B1 - Big Data Science: Tornado oder laues Lüftchen? Uetliberg,
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- Carin Karin Richter
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1 B1 - Big Data Science: Tornado oder laues Lüftchen? Uetliberg,
2 WANN REDEN WIR VON BIG DATA SCIENCE?
3 Big Data ist der technische Teil von Big Data Science. Mehr Daten! Mehr Datenquellen(-änderungen)! Mehr Real-time! BIG DATA Slide 4
4 Data Science ist das 4. V Value! DATA SCIENCE Slide 5
5 Big Data + Data Science + Automatisierung = Big Data Science BIG DATA DATA SCIENCE Slide 6
6 FRAGESTELLUNGEN
7 Braucht Big Data Science einen Business Case? Slide 8
8 Braucht Big Data Science einen Business Case? Slide 9
9 Wir hatten keinen Business Case. Einen passenden Business Case zu finden war schwierig. WIR HABEN ERLEBT: Das Projekt wurde als strategisches Projekt gestartet Fixes Budget über 2 Jahre Entscheid: Technologieaufbau und Forschungsprojektansatz Es gab keinen Business Case zu Beginn des Projektes Business Case Suche während dem Projekt Business mit Business Berater Gestaltete sich schwierig. Fach konnte nicht abschätzen, was heutzutage mit Technologie möglich ist. Output: 10 vage formulierte Business Cases bzw. Forschungsfelder mit mehreren Millionen Franken Einsparungspotential Slide 10
10 Strategisch, fixes Budget, Forschungsansatz und Einbezug von Spezialisten sind Erfolgsfaktoren im Bereich Business Case. FAZIT BUSINESS CASE Do s strategisches Projekt Forschungsansatz Fixes Budget Challenges Business Case Suche Business Cases waren wenig konkret Learnings Einbezug von Data Scientisten und IT bei der Business Case Suche Besser weniger Business Cases, dafür konkretere Ziele Slide 11
11 Sind klassische Projektabwicklungsmethoden zielführend? Quelle: scrum-kompakt.de Slide 12
12 Definierte Business Cases waren teilweise unrealistisch oder zu vage formuliert. Viele neue Cases entstanden während dem Projekt. Technische Cases nicht unterschätzen. WIR HABEN ERLEBT: Projektteam: 1x Business Consultant 1x Projekt Leiter 6x IT (Datenbank- und Hadoop Spezialisten) 6x Data Scientisten Business ad-hoc Aus den 10 vage formulierten Business Cases / Forschungsfelder entstanden ca. 20 Workstreams Neben den inhaltlichen gibt es auch technologisch getriebene Workstreams Weitere Workstreams entstanden ad-hoc während dem Projekt Anforderungen wachsen evolutionär Je mehr man weiss, desto mehr Fragen entstehen Cases wurden mit agiler Methodik abgewickelt Min. alle 2 Tage Standup Meeting & Scrumboard Jedoch: Vorgeschlagene Workstream-Governance wurde nur halbherzig implementiert Slide 13
13 Agile Projektabwicklungsmethoden für Big Data Science Projekte sind sehr gut geeignet. FAZIT PROJEKTABWICKLUNG Do s Abwicklung Workstreams mittels agiler Methodik Standup Meeting min. alle 2 Tage und Führung des Scrumboards hat sich bewährt Challenges Konkretisierung der geforderten Business Cases Einbezug der Data Scientisten in agile Entwicklungsprozesse Leben der vorgeschlagenen Governance Learnings Zu viele Workstreams verzetteln das Projekt Den Scope zu Beginn zu fixieren funktioniert nicht Technologische Workstreams berücksichtigen Slide 14
14 Verkraften klassische Technologien Big Data Science? Slide 15
15 Datahaltung Analytics Viz Das war der Plan zu Beginn WIR HABEN ERLEBT: SAP BO SAP Predictive Analytics / KXEN R SAP BW Teradata DWH TD Sand box SAP HANA Hadoop Cluster (HDFS, HBase, Hive, ) Quellsysteme Slide 16
16 Datahaltung Analytics Viz das haben wir während dem Projekt verworfen WIR HABEN ERLEBT: SAP BO SAP Predictive Analytics / KXEN R SAP BW Teradata DWH TD Sand box SAP HANA Hadoop Cluster (HDFS, HBase, Hive, ) Quellsysteme Slide 17
17 Datahaltung Analytics Viz und das ist die Architektur heute! WIR HABEN ERLEBT: SAP BO PPT Shiny Kibana Custom JavaScript R R on Hadoop H2O on Hadoop SAP BW Teradata DWH TD Sand box Elastic Search on Hadoop Hadoop Cluster (HDFS, HBase, Hive, ) Quellsysteme Slide 18
18 Erforschen Sie neue Technologien, passen Sie jedoch auf, dass Sie nicht zu viele Insellöschung implementieren, welche nicht operationalisierbar sind. FAZIT TECHNOLOGIE Do s Erforschen Sie neue Technologien wie z.b. Hadoop, H2O, Elastic Search, Kibana, R, etc. Challenges Erstellung von Insellösungen durch sehr freiheitliches Arbeiten Operationalisierung von Technologien und Data Science Produkten Learnings Eine Big Data Science Architektur kann nicht im Voraus bis ins letzte Detail konzipiert werden Slide 19
19 Ist Big Data Science das Ende des klassischen BI/DWH s? Slide 20
20 Data Lake in Kombination mit einem qualitativ hochstehenden DWH macht Sinn. Dies führt zu einer logischen Datenarchitektur. WIR HABEN ERLEBT: Data Lake als Antwort greift zu kurz Bestehendes Teradata DWH dient oft als Basis für neue Analysen Sandbox Ansatz verfolgt Oft auch ad-hoc Datenintegration nötig Data Science erfordert «Feature Extraction» > sind oft sehr komplexe Voraggregationen, bei welchen sich die Anforderungen schnell ändern können Teradata DWH mit riesigem Mehrwert Führt zu logischer und verteilter Datenarchitektur Slide 21
21 Ein existierendes DWH ist eine sehr gute Basis für ein Big Data Science Projekt. FAZIT DATENARCHITEKTUR Do s Ein solides DWH als Grundlage für viele Analysen ist sehr wertvoll Sandboxing ohne Datenzugriffsbeschränkung Möglichkeit der ad-hoc Datenintegration Challenges Logisches DWH. Was wir wo gemacht? Vermeidung von Wildwuchs Learnings Es gibt auch sehr interessante NoSQL Ansätze in einer Datenarchitektur Slide 22
22 Genügen bestehende BI-Skills um Big Data Science erfolgreich zu machen? Slide 23
23 Der Data Scientist ist eine Mischung aus Statistiker, Programmierer und Fachexperte. DER DATA SCIENTIST Quelle: Coursera - Data Science Toolkit, Lession Slide 24
24 Big Data Science erfordert viele Skills und viel Erfahrung. WIR HABEN ERLEBT: Der Data Scientist existiert nicht in einer Person! Zusammenspiel zwischen IT-/Daten-, Statistik-/Mathematik- und Fachbereichsspezialisten Mathematikgrundlagenwissen sind schwierig «on the job» zu erlernen Fachbereichswissen benötigt jahrelange Erfahrung Interdisziplinäre Arbeit Big Data ist mehrheitlich Unix/Linux basiert. Viel «low level coding» (Java, shell, R, Python etc.) Slide 25
25 Interdisziplinäre Zusammenarbeit ist nötig, da jede Person sein Spezialkenntnisse mitbringt. FAZIT SKILLS Do s Interdisziplinäre Zusammenarbeit Hadoop Aufbau mit Unix/Linux Spezialisten Challenges Up-Skilling zum Data Scientisten ohne genügendes mathematisches Vorwissen «low level codings» Einzelkämpfer verhindern Learnings Verständnis für wiederholbare Prozesse und modularer, einheitlicher Entwicklungsaufbau ist bei Data Scientisten wenig ausgeprägt Slide 26
26 FAZIT
27 FAZIT PROJEKT Über 20 Use Cases bearbeitet: Geo (Einzugsgebiete, Potentialanalysen etc.) Preiselastizität Angebotskontrolle/-vorhersage Wettereinflüsse Machine Learning Recommondation Engine Technische Use Cases Im Bereich Geo gibt es ein Operationalisierungsprojekt Es gibt einige Prototypen, welche vor der Operationalisierung stehen Forschungsansatz als Erfolgsfaktor Slide 28
28 Tornado oder Flaute? FAZIT BIG DATA SCIENCE Slide 29
29 Big Data Science stellt ihre bewährten Paradigmen definitiv auf den Kopf und rollt wie ein Tornado auf uns zu. Wir begleiten Sie gerne auf Ihrem Weg! FAZIT BIG DATA SCIENCE Big Data Science stellt die Governance auf den Kopf und klassisches Projektvorgehen passen nicht zueinander erfordert viele neue Technologien bricht das klassische DWH Paradigma > logisches DWH benötigt sehr viele neue Skills Slide 30
30 Wir freuen uns auf angeregte Gespräche mit Ihnen Roger Mathis, Big Data Solution Architekt Follow Blog:
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