Big Data - einfach erklärt!

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Big Data - einfach erklärt!

  1. 1. Big Data – einfach erklärtDr. Thomas KeilProgram Marketing Manager Business Analytics, SAS Institute GmbH 1 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  2. 2. Gartner Hype CyleBig Data – Hype oder Trend? Der Gartner-Hype-Cycle nimmt im Juli 2011 erstmals das Thema „Big Data“ mit auf. Seitdem fällt das Schlagwort immer öfter. 2 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  3. 3. “Big Data” – Worum geht es? Die Menge der Daten wächst exponentiell. Es kommen immer neue Datenquellen hinzu – und diese Daten werden immer heterogener. Source: An IDC White Paper - sponsored by EMC. As the Economy Contracts, the Digital Universe Expands. May 2009. 3 . Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  4. 4. Wie entsteht Big Data? Nicht nur im Social Web werden gigantische Datenmenge erzeugt – auch die Überwachung von Maschinen sorgt für stetig wachsende Datenströme. Mobile transactions Sensor Data Weiter fortschreitende Digitalisierung (z.B. Patientenakten, Briefverkehr, etc.) Nutzer generieren Inhalte, teils automatisiert (z.B. Bewegungsdaten auf Websites oder durch Handyortung) Maschinen generieren Daten (z.B. Sensordaten, RFIDs etc.) 4 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  5. 5. Big Data – Eine Herausforderung Auf Englisch klingt das noch besser: „Volume“, „Velocity“, „Variety“ – es gab schon immer große Datenmengen, richtig. Aber: nicht so heterogene und schnell anwachsende! Volumen BIG DATA Geschwindig- Heterogenität keit Es kommt darauf an, den Wert der Daten zu erkennen und zu nutzen! 5 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  6. 6. McKinsey-Studie zeigt Big Value Mit dieser Studie fiel der Startschuss für eine weltweite Big-Data-Euphorie. Kein Wunder: die Zahlen, die McKinsey als Wertpotenziale nennt, sind sehr beeindruckend.Quelle: McKinsey Global Institute, May 2011: Big data: The next frontier for innovation, competition and productivityhttp://www.mckinsey.com/mgi/publications/big_data/pdfs/MGI_big_data_full_report.pdf 6 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  7. 7. Welche Lösungsansätze gibt es? Besser Genauer Schneller Erfassen Analysieren Umsetzen • Neue Datenquellen • Komplexe Berechnungen . Ergebnisse in • Datenmanagement Geschäftsprozesse • Explorative Analyse integrieren Kombination aus Technik, Organisation und Geschäftsmodell 7 Copyright © 2011, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  8. 8. Performance ist der Schlüssel! SAS High Performance Analytics vereint neueste Technologien in konkreten Anwendungen. Auch bei starkem Datenwachstum ist die Lösung skalierbar – vom Desktop zum Grid! SAS® Analytics SAS® High-Performance Computing Architecture Flexibility Deployment Flexibility Desktop, SMP, MPP, Grid On Premise, Cloud, Appliance 8 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  9. 9. Anwendungsszenarien für jede Branche In vielen Unternehmen wird bereits mit „Big Data“ experimentiert. Bisher unlösbare Probleme werden lösbar – neue Möglichkeiten tun sich auf. 9 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  10. 10. Aktuelle Informationen, Studien und Downloads Business Analytics / IT: Marketing / CRM: Risikomanagement: www.sas.de/business-analytics www.sas.de/marketingmanagement www.sas.de/risk-finance Mehrwert generieren durch Big Unser Expertenstandpunkt verrät Das Stresstesting Framework: Data: Studie des Markt- die wichtigsten Schritte für eine Das Stresstesting vor dem forschungsunternehmens effektivere Strategie- und Hintergrund aktueller Economist Intelligence Unit Marketingplanung. Entwicklungen von Basel III Zur Studie Zum Whitepaper Zum Fachartikel 10 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  11. 11. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.Dr. Thomas KeilProgram Marketing Manager Business AnalyticsSAS Institute GmbHthomas.keil@ger.sas.comIm Gespräch bleiben XING: Business Analytics mit SAS Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

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