Fachbereiche müssten Daten humanisieren, um ihnen ein Gesicht zu geben. Damit Menschen und ihr Verhalten durch Big Data ein scharfes Profil bekommen. Post it. Wissenschaft ohne Zettel ist für Tom Kelley undenkbar etwa wenn er Ideen sammelt und Daten menschliches Profil verleiht. 26 High Five in der Cloud DYNAMISCHE IT-INFRASTRUKTUR. Fünf Unternehmen aus fünf Kontinenten und völlig unterschiedlichen Branchen. Aber warum treffen alle zur gleichen Zeit die Entscheidung, ihre IT Ressourcen aus der Cloud zu beziehen? Wer nachfragt, bekommt ein Quintett guter Gründe. 32 Cloud steuert Container REPORTAGE. Damit der Hamburger Hafen seine Schlüsselposition für 170 internationale Schifffahrtsrouten ausbaut, muss einiges zusammenkommen Lkws und Container pro Tag zum Beispiel. Und jede Menge Daten. Die steuert die Hafenbehörde jetzt in einem Pilotprojekt aus der Private Cloud. 38 Gute Wahl TV-NETZE Kilometer und 100 Billiarden Bytes pro Tag bei seinen Live-Übertragungen von Polit- oder Sport-Events setzt der Fernsehsender ZDF auf die End-to-end-IT-Lösungen, mit denen T-Systems eines der größten Sprach- und Datennetze der Welt absichert. 41 Nachgefragt CARSTEN BERNHARD. Was tun IT-Chefs wie der CIO von AutoScout24, wenn sie nicht gerade arbeiten? Mitunter in Interviews kleine Tricks und Geheimnisse verraten. 42 Rigoros aufgeräumt SIEMENS ENTERPRISE COMMUNICATIONS. Der TK-Spezialist konsolidiert seine Applikationslandschaft so konsequent wie den Kreis seiner IT-Provider. Unter anderem durch ein weltweites Application-Management reduziert das Unternehmen seine IT-Kosten um 40 Prozent. 46 Cartoon VERBLÜFFEND. Big Data Analytics ist für Überraschungen gut. Spätestens wenn die IT-Abteilung ihren Fachbereichen Fragen beantwortet, die die noch gar nicht gestellt haben. Best Practice

6 6 NEWS VLOTTE Per App zur Steckdose Die österreichische Bundesregierung hatte VLOTTE, ein E-Mobility- Projekt des Vorarlberger Energiedienstleisters illwerke vkw, 2008 zum Sieger einer bundesweiten Ausschreibung gekürt. In Vorarlberg, der seinerzeit ersten und heute europaweit einer der größten Modell - re gionen für Elektromobilität, sind aktuell 357 Elektrofahrzeuge mit dem VLOTTE-Emblem unterwegs. Durch die Nutzung der Elektrofahrzeuge konnten bei bis dato rund vier Millionen gefahrenen Kilometern durch regenerative Energiegewinnung etwa 640 Tonnen CO 2 eingespart werden. Derzeit testet VLOTTE die Plattform AutoLinQ for Electric Vehicle, die der Autozulieferer Continental und T-Systems im Rahmen einer Technologiepartnerschaft entwickelt haben. Die AutoLinQ-Technologie ermöglicht die Fahrzeuglokalisierung, Diagnose- und Statusinformationen zu Fahrzeug, Batterie und Umgebung, das Steuern des Ladevorgangs an normalen Steckdosen, das Auffinden von Ladestationen sowie das Einbinden von Drittanbieter-Funktionen. Zu den ersten Erfolgen des Pilotprojekts zählt, dass VLOTTE-Kunden mit einer App die Elektrofahrzeuge orten, den Ladevorgang steuern und kontrollieren sowie unter anderem ihre Verbrauchsdaten auslesen können. Künftig soll die AutoLinQ-Technologie auch die Fernbedienung der Standheizung und Lüftung ermöglichen. Kontakt: Fotos: Adrianna Williams/Getty Images, marcel hagen, Fotolia.de, istockphoto.com (2) PRIVATE CLOUD Clariant: Services in über 30 Ländern Der Basler Chemiekonzern Clariant bezieht seine SAP- und Desktop-Anwendungen weiterhin von T-Systems und nutzt dafür eine Private-Cloud-Lösung: Der weltweite Servicevertrag wurde um fünf Jahre verlängert. Die über 100 Clariant-Konzerngesellschaften greifen rund um den Erdball auf die ICT-Technologien und -Services zu. Neben SAP umfassen die Desktop- Services auch Citrix-, Microsoft- und Groupware-Dienste einschließlich Support, Wartung und Beratung. Seit 1997 kennen wir T-Systems als innovativen Partner, der uns mit seinen Projektleistungen in Bezug auf Termintreue, Qualität und Professionalität überzeugt, erklärt Clariant-CIO Volker Laska. Heute umfasst der Servicevertrag rund 100 Einzelleistungen in mehr als 30 Ländern. Kontakt:

7 7 DEM SOCIAL WEB GEHÖR VERPASST SocialVoice informiert über die Beliebtheit von Produkten IT-LEISTUNG NACH BEDARF Big Deal in Barça Für die katalanische Regierung Generalitat de Catalunya ist T-Systems einer der präferierten Partner seit vielen Jahren. Im September 2012 wurde die Zusammenarbeit vertieft, und die Telekom-Tochter erhielt Neuaufträge im Gesamtvolumen von mehr als 400 Millionen Euro. Mit der Konzentration auf nur wenige Dienstleister will die Generalitat die Gesamtkosten für den Betrieb ihrer bis dato heterogenen IT- und TK-Landschaft senken und Leistungen stärker nach dem tatsächlichen Bedarf beziehen. T-Systems wird künftig die Arbeitsplatzrechner und die Applikationen der katalanischen Regierung betreiben sowie die Anwender bei Fragen unterstützen. Außerdem vernetzt die Telekom-Tochter die Behördenstandorte und stellt Telekommunikationsleistungen wie auch die Rechenzentrumsinfrastruktur bereit. Kontakt: Unabhängige Bewertungen von Produkten oder Dienstleistungen werden zunehmend wichtiger. Je näher solche Bewertungen beim Einkaufsportal oder bei einer Preissuchmaschine platziert sind, desto einfacher hat es ein potenzieller Käufer, sich zu entscheiden. SocialVoice, entwickelt von der T-Systems-Tochter Multimedia Solutions GmbH (MMS), trägt das aktuelle Meinungsbild zu bestimmten Produkten in Preissuchmaschinen oder in Online-Shops zusammen. Dem Nutzer wird die eigene Suche im Internet erspart, da er direkt im Umfeld der Produkte deren Beliebtheit dargestellt bekommt. Technisch gelöst ist das durch den Import von Social-Media-Monitoring- Daten aus dem Internet. Die Stimmungsanalysen werden über Widgets angezeigt, die sowohl in die Angebotsseiten der Preissuchmaschinen als auch in die Social-Media-Plattformen (zum Beispiel Foren et cetera) selbst eingebunden sind. Erstmals eingesetzt wird SocialVoice im Bereich Preisvergleich des Shopping-Portals Kontakt: SICHERHEITSREPORT 2012 Angst vor Datenmissbrauch wächst Datenmissbrauch stellt für die Deutschen das größte Risiko der Zukunft dar. Dies ist das Ergebnis des Sicherheitsreports 2012, den das Institut für Demoskopie Allensbach im Auftrag von T-Systems im Juni und Juli durchgeführt hat. Dabei wurden ein repräsentativer Querschnitt der Bevölkerung ab 16 Jahren sowie Entscheider aus Wirtschaft und Politik zu aktuellen Risiken befragt. Während heute noch die Pflegebedürftigkeit im Alter für alle Befragten die größtmögliche Gefahr bedeutet, führt künftig die Angst vor einem Missbrauch persönlicher Daten die Sorgenliste an (75 Prozent), dicht gefolgt von Datenbetrug im Internet, Computerviren und EC-Kartenbetrug. Bereits heute berichtet ein Drittel der Führungskräfte von gelegentlichen bis häufigen IT-Angriffen auf ihr Unternehmen. Wie die Studie zudem zeigt, ist die Wirtschaft in puncto IT-Sicherheit in Teilen (40 Prozent) unzufrieden mit der Politik. TICKER T-Systems und Tata Communications verknüpfen ihre Telepresence-Netze und stellen ihren jeweiligen Kunden damit mehr Reichweite zur Verfügung. Jubiläum: Das von T-Systems entwickelte und betriebene Slot Allocation and Monitoring System (SAMS) zur Vergabe der Start- und Landezeiten liefert seit zehn Jahren die technologische Grundlage für die Erstellung der Flugpläne auf den 16 deutschen Großflughäfen. Das Interesse an D in Deutschland ist groß: Mehr als 1,5 Millionen Privatkunden und eine fünfstellige Zahl von interessierten Unternehmen haben sich D -Adressen reservieren lassen.

8 8 NEWS GRENZENLOSER ZUGRIFF Kommunikation & Collaboration mobilisiert Der Energiekonzern BP hat T-Systems mit der Migration seiner globalen Messaging-Services in die Cloud beauftragt. Im Rahmen eines Fünf-Jahres- Vertrags wird die Telekom-Tochter BPs vorhandene Mitarbeiterkommunikation gegen die neue Systemversion Exchange 2010 austauschen. Dabei werden schon 2013 mehr als Postfächer des Konzerns in die Private Cloud migriert. Die Lösung kombiniert extreme Skalierbarkeit und eine verbesserte Systemverwaltung mit kostengünstigeren Services. So können BP-Mitarbeiter jederzeit auf ihre s zugreifen unabhängig von Anzahl und Größe der jeweils aktuellen User-Gruppen. Die Partnerschaft mit T-Systems in Sachen Kommunikation und Collaboration wird unseren Mitarbeitern ermöglichen, rund um den Globus auf ihre elektronischen Postfächer zuzugreifen von überall her, zu jeder Zeit und unabhängig von ihrem Endgerät, freut sich BP Group CIO Dana Deasy. BP bezieht seit drei Jahren Telekommunikationsdienste von T-Systems und übergab der Telekom-Tochter 2011 zusätzlich die Verantwortung für seine konzernweite IT-Security. Kontakt: Fotos: Dave and Les Jacobs/Getty Images, ddp images, istockphoto.com (4), Fotolia.de (4), PR RECHENZENTRUM Mehr Rechenpower für die Cloud Die Deutsche Telekom hat Ende Oktober 2012 den Grundstein für ihr 90. Rechenzentrum gelegt. Das zukünftige Data Center in Biere bei Magdeburg wird in der Endausbaustufe eine Serverlandschaft auf der Fläche von rund acht Fußballfeldern bereitstellen. Der Neubau wird gemeinsam mit einem schon bestehenden Rechenzentrum in Magdeburg ein TwinCore Zwillingsrechenzentrum bilden. Das ermöglicht höchste Sicherheit sowie Hochverfügbarkeit. Zudem ist der Gesamtenergiebedarf gegenüber vergleichbaren Rechenzentren um 27 Prozent geringer. Mit dem Bau kommt die Telekom der starken Nachfrage nach Cloud-Diensten nach und weitet die Services, die bereits mehr als 40 Millionen installierte SAPS umfassen, weiter aus. Damit ist T-Systems einer der führenden SAP-Hosting-Anbieter in Europa. Dr. Ferri Abolhassan, Geschäftsführer T-Systems: Der Neubau in Biere wird Teil unseres globalen Liefer- und Produktionsnetzwerks sein. Auf Basis dieses Netzwerks liefern wir den Kunden weltweit modernste IT- und Cloud-Technik und stellen mit unseren TwinCore-Rechenzentren und einer Null-Fehler-Strategie den Geschäftsbetrieb sicher. Kontakt: 300 Mrd. Big Data wird dem Public Sector von 23 OECD-Staaten in Europa in den kommenden Jahren eine zusätzliche Wertschöpfung von 150 bis 300 Milliarden Euro ermöglichen. (Quelle: McKinsey) TICKER Die Sto AG, führender Spezialist bei der Wärmedämmung von Altbau, Fassade und Haus, macht ihre Produkte und Farbtöne per App für iphone und ipad mithilfe von T-Systems Multimedia Solutions mobil verfügbar. Der Innovation Award 2012 von T-Systems für die beste Business-App-Idee ging an Stefan Schönig von der Universität Bayreuth mit dem Vorschlag, IT-gestützte Prozesse mithilfe einer App zu modellieren.

9 SCHWERPUNKT BIG DATA NEWS 9 MEHR DATEN MEHR CHANCEN Potenzial von Big-Data-Technologie im Hinblick auf das Business Kostenoptimierung Schnellere Informationsgewinnung Besseres Informationsmanagement Bessere Steuerung des Unternehmens Detaillierte Informationen Bessere Informationsbasis für Unternehmensentscheidungen Optimierung vorhandener Business Cases Erkennen neuer Geschäftspotenziale Verbesserung von Compliance-Aspekten Präziseres Finanz-Reporting n = 254 Data Governance Bei der Berechnung des Energieaufkommens sowie der Einspeisung und späteren Abrechnung müssen riesige Datenmengen verarbeitet werden. 33 % 31 % 30 % 28 % 27 % 24 % 22 % 45 % 42 % 36 % 33 % Quelle: IDC-Studie Big Data in Deutschland, 2012 METER DATA MANAGEMENT Big Data im Viertelstundentakt Das Ziel ist ehrgeizig: Die EU hat ihre Mitgliedsstaaten verpflichtet, bis 2020 rund 80 Prozent der Haushalte mit intelligenten Stromzählern sogenannten Smart Metern auszustatten. Das heißt: Auch bei den mehr als 40 Millionen deutschen Stromkunden werden die Altgeräte in den Kellern abgelöst. Was den geplanten Ausbau der regenerativen Energien stützen wird, könnte die Rechenkapazitäten der Energieversorger herausfordern. Die Smart Meter werden im Viertelstundentakt Stromverbrauchswerte an die Energieversorger senden, die mit diesen Daten dann die Stromerzeugung in Kraftwerken, Solaranlagen oder Windparks genauer als heute steuern können. Wenn die Smart Meter alle 15 Minuten einen Datensatz pro Stromkunden in Deutschland er- und übermitteln, sind das in 24 Stunden mehr als 3,8 Milliarden Datensätze; im Jahr kommen da rund 1,4 Billionen Datensätze allein in Deutschland zusammen. Etwa 100 Terabyte Daten würden über einen Zeitraum von drei Jahren aus den Zählern in Deutschland anfallen. Solche Datenvolumina zu verarbeiten ist eine Herausforderung für jeden Energiedienstleister. In einer Simulation der zukünftig notwendigen IT-Architektur hat T-Systems die Verarbeitung von Daten aus 50 Millionen Stromzählern mit ihrer Big-Data-Technologie im Viertelstundentakt im Rechenzentrum in München getestet. Dabei ließ sich selbst die Frage nach einem wahlfreien Verbrauchswert eines einzelnen Kunden durch die Analyse der gewaltigen Datenmenge mit der Lösung Meter Data Management dank der Verwendung von In-Memory-Technologie in rasender Geschwindigkeit beantworten. Aus Sicht der IT also kann die Energiewende kommen. Kontakt: NEUE PRIORITÄTEN Quo vadis Big Data? Die Angaben (siehe Grafik rechts) sind ein Ergebnis der internationalen Online-Befragung Quo vadis Big Data, die T-Systems und TNS Infratest unter mehr als 1000 IT- und Fachentscheidern durchgeführt haben. Die Studie wurde in Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern in insgesamt neun Ländern erhoben. Vertreten waren vor allem Branchen, die besonders stark mit Big Data konfrontiert sind, darunter Manufacturing, Automotive, Versorger, Handel, Telekommunikation/IT, Banken und Versicherungen und öffentlicher Sektor. Die Studie kann heruntergeladen werden unter Aktuell relevante ICT-Zukunftsthemen IT Security & Governance 54 % Mobile Technologie 43 % Virtualisierung 42 % Cloud Computing 41 % Service Quality Improvement 38 % Green IT 32 % ERP-Systeme Big Data & Extreme Information Processing 31 % 31 % DC/Rechenzentrum 30 % Collaboration/Enterprise/Social Networks 28 % Kontakt:

10 10 SCHWERPUNKT BIG DATA VOLUME (Datenmenge) B G Anzahl von Datensätzen und Files D Yottabytes Zettabytes Exabytes Petabytes Terabytes IQ Fotos: PASIEKA/Getty Images, istockphoto.com (5) VALUE (Analyse) Erkennen von Zusammenhängen, Bedeutungen, Mustern Vorhersagemodelle Data Mining Text Mining Bildanalytik, Visualisierung, Realtime KUNDE... DIE SMARTESTE ABKÜRZUNG ZUM

11 11 ATA Der Einschätzung von Gartner zufolge werden spätestens VARIETY (Datenvielfalt) Fremddaten (Web et cetera) Firmendaten Unstrukturierte, semistrukturierte, strukturierte Daten Präsentationen/Texte/Bilder/ Tweets/Blogs Kommunikation zwischen Maschinen KUNDEN VELOCITY (Geschwindigkeit) Datengenerierung in hoher Geschwindigkeit Übertragung der konstant erzeugten Daten Echtzeit Millisekunden Sekunden/Minuten/Stunden Maschinen CRM 2015 etwa 35 Prozent der Enter prise-it-ausgaben in den meisten Unternehmen außerhalb des Budgets der IT-Abteilung verwaltet 1 von ihren LOBs. Denn es gehört zum Job der Line-of-Business-Manager, mehr Nähe zum Kunden und damit letztlich neue Absatzwege zu schaffen sowie immer schneller auf Branchentrends zu reagieren, die zu Treibern von Vertrieb, Marketing, Controlling & Co. werden. Auf Zielgruppen beispielsweise, die sie nicht mehr über Werbung erreichen, sondern über Content- und Smartphones. Auf Facebook-User, die über Produkte schneller den Daumen heben und senken, als klassische Marktforschung deren like or dislike je vorhersagen könnte. Auf Autofahrer, denen Connected-Car-Systeme bessere Orientierung liefern als Verkehrsdurchsagen im Radio. Und auf Stromkonsumenten, die ihren Verbrauch mit smarten Messsystemen reduzieren. Dahinter stecken riesige Berge vielfältig strukturierter und unstrukturierter Daten aus Simulationen und Modellberechnungen, Sensoren und Social Media. In Bewegung gesetzt durch Cloud Computing, Mobility oder Colla boration. Aber vor allem die Cloud ist es, mit deren Ressourcen Big Data gleich zweifach zum Katalysator wird: der Trends, die Unternehmen und CIOs seit Jahren herausfordern und die Massen vielfältig strukturierter und unstrukturierter Daten liefern. Und der Lösungen, die Daten in Echtzeit erfassen, analysieren und zu neuer Aussagekraft verknüpfen. Die in Predictive Analytics zukünftiges Kundenverhalten etwa beliebig oft simulieren können. Wer ihre Merkmale Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Analyse beherrscht, wird in Big Data nicht vorrangig ein Problem sehen. Sondern vor allem eine Lösung. 1 Gartner-Pressemitteilung vom

12 12 SCHWERPUNKT BIG DATA VOLUME Vor allem den Fachbereichen dämmert vielerorts längst, welches Potenzial hinter Big Data steckt. Doch laut Gartner werden noch in drei Jahren 85 Prozent der Fortune-500-Firmen davor kapitulieren, aus Big Data etwa ihnen zur Verfügung stehender Daten über Produkte, Kunden, Dienstleistungen und Standorte Wett bewerbsvorteile zu erzielen. 1 Ein Grund könnte sein, dass gerade 15 Prozent aller Führungskräfte Big Data Analytics als vorwiegend vom Business getriebenes Thema ansehen. 2 Die große Mehrheit hält den Trend für eine Spezial-Spielwiese ihrer IT-Abteilung. Ganz neu ist der dabei mitschwingende Vorwurf einer mitunter unausgereiften Line-of-Business-Denke der IT nicht. Aber für Frank Niemann, Koautor der PAC-Studie Embracing the Big Data Opportunity, wird die Diskussion, technische Expertise mit fachlicher Prozessexpertise zu verzahnen, durch Big Data massiv an Bedeutung gewinnen (siehe Interview Seite 17). First Mover im Vorteil Ob in der Finanzwirtschaft, der Fertigungsindustrie, dem Handel oder dem Energiesektor in der Folge werden in nahezu allen Branchen (siehe Grafik Seite 23) bald zwei Blöcke von Playern miteinander konkurrieren. Unternehmen, die an langsamen Infrastrukturen festhalten, aus tradierter Business Intelligence wenig aussagekräftige Informationen schöpfen und, laut Forrester Research, heute noch die große Mehrheit stellen. Sie nutzen derzeit zumeist nur fünf Prozent der ihnen zur Verfügung stehenden Daten wirklich effektiv. 3 Auf der anderen Seite die Konkurrenz, die Innovationspotenzial, Kostenersparnis und neue Wertschöpfung freisetzt, indem sie Kunden- und Produktdaten (aus Sensoren) etwa mit Social- Media-Daten verknüpft und in Echtzeit oder wenigstens Neartime zusammenträgt und auswertet. Big Data setzt da ein, wo konventionelle Business Intelligence auf Basis relationaler Datenbank- und Storagesysteme an ihre Grenzen stößt, erklärt Jürgen Urbanski, Mitglied des Deutsche Telekom Cloud Leadership Teams und Vorstandsmitglied des BITKOM-Arbeitskreises Big Data & Analytics. 4 Denn Big Data steht für Massen neuer unternehmensrelevanter Daten aus einer wachsenden Zahl von Kanälen und ständig neuer Devices. Mit denen sie sich immer schneller anzapfen lassen. Die Bandbreite ihrer Quellen reicht von den weltweit einer Milliarde Facebook-Nutzern bis zur Interaktion und Kommunikation von Maschinen. So geht es bei Big- Data-Herausforderungen vor allem darum, ihr Volumen, ihre Vielfalt, ihre Geschwindigkeit und ihren Wert richtig einzuordnen. Allein in Deutschland taxierte IDC das gesamte Datenvolumen an Datensätzen und Files auf mehr als 1,8 Millionen Zettabyte. 5 Besonders Technologien wie RFID, Ambient Intelligence sowie die im Kontext von Unternehmensprozessen immer stärkere Akzeptanz und Nutzung von Social-Media-Anwendungen sorgen alle zwei Jahre für eine Verdoppelung des Datenvolumens. Und zwingen die IT-Infrastrukturen vieler Unternehmen bereits in die Knie. Strategievorteil dank aggregierter Datenhaltung Dabei ist, was Unternehmen im ersten Schritt Richtung Big Data Analytics fehlt, nichts anderes als eine aggregierte Datenhaltung, die mitunter nur Hunderte von Terabyte intelligent bündelt. Eine Technologie, die Unternehmen den infrastrukturellen Part des Problems Big Data abnehmen könnte, steht längst verfügbar vor ihrer Tür die Cloud. Sie kombiniert laut Unternehmensberatung Booz Allen Hamilton alles, was aggregierte Datenhaltung braucht, um daraus strategische Vorteile zu erzielen: Virtualisierung, Grid Computing, Speicher-/Rechenleistung nach Bedarf und Web-Technologien. So lassen sich Massen von eingangs wenig aussagekräftigen Daten aus der Cloud in Neartime mit wertvollen Informationen zurückspielen. Vorausgesetzt, In-Memory-Technologien der Sorte High-Performance Analytics wie zum Beispiel HANA (SAP), GemStone (VMware) oder TimesTen (Oracle) werden richtig eingesetzt (siehe Kasten rechts zu In-Memory). AUTOMOTIVE Mit Big Data Produktfehler schneller orten Die Behebung eines Problems beim ersten Werkstattkontakt ihrer Kunden ist für die Autohersteller (OEM) wettbewerbsrelevant. Doch wie lässt sich die Ursache eines Defekts eingrenzen? Welche Werkstätten haben mit welchem Modell ähnliche Erfahrungen gemacht? Und zu welcher Lösung sind sie gekommen? Fragen, die mit der konventionellen Auswertungsmöglichkeit von Diagnosedaten, wie sie Autowerkstätten weltweit täglich millionenfach erheben, oft nicht beantwortet werden können. Oder auf die ein Feedback im aufwendigen Erfahrungs- und Datenabgleich zwischen Werkstätten, OEMs, Zulieferern und Bauteileproduzenten mehrere Wochen in Anspruch nehmen konnte. Eindeutig mehr Zeit, als Autofahrer bereit sind, auf ihr Fahrzeug wegen eines herstellerverantworteten Fehlers zu verzichten. Darum tauschen Mechatroniker weltweit gern Ersatzteile aus, wenn sie ihnen nur defektverdächtig erscheinen. Weil die Diagnosen mit stationärem Messmodul in der Werkstatt oder via Tablet-PC im mobilen Panneneinsatz einfach kein fehlerhaftes Bauteil zu erkennen geben. Doch die Kundenzufriedenheit hat ihren Preis. Die Kosten des Austauschs von vermeintlich defekten Komponenten, bei deren Nachuntersuchung OEMs oder Zulieferer keine Fehlfunktion feststellen, bewegen sich laut Branchenverband Automotive Industry Action Group (AIAG) in Milliardenhöhe. Um vor allem die sogenannte gefühlte Fehlersuche ihrer Werkstattspezialisten zuverlässiger zu machen, suchen gleich mehrere deutsche Automobilbauer jetzt gemeinsam mit T-Systems die Lösung in Big Data Analytics. Denn die täglich anfallenden Millionen von Diagnosedaten nur ihrer eigenen, weltweit bis zu Vertragswerkstätten schnellstmöglich abzugleichen, würde die bislang vorhandenen Ressourcen der Informationsverarbeitung der Hersteller völlig überfordern. 4 Der BITKOM-Leitfaden mit weiteren Informationen zum Potenzial von Big Data und vielfältigen Einsatzszenarien aus der Praxis ist kostenfrei herunterzuladen unter publikationen/38337_ aspx. Provider dürfen nicht in Silos denken Auch für Mario Zillmann, Leiter Professional Services der Marktforscher von Lünendonk, ist der technologisch enge Zusammenhang zwischen Cloud-Konzepten und Big Data ein entscheidender Wegweiser, um auch in Spitzenlastzeiten Echtzeitanalysen fahren zu können. Darüber hinaus hält der Autor des Lünendonk- Trendpapiers Big Data im Handel einen anderen Punkt für wesentlich. Um technologische Systembrüche und damit verbundene Performance-Reduzierungen bei Datensammlung und -integration auszuschließen, so Zillmann, sei darauf zu achten, dass infrage kommende Cloud-Provider das Zusammenspiel von Hardware, Software, Netzen und Endgeräten an ihren Schnittstellen beherrschen und sie beim Aufbau einer Big-Data-Architektur nicht länger als Silos begreifen. Auch deshalb reicht es für Christian Wirth, bei T-Systems verantwortlich für Big Data & BI als VP im Bereich Global Product Innovation & Leadership, in Zukunft nicht aus, wenn Big-Data-Lösungen aus der Cloud nur die Art und Menge der Datenverarbeitung eines Unternehmens zum Kern einer individuellen Big-Data-Strategie machen. Die Konsequenzen des Umgangs mit diesen Datenmengen werden für die Entscheider in den Fachbereichen den Unterschied machen. Sie werden in die Lage versetzt, komplexe Fragestellungen in einer neuartigen Art und Weise zu beantworten. Ihre Entscheidungsgeschwindigkeit und die Erkenntnis über neue Marktpotenziale werden sich damit entscheidend verändern. 1 Gartner-Pressemitteilung vom Quelle: IDC White Paper im Auftrag von SAS, Big Data Analytics in Deutschland Quelle: Forrester Research Inc., How Forrester Clients are Using Big Data, September Quelle: IDC-Studie Big Data in Deutschland, 2012

13 13 PRAKTISCHE ERFAHRUNG Telekom vertraut SAP HANA Um ihre Unternehmensausgaben sowie das Einkaufs- und Lieferantenverhalten besser planen und steuern zu können, hat die Deutsche Telekom die SAP-Analysesoftware HANA (High- Performance Analytic Appliance) im Vor-Betrieb. Fortlaufend Einsparpotenziale zu identifizieren und umzusetzen ist eine zentrale Aufgabe des Einkaufscontrollings der Telekom. Um die dafür nötige Qualität des konzernweiten Reportings aller internationalen Gesellschaften deutlich zu verbessern, konsolidierte das Unternehmen zunächst alle BI-Systeme der einzelnen Gesellschaften auf einer Plattform. Mit der Modernisierung und Erweiterung ihrer Architektur wurde zugleich ein Single Point of Truth geschaffen. Seither verfügt die Telekom konzernweit über konsistente Auswertungen, hat keine Probleme mehr mit abweichenden Daten aus unterschiedlichen Quellen und vermeidet redundante Informationen im System. So erwartet Telekom-Projetleiter Dirk Hampel hohe Performancegewinne beim Reporting, wenn wir mit SAP HANA Geschäftsvorgänge im laufenden Betrieb analysieren und Entscheidungen schneller treffen können. Zugleich reduziert die Deutsche Telekom AG so ihre Kosten für Hardware, Systembetrieb und Wartung. In-Memory Datenbankmanagementsysteme, die anstelle von Festplattenlaufwerken den Arbeitsspeicher eines Computers als Datenspeicher nutzen, bieten wesentlich höhere Zugriffsgeschwindigkeiten als Festplattenlaufwerke, die Algorithmen für den Zugriff sind einfacher und damit unterm Strich die für Unternehmen wichtigen Zugriffszeiten besser vorhersagbar. Wenn ich bei einer Veranstaltung IT-Leute nicht mehr von Businessleuten unterscheiden kann, habe ich alles richtig gemacht. WAYNE SHURTS, CIO SuperValu, zur notwendigen Ausbildung von Tweeners, die sich in den Fachbereichen von Unternehmen so gut auskennen wie in der IT. VARIETY VELOCITY VALUE Dass das Web Massen von Texten, Videos und Bildern, aber auch Tweets, Blogs, s oder die Kommunikation zwischen Maschinen zumeist als unstrukturierte Fremddaten in die Unternehmen spült, sorgt zusätzlich für eine enorme Vielfalt unterschiedlicher Formate. So sei es für IT- Dienstleis ter mit skalierbarer Informationsverarbeitung als technologischer Grundlage für Big Data Analytics noch nicht getan, warnt Prof. Dr. Volker Markl, Inhaber des Lehrstuhls für Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA) an der Technischen Universität Berlin (siehe Gastbeitrag Seite 20). Parallelverarbeitung entschlüsselt Datenberge Vielmehr müssen neben neuen skalierbaren Verfahren zur Datenanalyse und massiven Parallelverarbeitung großer Datenmengen geeignete Anfragesprachen und Verarbeitungsmethoden vor allem für die Nutzung von Video- und Audiodateien überhaupt erst entwickelt werden. CRM Zugleich nimmt die Geschwindigkeit der Datengenerierung ständig zu. Und wie schnell Daten verarbeitet werden können, um Geschäftsprozesse nach Möglichkeit in Echtzeit zu unterstützen, hängt zum einen wesentlich von den bereitstehenden IT-Systemen ab. Und erfordert technische Infrastrukturen, wie sie von den meisten Unternehmen noch nie in Anspruch genommen wurden. Im Klartext: Rechen- und Speicherkapazitäten in der Dimension von High-Performance Computing. Zum anderen aber auch davon, wie schnell Informationen über verändertes Kundenverhalten, die Notwendigkeit neuer Prozesse, Produkte oder Dienstleistungen aus den Fachbereichen in den IT-Abteilungen ankommen. Technik alleine reicht nicht Um den Blick ihrer IT-Kollegen für die Pain Points der Fachbereiche zu schärfen, gehen IT-Chefs wie Wayne Shurts längst den direkten Weg. Der CIO des US-Lebensmittelhändlers SuperValu, mit 38 Milliarden Dollar Umsatz und Mitarbeitern eine der größten Supermarktketten des Landes, lässt regelmäßig jeden seiner IT-Mitarbeiter tageweise zwischen Kunden und Regalen im Verkauf einer der 4700 Filialen mitarbeiten. Um das Business besser zu verstehen, schaffen wir Tweeners, die sich mit IT so gut auskennen wie mit unserem Geschäft, so Shurts. Wenn ich in einer Veranstaltung IT-Leute nicht mehr von Businessleuten unterscheiden kann, habe ich alles richtig gemacht. Und dabei geht es nicht mal nur darum, der Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt von Daten einfach nur Herr zu werden. Sondern darum, den Schritt von Big Data zu Big Data Analytics zu gehen und den gewonnenen Daten auch Aussagekraft zu geben. Denn die Wertschöpfung, so PAC-Analyst Frank Niemann, erfolgt erst über Analytics. Doch das dafür nötige Erkennen der Zusammenhänge, Bedeutungen und Muster von Daten will gelernt sein. So werden laut Gartner bis 2015 zwar mehr als 90 Prozent aller Unternehmensführer durchaus verstanden haben, dass Informationen ein strategisches Asset sind. Nicht einmal zehn Prozent jedoch können dann auch ihren wirtschaftlichen Wert quantifizieren. 6 Von anderen lernen So, schätzt McKinsey, werden allein der US-Wirtschaft im Jahr 2018 bis zu 1,5 Millionen Daten- Analysten fehlen. 7 Doch Gegenbeispiele dafür, wie IT-Abteilungen vielerorts heute bereits dazulernen, Daten intelligent zu veredeln und Big Data Analytics für ihre Unternehmen schon jetzt gewinnbringend einzusetzen, gibt es in allen Branchen. Drei haben wir ausgewählt. Fotos: PASIEKA/Getty Images, istockphoto.com (2) 6 Gartner-Studie Predicts 2012: Information Infrastructure and Big Data, November McKinsey & Company, Studie Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity, Mai 2011

14 14 SCHWERPUNKT BIG DATA Wenn 52 Millionen Autos keinen Stau produzieren BIG DATA IN TRAFFIC Der Auftraggeber: Bundesforschungsprojekt gefördert durch BMWi und BMBF, unterstützt durch BMVBS, das Land Hessen und den Verband der Automobilindustrie (VDA) Die Aufgabe: Stau- und unfallfreie Verkehrssteuerung Die Lösung: Car-to-car-Communication zur Verknüpfung von Fahrzeugund Systemdaten mit Verkehrsleitstelle Der Nutzen: Autoverkehr wird effizienter, sicherer und umweltverträglicher Ein ausgewähltes Netz aus Autobahnen, Landstraßen und innerstädtischen Verkehrswegen in der Rhein-Main-Region, zehn Dutzend Autos nahezu aller deutschen Fabrikate und 127 Sensoren, die aus Lichtsignalanlagen und Baken heraus mit den Fahrzeugen kommunizieren. Im Feldversuch simtd (sichere intelligente Mobilität Testfeld Deutschland) untersuchen Unternehmen der Automobilindustrie, wissenschaftliche Institutionen und die öffentliche Hand gemeinsam mit T-Systems den Beitrag intelligenter Kommunikationslösungen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit und Mobilität. Seit August dieses Jahres im Großraum Frankfurt, zuvor drei Jahre lang auf einem alten Kasernengelände in Friedberg (Hessen). Doch was wäre, wenn alle in Deutschland zugelassenen 52 Millionen Autos mit einer intelligenten Verkehrssteuerung vernetzt würden? Breitbandige Verbindung der Fahrzeuge mit dem Internet, die Kommunikationseinheiten IVS (Integrated Vehicle Stations) an Bord der Autos und Millionen von Roadside Units am Straßenrand alle müssten zusammenspielen. Keine Frage, die Ausstattung des vierjährigen Forschungs projekts mit 69 Millionen Euro ist sinnvoll investiert. Denn allein die Staus auf deutschen Straßen kosten die Volkswirtschaft des Transitlands jährlich 17 Milliarden Euro. IT MUSS LERNEN, WIE VERKEHRSPLANER DENKEN Doch an einen nationalen Rollout des Leuchtturmprojekts ist (noch) nicht zu denken. Allein der Feldversuch, bei dem die 120 Fahrzeuge nur Kilometer pro Woche zurücklegen, generiert einen Daten-Traffic von 30 Terabyte. Zugegeben, der weitaus größte Teil sind Steuerungs- und Log-Daten, um die Machbarkeit telematischer Sicherheitsdienste analysieren und bewerten zu können. Doch die Anbindung aller Autos auf deutschen Straßen an die interaktive Verkehrssteuerung würde einen Daten-Traffic von Milliarden Terabyte produzieren. Pro Tag. In nahezu Echtzeit lassen sich solche Massendaten nur mit Big Data Analytics auswerten und von der Verkehrszentrale als wichtige Information über Ad-hoc-Netze wieder an die Fahrzeuge und Leitsysteme zurückspielen, so Ralf Grigutsch, simtd-projektmanager bei T-Systems. Wenn Autos zugleich untereinander, mit Roadside Units und einer Leitstelle kommunizieren, ist die Verkehrssteuerung auf Big Data angewiesen. Fotos: View Stock/Getty Images, Paul Seheult/Eye Ubiquitous

15 An jedem ihrer 800 Standorte kann die US-Kaufhauskette Macy s mit Big Data die Preise für ihre Artikel individuell gestalten. 15 Preisfindung ein Kernprozess der Branche BIG DATA IM HANDEL Das Unternehmen: Kaufhauskette in den USA, Mitarbeiter Die Aufgabe: Tägliche Preisoptimierung von Artikeln in 800 Warenhäusern Die Lösung: In-Memory-Lösung und Umstellung der vorhandenen Infrastruktur auf optimierte Datenhaltung Der Nutzen: Berechnung mit Datenvolumina von zwei Terabyte pro Analyse, die früher 30 Stunden in Anspruch nahm, dauert heute weniger als 120 Minuten Mit einem Umsatz von fast 30 Milliarden Dollar gilt Macy s als größter Warenhausbetreiber der USA. Um im mehrere Zehntausend Artikel umfassenden Sortiment möglichst optimale Preise anzubieten, geht das Unternehmen heute auf standortspezifische Unterschiede jeder einzelnen Filiale ein. Ob bei Jeans des Trendlabels 7 For All Mankind, Markenuhren von Longines oder Badetüchern von Hugo Boss wenn für bestimmte Produkte ein starker Wettbewerber benachbart ist, werden die Preise in diesem Kaufhaus aggressiv nach unten gesetzt, um auf jeden Fall wettbewerbsfähig zu sein. Ist bei anderen der gut 800 Macy s-filialen zwischen 920 Seventh Street in Los Angeles und 1000 Third Avenue in New York kein Wettbewerber vorhanden, bleiben die Preise dort unverändert. So ergeben sich über das gesamte Sortiment und alle Standorte rund 270 Millionen Preispunkte. Auf Basis zuvor erfolgter Abverkäufe bestimmter Waren (etwa zwei Terabyte an Daten) wurden bisher wöchentlich neue Preise für die Sortimente berechnet was ungefähr 30 Stunden Rechenzeit in Anspruch nahm. Da Macy s aber sieben Tage pro Woche geöffnet hat, konnten regelmäßig bestimmte Abverkäufe gar nicht in die Analyse aufgenommen werden. Macy s IT-Abteilung musste lernen, welchen Schwung ihre mehr als Kollegen vom Einkauf und Marketing und vor allem die Verkäufer in den Filialen in die Abverkaufszahlen einzelner Produkte bringen, wenn deren Preise stimmen. Und das IT-Department brauchte eine Lösung, um die eingehenden Preismeldungen der Konkurrenz, die ein Netz eigener Scouts von den mehreren Tausend Wettbewerbern täglich zusammenträgt, schnell um zusetzen. LERNERFOLGE DER IT Bis dahin behalf sich in der Konzernzentrale in Cincinnati Macy s CIO Larry Lewark jahrelang damit, wenigstens Teilsortiments- Optimierungen vorzunehmen. Ein Notnagel entschied sich der IT-Chef für Big Data Analytics, um hausintern einen Kernprozess seiner Branche zu optimieren die Preisfindung. Denn gerade durch das hohe Datenvolumen gilt es im Handel, ein hohes Potenzial signifikanter Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Durch Umstellung seiner vorhandenen Infrastruktur auf eine Cloud-bereitgestellte Softwarelösung von SAS und den Einsatz von In-Memory-Technologie schaffte es Lewark, die Analyse über das gesamte Sortiment auf eine Zeit unter zwei Stunden zu drücken. Die neue Lösung kann nun skalieren, liefert Macy s die Geschwindigkeit, Preise im Tagesverlauf mehrfach anpassen zu können und im gesamten Sortiment besser auf lokale Wettbewerber reagieren zu können. Und das auf analytisch fundierter Basis.* *Quelle: BITKOM, Leitfaden Big Data im Praxiseinsatz Szenarien, Beispiele, Effekte, 2012

16 16 SCHWERPUNKT BIG DATA Risikoabschätzung in Echtzeit BIG DATA IN FINANCE Das Unternehmen: Finanzinstitut, Singapur, 500 Niederlassungen, 19 Länder Die Aufgabe: Risikoabschätzung in Echtzeit Die Lösung: In-Memory-Technologien und High-Performance-Analytics-Software Der Nutzen: Die zuvor 18 Stunden dauernde Risikoabschätzung über 8,8 Milliarden Value-at-Risk-Berechnungen braucht heute nur noch wenige Minuten Mit einer Bilanzsumme von 237 Milliarden Dollar ist die United Overseas Bank (UOB) in Singapur eines der größten Finanzinstitute Südostasiens. Dass ihr Aktienkurs in den vergangenen fünf Jahren um 45 Prozent zulegte, signalisiert, wie erfolgreich das Management die Instrumente des volatilen Finanzgeschäfts beherrscht. Dabei ist die Berechnung aller vorhandenen Risiken im Portfolio einer Bank fachlich wie technisch anspruchsvoll. Bei der UOB verteilen sich die Risiken auf verschiedene Finanzinstrumente und werden bestimmt über Marktparameter, etwa Preise, Fristen, Fälligkeiten. Die Berechnung des Gesamtrisikos setzt in der Konzernzen trale am UOB Plaza, direkt am Südufer des Singapur River, circa 8,8 Milliarden einzelne hochkomplexe Value-at-Risk-Berechnungen voraus. DENKEN IN GESCHÄFTSPROZESSEN ENTSCHEIDET Um aktuelle Marktauswirkungen auf das Gesamtrisiko der Bank zu untersuchen, brauchte die von UOB-CIO Susan Hwee geführte IT-Abteilung noch unlängst bis zu 18 Stunden. Eine zeitnahe Reaktion auf neu eintretende Marktrisiken war damit unmöglich. Doch ob ESW-Entscheidungen im fernen Brüssel, Naturkatastrophen oder schlicht ein neues Mohammed- Video die IT-Chefin und ihr IT-Department haben gelernt, dass sich das Risiko einer Bank durch politische, gesellschaftliche oder wirtschaftliche Ereignisse nicht mehr innerhalb weniger Tage ändert. Sondern mitunter in wenigen Minuten. Dabei ist im Fall der UOB weniger die Menge der einzubeziehenden Daten das Problem als vielmehr der Aufwand für die Berechnung. Das hat UOBs bisherige Rechensysteme überfordert und lenkte den Fokus der IT-Chefin Anfang dieses Jahres auf Big Data. Die aktuell von ihr getestete Lösung steht auf zwei Säulen: In-Memory-Technologie und einer High-Performance-Analysesoftware von SAS. Damit gelingt es, die Risikoberechnung auf wenige Minuten abzukürzen. Und sich schnell ändernde Parameter quasi in Echtzeit in die aufwendigen Analytics einzubeziehen. Wurde die Risikoanalyse bisher teilweise als lästige Pflichtübung auf Drängen der Aufsichtsbehörden wahrgenommen, nutzt UOB das Instrument heute im operativen Geschäft. Um Handelsstrategien im Voraus zu prüfen und zu erwartende Konsequenzen neuer Marktereignisse in ihrer Wirkung schneller einschätzen zu können. * * Quelle: BITKOM, Leitfaden Big Data im Praxiseinsatz Szenarien, Beispiele, Effekte, 2012 Um die Risiken in ihrem Portfolio täglich neu zu ermitteln, führt die UOB minutenschnell 8,8 Milliarden komplexe Value-at-Risk-Berechnungen durch. THOMAS VAN ZÜTPHEN Mehr Infos zu Big Data Einfach QR-Code scannen. Links:

17 SCHWERPUNKT BIG DATA ANALYST 17 INTERVIEW BIG DATA IST ANSPRUCHSVOLL ABER KEINE BEDROHUNG Frank Niemann, Analyst bei Pierre Audoin Consultants und Koautor der Studie Global View Big Data 2012, über Marktdifferenzierung durch schnelle Reaktionen und die Krux mit Verständigungsproblemen zwischen Business und IT. Fotos: Bloomberg/Getty Images, privat Herr Niemann, das Internet und die Cloud machen Big Data Analytics technisch erst möglich. Aber was sind die Prime Driver des Trends? Big Data ist kein Hypethema, das einen Markt herbeiredet. Vielmehr sollten Unternehmen erkennen, dass es diesen Bedarf objektiv gibt. Denn immer mehr Prozesse werden digital gesteuert. Zugleich erzeugen Applikationen Daten, die wir nicht nur aufbewahren, sondern auswerten müssen. Und jetzt kommen noch wesentlich mehr Daten aus Quellen hinzu, die Unternehmen bisher gar nicht in der Betrachtung hatten die Social-Media-Inhalte zum Beispiel. Etwa um daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen und schnellere Businessentscheidungen zu treffen für einen gegebenenfalls anderen Umgang mit Kunden, Produkten, aber auch Prozessen, zum Beispiel im Kundenservice. Zugleich werden Daten von mobilen Endgeräten, von Sensoren, aus der Produktion heute viel intensiver ausgewertet als früher. Im Kern geht es darum, Daten aufzubereiten, um daraus Erkenntnisse und Entscheidungen abzuleiten, indem man Struktur und Organisation in Informationen bringt. Das Ganze wird immer als Bedrohung gesehen, und tatsächlich ist es technisch eine Herausforderung. Aber vor allem bietet es Unternehmen sehr viele Chancen, wenn sie Daten auswerten und sich daraus geschäftliche Vorteile verschaffen können. Warum reichen die klassischen Tools und Techniken von Business Intelligence dafür nicht aus? Es geht nicht nur darum, vorhandene Analysesysteme auf die neuen Daten loszulassen. Sondern darum, diese Daten zu integrieren, bereitzustellen und so aufzubereiten, dass man sie analysieren kann. Das ist mitunter bei Social- Media-Inhalten nicht einfach, denn sie sind nicht so schön strukturiert wie Daten aus einer Datenbank. Hier kommen auf die Bereiche Datenmanagement und -integration noch einige Herausforderungen zu. Denn wenn Unternehmen bisher nur Daten aus operativen Systemen absaugen mussten, ging das noch relativ einfach oftmals per Batchlauf. Jedoch vielfach mit einem großen Zeitversatz. Und diese Zeit haben Unternehmen heute nicht mehr. Stattdessen können sie sich über ihre Reaktionsfähigkeit viel stärker vom Markt differenzieren. Nur muss den Beteiligten dabei klar sein: Neben der schieren Menge neuer Daten erfordert die Vielfalt ihrer Formate und Kanäle auch neue Systeme, neue Konzepte und eine Umorganisation. Organisation signalisiert, dass es nicht allein Technik ist, sondern dass man dahinter auch Menschen braucht. Ganz genau. Datenqualität hat viel damit zu tun, wie Menschen sie verknüpfen, gegebenenfalls verändern und letztendlich bereitstellen. Wie vielerorts in der IT müssen dafür technische und organisatorische Innovation Hand in Hand gehen. Das heißt, bevor Unternehmen Daten analysieren, um auf dieser Basis schneller zu sicheren Entscheidungen zu kommen, braucht es möglicherweise bei den Experten in der IT genauso wie bei denen der Fachabteilungen ganz andere Fähigkeiten als bisher. Dessen sind sich viele noch gar nicht bewusst. Inwieweit geht es auch um die Fähigkeit der IT, die Sprache der Fachbereiche zu verstehen und zu sprechen? Genau darum geht es die technische Expertise mit der fachlichen Prozessexpertise zu verzahnen. Eine alte Diskussion, die aber durch Big Data Analytics massiv an Bedeutung gewinnt. Fachbereiche stellen heute schon hohe Ansprüche an die Datenanalyse, durch Big Data werden diese weiter steigen. Mitunter fällt es Fachbereichen schwer, ihren Bedarf an Funktionen und Services in der Form zu artikulieren, dass es die IT versteht. Umgekehrt ist es aber genauso. Wenn die IT zum Beispiel sagt Ich hab hier eine neue Technologie für euch und die Fachbereiche deren Mehrwert gegebenenfalls gar nicht erkennen, weil die IT nicht ihre Sprache spricht. Dies setzt voraus, dass sich IT-Abteilungen viel mehr und schneller mit den Business-Lines austauschen und gleichzeitig ihre Sprache und Denke verstehen. Idealerweise führt dies zu einem gemeinsamen Verständnis, wie IT die Fachbereiche vom Einkauf über den Verkauf bis zum Marketing und Controlling tatsächlich unterstützen kann. Was können IT-Dienstleister zur Verständigung beitragen? Sie können diese Brücke nicht schließen, aber sie können den Dialog zwischen IT- und Fachabteilungen moderieren. Da wäre für Unternehmen schon viel gewonnen. In der Praxis gehen Dienstleister dafür aber nicht mit einer Box von Lösungen ins Unternehmen und stellen beispielsweise einen neuen Server auf. Sondern sie bieten zum Beispiel Workshops an, um die nötige Verständigung für die Chancen und Herausforderungen von Big Data herbeizuführen. Auf welchen Branchen sehen Sie den größten Handlungsdruck? Auf allen, die im Konsumgüterbereich arbeiten dem Handel, den Herstellern, aber auch Telekommunikationsanbietern. Für sie sind Big Data Analytics auch deshalb ein Thema, weil sie über Social Media mehr über ihre Kunden und deren Ansichten erfahren möchten. Das werden die Aktivsten sein, gefolgt von den Branchen Finance, Logistik und Energie. Kontakt: Links: blog.pac-online.com/author/franck-niemann INTERVIEW: THOMAS VAN ZÜTPHEN

18 18 SCHWERPUNKT BIG DATA GRAFIK Big Data ist in aller Munde. Gemeint sind die gewaltigen Datenmengen, die Tag für Tag in Unternehmen und Behörden anfallen und ihrer systematischen Verwertung harren. Da diese Massendaten an Umfang und Komplexität ständig zunehmen, wird ihre Bewältigung früher oder später zum Problem. Oder ist sie es schon? Welche Big-Data-Merkmale treffen auf deine Geschäftsprozesse zu? VELOCITY Zeit zwischen Dateneingang und Auswertung. Anteil der Firmen, die neue Massendaten binnen 24 Stunden auswerten müssen: 78 % GO GO BIG BIG OR OR GO GO HOME! HOME! Um die richtige Big-Data-Lösung zu finden, sollte dir klar sein, welcher Art dein individuelles Problem ist. VOLUME Menge der Daten, die es zu speichern, zu verwalten und zu nutzen gilt. Jährliche Zunahme im Schnitt: 36 % VARIETY Vielfalt der Strukturen und Formate, in denen Daten anfallen. Durchschnittliche Abweichung der Quellen großer und kleiner Data-Sets: 16 % 1 2 Compliance- Verstoß Klassische Infrastruktur Wie viel Zeit brauchst du, um neue Datenquellen zu integrieren? Hast du das zugängliche Datenvolumen erhöht? Wie zuverlässig und korrekt sind deine Daten? Stehen intelligent verknüpfte Daten in Neartime zur Verfügung? Illustration: Pascal Behning 20 % sind schon sehr gutu nterwegs. Unternehmen, gemessen an den vier Kriterien: bewegen sich im Durchschnitt. 50% 30% hängen weit zurück. Deine Verträge lassen Big-Data- Analysen noch gar nicht zu. Dir fehlt eine neue Hard- und Software- Architektur, die flexibel und skalierbar ist.

19 19 BIG-DATA-PLATTFORM weil du Compliance und Datenaufsicht als Führungsaufgabe verstehst. weil du wichtige Entscheidungen vor allem mit Daten stützt. weil du über ein dediziertes Business- Intelligence-System verfügst. weil du Anlage und Pflege deiner Data-Definition zentralisiert hast. weil du deine Datenqualität ständigunter Kontrolle hast. In-Memory-Analyse Massenparallelrechner Prognosesoftware BI-Tools für Mobilgeräte Jetzt kannst du mitreden,... Bilderkennung Automatische IT-Ressourcen-Einstellung Text Mining Abfragetools für operative Nutzer TRIFF DIE TOOLS, die dein individuelles Big-Data-Problem lösen. Big Data ist Führungsaufgabe, weil der Prozess Business-Fragen Analysen Entscheidungsvorlage gesteuert werden muss. weil ausreichend Daten-Analysten vorhanden, qualifiziert und richtig eingesetzt werden sollten. damit Top-to-bottom-Wege aufgebrochen und Mitarbeiter an Entscheidungen beteiligt werden. HEBE DEN SCHATZ! 3 4 Mangelnde Transparenz Du weißt nicht, welche Informationen in welcher Form vorliegen. Verschaffe dir eine Übersicht. Datenwert unterschätzt Du hast die Aussagekraft vieler Daten, die dir zur Verfügung stehen, noch nicht erkannt IT-VORAUSSETZUNGEN Unternehmensweite Big Data Aufbau einer Storage-Architektur Data-Scientists, die Tools & Methoden beherrschen Netzwerkkapazität für neue Datenvolumen und Strukturena usgelegt Alle Zahlen, Daten und Ergebnisangaben entstammen der Studie Big Data Big Moves des US-Marktforschungsunternehmens Aberdeen Group.

20 20 LOREM IPSUM IGNISTRUM REPUDAE SIMILLAB BIG DATA ODER DER SCHMALE GRAT ZWISCHEN RECHTZEITIG UND ZU SPÄT Der Informatiker Prof. Dr. Volker Markl über Informations-Marktplätze der Zukunft und die Ausbildung von Data-Scientists als kritischem Erfolgsfaktor von Unternehmen in der praktischen Anwendung von Big Data Analytics. Fotos: Aritescient aut inveratur sapelibus eiunt invene es aut dolo dolore et, odipien Illustration: Dante Terzigni; Foto: Ulrich Dahl/Technische Universität Berlin

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