BIGDATA

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Der Data Lake am Beispiel von Maschinendaten.

Wie werden ihre Produkte tatsächlich genutzt? Welche konkrete Anforderungen haben Ihre Kunden? Welche neuen Services würden Mehrwert bringen? In vielen Unternehmen liegen bereits ausreichend Daten vor, um diese Fragestellungen beantworten zu können. Allerdings häufig verteilt auf abgegrenzte Wissenssilos. Eine umfassende Analyse ist somit unmöglich oder zumindest sehr aufwändig. In diesem MHPBoxenstopp zeigt ihnen unser MHPExperte Alf Porzig, Leiter von Management Consulting BIGDATA, wie der Data Lake Sie auf der Suche nach den Antworten unterstützen kann.

Veröffentlicht in: Daten & Analysen
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  1. 1. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Der Data Lake am Beispiel von Maschinendaten BIG DATA Alf Porzig und Christine Manthey | MHPBoxenstopp: 03.03.2015
  2. 2. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 2 Ihre Gesprächspartner Alf Porzig Senior Manager - Leiter Management Consulting BIG DATA MHPBoxenstopp: BIG DATA Christine Manthey Manager - Service Unit Business Intelligence
  3. 3. 3© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 10.03.2015 BI Strategy MHP Big Data Future Studie Einleitung MHPBoxenstopp: BIG DATA www.youtube.de/MHPProzesslieferant Weitere MHPBoxenstopps Agenda www.mhp.com/de/events Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten. www.mhp.com/de/events 13.00 – 13.10 Uhr Begrüßung Christine Manthey 13.10 – 13.45 Uhr Vortrag Alf Porzig 13.45 – 14.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über die Chatfunktion im rechten Fenster Fragen einreichen. www.slideshare.net/MHPInsights
  4. 4. 4© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt. Genauso wie im Großen und Ganzen. MHPBoxenstopp: BIG DATA Wir wissen aus Erfahrung, wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.
  5. 5. 5© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Mieschke Hofmann und Partner (MHP) A Porsche Company MHPBoxenstopp: BIG DATA Die Leistung Management Consulting System Integration Application Management Business Solutions Business Solutions Der Unterschied Symbiose aus Prozess- + IT-Beratung l Prozesslieferant l Excellence l Automotive l Kunden Die Kompetenz Ganzheitliches Beratungsportfolio über die gesamte Wertschöpfungskette Technology Services Application Mgmt. Services Product Lifecycle Mgmt. Supply Chain Mgmt. Production & Opera- tions Mgmt. Customer Relations Mgmt. Finance & Controlling Business Intelligence After Sales Retail Mgmt. Human Resources
  6. 6. 6© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette. Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern. MHPBoxenstopp: BIG DATA Technology Services Application Mgmt. Services Product Lifecycle Mgmt. Supply Chain Mgmt. Production & Opera- tions Mgmt. Customer Relations Mgmt. Finance & Controlling Business Intelligence After Sales Retail Mgmt. Human Resources Production Planning Strategic Production Consulting Lean Production Manufacturing Execution Maintenance Retail Service Management Retail Consulting Fleet Management Sourcing Planning Affiliation Performance Development & Talent Management Governance, Risk and Compliance Template Development and Rollouts Business Process Development & Optimization Legal and Fiscal Requirements Accounts, Reporting and Consolidation System Harmonization CIO Management Consulting Enterprise Content Management Standard Software Individual Software Application & Process Services Application Management Consulting Product Structure Management Product Development Process (PDP) Management SAP PLM Consulting & Solution Implementation PTC Windchill Solution Integration DS Enovia V6 Solution Integration PLM Strategy & Management Consulting Production Logistics Procurement & Quality Sales Logistics Service Management Spare Parts Management Supply Chain & Demand Planning Service Management Spare Parts Management Warranty Processes (Pro-active) Complaint Management Digital incl. Connected CRM & Social CRM CRM Strategy & Management Consulting Sales Force Automation incl. Mobile CRM Analytics incl. Segmentation & Campaign Management Vertical Retail Integration (Pro-active) Complaint Management BI Technology BI Strategy Integrated Corporate Planning Analytical Business Processes Next Generation BI & BIG DATA Mobile BI Scenarios CRM IT Consulting & Solution Implementation Transition & Change Management Administrative Core Processes MHP Dealer Performance Management Finance and Controlling for Automotive Retailers Dealer Management Systems MHP Carbon Innovations Connected Vehicle Cloud Compute Sustainable Mobility Social Business Mobile Business Real-time Business Industry 4.0 BIG DATA
  7. 7. Agenda © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7 1. Einführung BIG DATA 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake
  8. 8. Agenda © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 8 1. Einführung BIG DATA 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake
  9. 9. 9© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH BIG DATA – Was ist das? 1. Einführung BIG DATA Intelligente Nutzung von polystrukturierten Massendaten Wettbewerbsvorteile durch Erschließung neuer Informationsquellen Umsatzsteigerung durch zielgerichtete Analyse kundenspezifischer Informationen Individualisierung und Optimierung durch umfassende Produkt-Sicht Analytics Big DataVolume BIG DATA: Generierung von wertschöpfenden Informationen und Wissen auf Basis neuer Technologien und Methoden
  10. 10. 10© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH BIG DATA vor einem Jahr: Gartner Hype Cycle 2013 – Alle reden darüber 1. Einführung BIG DATA Quelle: Gartner
  11. 11. 11© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH BIG DATA heute: Gartner Hype Cycle 2015 –Vom Hype zur Realität 1. Einführung BIG DATA Quelle: Gartner
  12. 12. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 12 BIG DATA: Woher kommt das? 1. Einführung BIG DATA Quelle: IDC, Wallstreet Journal, Webmagazin, Firmenwebsites, Wikipedia Weltmarktführer und Innovationstreiber eCommerce • Auslieferung bereits vor Bestellung • Erschließung neuer Geschäftsfelder und Services Marktführer in Deutschland für eCommerce (Kleidung) • Optimierung der Prognosegüte um bis zu 40% bei Absatz und Retouren • Optimierung Ressourceneinsatz Absatzstärkster Premium-Hersteller • Vernetzte Kooperation der Serviceprozesse (Tele-services, Connected Drive und Internet- Foren) Pioneers Early adopters Trend setters Follower 1994 2006 2010 2015 Kommunikation Kunden erzeugen Daten Maschinen erzeugen Daten
  13. 13. Agenda © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 13 1. Einführung BIG DATA 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake
  14. 14. 14© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Mit BIG DATA Informationen integrieren 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen BIG DATA 360° View Sentiment Analyse Communities Churn Reduzierung Process Mining Automatisierung Qualitätsmanagement Individualisierung der Massen Preisgestaltung Benchmarking Effizienzsteigerung Research & Development Prozessoptimierung Marktbeobachtung Markenaufbau / Pflege Produktmanagement Kostenoptimierung Industrie 4.0 Usability
  15. 15. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 15 Manuelle Prozesse durch getrennte Datenpools 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen Betriebsdaten Telematics Testberichte Wetter, Geo-Daten Prüfstände, Validierung ERP-Daten Maschinen- Nutzung Maschinen- konfiguration Schadens- meldungen Ersatzteil- bestellungen Analyse  Verlängerte Durchlaufzeiten  Keine Nutzung unstrukturierter Daten  Zusatzaufwand bei Import und Interpretation
  16. 16. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 16 Aufbau integrierte Datenplattform für Telematics, Maschinen-, After Sales- und Umweltdaten 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen Betriebs- daten Telematics Testberichte Wetter, Geo-Daten Prüfstände, Validierung ERP-Daten Maschinen- Nutzung Maschinen- konfiguration Schadens- meldungen Ersatzteil- bestellung  Automatisierte Aufbereitung und Interpretation der Daten  Integration aller Daten  Archivierung der Rohdaten  Streaming / Realtime-Load Analyse
  17. 17. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 17 Sukzessive Integration der Daten entlang der Datenprozesse 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen Produkt- Lebenszyklus Daten- auswertung Datenquellen / Rohdaten Vorentwicklung Serien- entwicklung Produktion Nutzung Validierung Betriebsdaten Tagesberichte Wetter- und Umgebungsdaten Messdaten Maschinendaten TELEMATICS Prüfstände Betriebsdaten Wetter- und Umgebungsdaten Messdaten Maschinendaten TELEMATICS Offline Auswertung Online Auswertung Gewährleistungsmanagement Ersatzteilbestellungen Konfiguration
  18. 18. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 18 Automatisierte Identifikation der tatsächlichen Nutzung der Maschinen 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen Datenbasis für  Predictive Maintenance  Restwertanalysen  Identifikation von Anomalien  Faktengetriebene Produkt- entwicklung basierend auf der Fahrzeugnutzung  Optimierung Flottenmanagement Anomalie
  19. 19. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 19 Win-Win: Mehrwert für die Kunden und für das Unternehmen 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen  Reduktion der Speicherkosten  Steigerung der Analyseperformance  Vorberechnete Kennzahlen und Realtime-Telematics  Auflösen von Wissenssilos  Integration interner und externer Datenquellen  Differenziertere Analysen  Ermittlung der tatsächlichen Nutzung der Produkte  Optimierung des Ressourceneinsatzes  Optimierung des Produktportfolios  Steigerung der Qualität bei Produkten und Service 1 2 3 4  Optimierung Betriebsmitteleinsatz  Optimierung Flotten- / Assetmanagement  Präventive Fehlervermeidung  Optimierung Maschinenperformance Effizienz- steigerung Erkenntnis- gewinn Wissens- einsatz Neue Services
  20. 20. Agenda © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 20 1. Einführung BIG DATA 2. Der Data Lake – vom Wissenssilo zum integrierten Unternehmen 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake
  21. 21. 21© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH BIG DATA – Technologisches Clustering 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake HotDataColdData Unstrukturierte Daten Strukturierte Daten RealtimeBatchOnline Streaming In Memory NoSQL-Datenbanken / Hadoop SQL-Datenbanken
  22. 22. 22© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH BIG DATA – der Blick auf die Kosten 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake Quelle: BITKOM
  23. 23. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 23 Überblick zu Enterprise Hadoop 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake Datenzugriff Hadoop Distributed File System Datenmanagement Governance & Datenintegration Sicherheit Betrieb Script Pig SQL Hive HCat Impala NoSQL Hbase Accu- molo Stream Storm Kafka Other YARN Ready Apps Search Solr Clouder a Search In- Memory Spark YARN: Datenbetriebssystem Falcon WebHDFS NFS Flume Sqoop Ambari Zookeeper Oozie Cloudera Manager HDFS HDFS YARN Hive Falcon Knox Hortonworks Distribution Cloudera Distribution
  24. 24. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 24 Der Data Lake 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake Datenquellen Data Lake Datenzugriff Metadatenmodelle Analytische Plattformen • Originaldateien im Quellformat • Rohdaten Rohdaten Direkter Daten- zugriff • Datenaufbereitung • Datenanreicherung • Flexible Klassierung Aufbereitete Dateien Integrierte Daten Streaming/Realtime Batch, interaktiv, Search, In-Memory, Machine Learning, … • Beliebig viele individuelle Analyselayer pro Fachbereich / Anwender
  25. 25. © 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 25 Sicherheit mit Apache Hadoop 3. Hadoop – Das Framework für den Data Lake Sicherheitsadministration Zentralisierte Administration von Policies über alle Hadoop Dienste Audit Datenschutz Authentifizierung Autorisierung Umfassende Audit-Informationen über eine zentrale Oberfläche Verschlüsselung der Daten bei Zugriff und Ablage innerhalb des HDFS Clusters KERBEROS als Ticketdienst zur Authentifizierung/Anbindung an LDAP oder AD Domänen (SSO) Autorisierungen auf Filesystem- (HDFS) und Ressourcenebene (YARN) an User und Usergruppen
  26. 26. 26© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Ihr Ansprechpartner MHPBoxenstopp: BIG DATA Alf Porzig Senior Manager Leiter Management Consulting BIG DATA SU Business Intelligence Mobil: +49 151 2030 1626 E-Mail: alf.porzig@mhp.com
  27. 27. 27© 2015 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH MHPBoxenstopp BU Strategy 13-14 Uhr | 10.03.15 MHPTimetable weitere Infos www.mhp.com/ events Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung Haben Sie einen MHPBoxenstopp verpasst? Kein Problem - in unserem MHP YouTube-Channel und auf unserem SlideShare Profil finden Sie alle vergangenen Websessions: Mitschnitte und Videos im Channel: Präsentationsunterlagen: http://www.youtube.com/MHPProzesslieferant http://de.slideshare.net/MHPInsights

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