Der einfache Einstieg in Big Data

Transkript

1 Der einfache Einstieg in Big Data Regionaltage 2015 Dr. Fritz Schinkel Head of Big Data Competence Center Alexander Kaffenberger Big Data Global Business FUJITSU

2 Fujitsus Vision der Hyperconnected World Menschen Information Enorme Anzahl individueller Teilnehmer Big Data Methoden für neue Werte Eine neu entstehende Welt mit zunehmender Vernetzung von Menschen, Informationen, Dingen und Infrastrukturen und grundlegenden Veränderungen der Lebens- und Arbeitszusammenhänge. Infrastruktur Anbindung und zentrale Speicherung und Verarbeitung FUJITSU

3 Menschen: Höhere Lebensqualität und Sicherheit FUJITSU

4 Infrastruktur: Daten übertragen, speichern und verarbeiten FUJITSU

5 Information: Verstehen der gesammelten Daten Selbststeuerndes Auto: 3.6 TB/h Smart-Meters für 80% der Stromverbraucher in der EU 2020 # # # # 300k Tweets/ Jahr über eine Großstadt in Deutschland Mehr als 50 Milliarden verbundene Dinge weltweit in FUJITSU

6 Erwartungen an eine Big Data Lösung Gesellschaft & Wirtschaft Kommunikation & Schaffung informationsbasierter Geschäftsideen Big Data Kreative Intelligenz Schnell wachsendes Wissen aus Daten und Informationen Verbundene Infrastruktur Umfassende Verbindung, Speicherung und zeitnahe Verarbeitung FUJITSU

7 Big Data Infrastruktur Referenz Architektur: Plattform passend zur Geschäftsidee Datenquellen Analyseplattform Zugriff Datenbanken Applikationserver Web- Inhalte Batch- Verarbeitung Dialog- Verarbeitung Apps Dienste Abfragen Sensordaten Ereignis- Verarbeitung Visualisierung Reporting Mitteilungen Vielfältige Data Konsolidierte Daten Destillierte Essenz Angewandtes Wissen Extrahieren, Sammeln Bereinigung, Transformation Analyse, Visualisierung Entscheiden, Handeln FUJITSU

8 Big Data Wertschöpfungskette Strukturierte & unstrukturierte Daten Forschung & Entwicklung, Wissenschaft Big Data Geräte, Sensoren, Internet der Dinge Extrahieren Sammeln Entdecken Entscheiden Handeln Interaktive Berichte, Werbung Soziale Medien, offene Daten, verknüpfte Daten Bereinigen Transformieren Analysieren Betrieb, Automatisierung, Produktion Strukturierter Ansatz in drei Schritten FUJITSU

9 Import, Analyse, Visualisierung Structured & unstructured data Research & development, science Big Data Devices, sensors, Internet of Things Social media, open data, linked data Extrahieren Extract Sammeln Collect Bereinigen Cleanse Transformieren Analysieren Analyze Entdecken Find Entscheiden Decide Handeln Act Operation, automation, production Interactive reporting, advertising Integriertes Werkzeug macht Big Data so einfach wie Excel und PowerPoint FUJITSU

10 Big Data Beratung und Dienstleistungen Big Data Assessment Workshop Verständnis für die Möglichkeiten, Big Data gewinnbringend in der eigenen Organisation einzusetzen; Begutachtung der strategischen Ziele, Prozesse, und technischen Stärken. Strategie Beratung Entwicklung eines umfassenden Strategieplans und des optimalen Vorgehens zur effizienten Einführung von Big Data in Ihr Geschäft. Analyse-Service Fujitsu Big Data Analyse-Services helfen unseren Kunden bei der schnellen Implementierung neuer Big Data Analysen und Abläufe ausgehend von erprobten Use Cases Hadoop-Service Pragmatische, effiziente und gesicherte Services zur Integration von Hadoop in Ihre Geschäftsprozesse. Integrations-Service Bereitstellung der Lösung in Ihrer Umgebung mit bestehenden IT- Services. Big Data Consulting Services Fujitsu Big Data Assessment Workshop Fujitsu Big Data Strategy Consulting Fujitsu Big Data Analytics Services Fujitsu Services for Hadoop Fujitsu Integration Services FUJITSU

11 Plattform: PRIMEFLEX for Hadoop Gesellschaft & Wirtschaft Analyse- Services Integrations-Service und Sizing Service und Beratung Integrations-Service Tool-unterstütztes Sizing Hadoop- und Analyse-Service Big Data Kreative Intelligenz Software-Stack Hadoop-Kern: Map Reduce / HDFS Analyse-Framework Analyse Software Big Data Management Verbundene Infrastruktur Entry Rack Cloud Hadoop Platform Liefermodelle On-premise: Entry oder Rack Storage- / rechenintensiv Off-premise: Cloud Angebot FUJITSU

12 Use Case: Stimmungs-Analyse für Städte FUJITSU

13 Herausforderungen für Städte und Kommunen Erscheinungsbild verbessern (Infrastruktur Monitoring: Schäden, Katastrophen, Ver- und Entsorgung) Wettbewerbsfähigkeit im Vergleich zu anderen Städten steigern (Lebensqualität, Bedingungen für Industrie und Handel) Sicherheit einstufen/ verbessern Effizienz der Verwaltung steigern (gezielterer Einsatz von Mitteln) Interaktion mit Bürgern einfach, zielgerichtet und modern gestalten Meinungsbild im Internet z.b. Kritische Meldungen in Echtzeit verfolgen FUJITSU

14 Ein Ansatz mit Big Data Social Media Data (z.b. Twitter, Foren) Kontinuierliches Sammeln und Speichern Social Media Inhalten einer Stadt (inkl. Sehenswürdigkeiten) in PF4Hadoop Big Data Kritische Nachrichten identifizieren Segmentierung nach Standorten Verwandte Nachrichten finden Vergleich andere Städte (selbe Größe, Art, Location, Infrastruktur) Ermittlung der Gesamtstimmung des Textes (positive/ negative Wörter) Nachrichten ohne Relevanz eliminieren Maßnahmen, Aktionen Interaktives Reporting Collage aus Nachrichten Bedeutung der Tweets visualisieren (Anzahl Nachrichten, Likes, Follower) Pro-aktive Reparaturen Vorbeugende Polizei-Einsätze Verbesserung Parkmöglichkeiten Anpassung Verkehrswege Direkte Bürgeransprache Stimmungs-Analyse von Social Media Daten 13 Copyright FUJITSU

15 Was leistet PRIMEFLEX for Hadoop Herausforderungen Ergebnisse Kommunikation verbessern Aktive Reflektion des Stimmungsbildes Kritische Meldungen identifizieren Umgehende Reaktion auf negative Ereignisse Erscheinungsbild verbessern Wettbewerbsfähigkeit von Städten steigern Big Data Gezielte Einsätze der städtischen Betriebe Aktiver Vergleich und gezielte Maßnahmen Effizienz der Verwaltung steigern Anpassung an Bedürfnisse der Bürger Sicherheit verbessern Informationsaustausch mit Sicherheitsbehörden 14 Copyright FUJITSU

16 Showcase 15 Copyright 2014 FUJITSU

17 PRIMEFLEX for Hadoop Highlights Integriertes System Verbindet den Komfort vorkonfigurierter und vorgetesteter Hardware mit den ökonomischen Vorteilen von Open Source Software Analytische Fähigkeiten Self-service Big Data Analysen, Benchmarking, Historische Vergleiche, Korrelationen, Vorhersage-Funktionen Visualisierung Mächtige dynamische Visualisierung von Big Data Szenarien mit vielfältigen Datenquellen und hoher Produktivität Ergänzung durch passende Services Flexible Roadmap zu Big Data Strategie, Anwendungen und Werten FUJITSU

18 Kontakte Fujitsu Germany Dr. Fritz Schinkel Head of Big Data Competence Center Fujitsu Germany Alexander Kaffenberger Big Data Business Besuchen Sie auch: FUJITSU

19 FUJITSU