BigData?

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WHY YOUR COMPANY NEEDS "BIG DATA" TO SURVIVE THE COMPETITION!

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BigData?

  1. 1. WasIstBigData.deBigData?WHY YOUR COMPANY NEEDS "BIG DATA"TO SURVIVE THE COMPETITION!echofy.me GmbHAlexander Oellingalex@echofy.me
  2. 2. WasIstBigData.deDatenentwicklungMengeanDatenUnstrukturierte DatenStrukturierte Daten201020052000 2020NachrichtenTabellenTexte
  3. 3. WasIstBigData.deBeispiel Fraunhofer IFF
  4. 4. WasIstBigData.deBeispiel Deutsche Bahn
  5. 5. WasIstBigData.deVolumengroßenDatenmengen(Jahr 2020 =100 Zetabyte),Geschwindigkeitin hoherGeschwindigkeit(Echtzeit),Verschiedenheitaus verknüpftenQuellen.Was ist BigData?Big Data bezeichnet die Analyse von
  6. 6. WasIstBigData.deWas bedeutet das für Unternehmen?Lernen Sie im Datenmeer schwimmen!
  7. 7. WasIstBigData.deChancen für UnternehmenBigIdeas + BigData = BigBusinessCopyright Fraunhofer
  8. 8. WasIstBigData.deEffizienteresUnternehmensmanagementMöglichkeiten:• Mehr und aktuellere Daten im direkten Zugriff• Häufigere Prognosen• Zunahme an automatisierten EntscheidungenBeispiel:• Monitoring der Lagerbestände• Vorhersage von Verkaufszahlen auf Produktebene• Dynamisches Pricing von Produkten und Services• Prognose der Kündigerwahrscheinlichkeit• Permanente Überwachung der Markenwahrnehmung• Frühzeitige Fehlererkennung aus Logfile-Analysen• Automatisierte Fallbearbeitung• Prognose der Personalkapazitäten• Energiebedarfsprognosen• Automatische Compliance Überwachung von Prozessen• Routenplanung der FahrzeugflottenAusblick:• Neue Low-Cost-Geschäftsmodelle werden möglich• Höhere Attraktivität für Investoren durch geringereKapitalbindung• Verdrängung von Unternehmen mit geringerer Effizienz
  9. 9. WasIstBigData.deMassenindividualisierung vonDienstenMöglichkeiten:• Nutzung von komplexer Sensorik• Einbindung von maschinellem Lernen• Produkte erhalten eine gewisse „Eigenintelligenz“Beispiel:• Ad hoc Gesundheitsberatung• Assisted Finance für individuelle Finanziele• Personal TV / Radio• Individualisierte Zeitschriften und Bücher• Verhaltensbasierte Energieberatung• Individualisierte Pauschalreisen• Schutzengelfunktion im betreuten Wohnen• Individuelle Mobilitätsassistenz für alle Verkehrsträger• Hochauflösende Versicherungen für Objekte• Preventive Wartung für MaschinenAusblick:• Neue Formen der Kundenbindung durch Individualisierung• Stärkere Kundenbindung• Verdrängung von Unternehmen mit fehlenderIndividualisierung
  10. 10. WasIstBigData.deIntelligente ProdukteMöglichkeiten:• Nutzung von komplexer Sensorik• Einbindung von maschinellem Lernen• Produkte erhalten eine gewisse „Eigenintelligenz“Beispiel:• Intelligente Häuser und Haushaltsgeräte ohne Programmieraufwände• Virtuelle Assistenten für unterschiedlichste Fragestellungen(SIRI/Watson)• Maschinen- und Anlagenparks mit Selbstwartungsfunktion• Intelligente Kleidung• Elektrofahrzeuge als Teil des Smart Grids• Servicerobotik in komplexen Umfeldern• Autonome FahrzeugeAusblick:• Aufwertung bestehender Produkte mitMehrwertdiensten• Langfristige IP-Wertsteigerung, da exklusivesProduktwissen vorliegt• Wettbewerbssteigerung ganzer Schlüsselbranchenmöglich
  11. 11. WasIstBigData.deWas braucht mein Unternehmen?
  12. 12. WasIstBigData.deWandel im EinzelhandelDamals…VerkäufeHeute…Datengetriebene Preisgestaltungen undEmpfehlungen
  13. 13. WasIstBigData.deWandel im Online MarketingDamals…LeadsHeute…Marketing- und Vertriebs-Empfehlungen
  14. 14. WasIstBigData.deWandel in der ITDamals…Log filesHeute…Einsatzbereite Intelligenz
  15. 15. WasIstBigData.deWandel im KundenserviceDamals…Unglückliche KundeHeute…Customer Care
  16. 16. WasIstBigData.deWandel in der BuchhaltungDamals…Manuelle AnalyseHeute…Automatisierte Analyse
  17. 17. WasIstBigData.deWandel im KreditmanagementDamals…Händisch erstellteKundendatenbankenHeute…Soziale Profile
  18. 18. WasIstBigData.deWandel in der GesetzesvollstreckungDamals…Instinktiv geleitete FahndungenHeute…Daten gestützteStraftatenvorhersage
  19. 19. WasIstBigData.deWandel in der MedizinforschungDamals…StichwortsucheHeute...Verknüpfte Fallstudien
  20. 20. WasIstBigData.deWandel im FitnessbereichDamals…Manueller FitnessplanHeute…Echtzeitmessung + Facebook
  21. 21. WasIstBigData.de2 Arten von BigData-AnwendungenA - Spezialisierte Analysen Beantwortung komplizierterFragestellungen Alle Freiheiten beiDatenverknüpfung Hohe Geschwindigkeit beitiefergehenden Berechnungen Echtzeitfähige Anwendungen KundenspezifischeAnwendungen Zielgruppe Kerngeschäftsfelder ProduktentwicklungB - Unternehmenssteuerung Gewinnung vonÜbersichtlichkeit Verknüpfung von Datenquellen Schnelle Dashboard-Erstellung Keine ETL Viele Konnektoren Zielgruppe Marketing Vertrieb
  22. 22. WasIstBigData.deSpezialisierte ArchitekturNeuer DatenstreamDatenpool Batch ViewRealtime ViewAnfragenLambda Architecture
  23. 23. WasIstBigData.deBeispiel: Spezialisierte ArchitekturBatch LayerBatch ViewData MessagingRSSWebseitenSpeed LayerData Processing Realtime View
  24. 24. WasIstBigData.deSoftware zum allgemeinen Überblick
  25. 25. WasIstBigData.deAnwendungsbereicheBankwesenEinzelhandelKommunikationSpielentwicklungBildungseinrichtungMarketingSocial MediaStädteverwaltungMedizinManufacturing
  26. 26. WasIstBigData.deUmsetzung einer praktischenArchitektur mit neusten Technologien
  27. 27. WasIstBigData.deUmsetzung einer praktischenArchitektur mit neusten TechnologienMARKETINGCHANNELSDATA MINING CAMPAIGN MANAGEMENT REPORTINGDATA SCIENTESTWORKPLACEBIG DATA ANALYTICS REAL TIME DATA CUSTOMER CENTRICDATA WAREHOUSERAW DATA STORESOURCE SYSTEMSEventSystemSupportSystemWalletSystemPortalCRM Social Media Controlling Webseite Shop Finance Sales …Point of Sale E-mail Social Media Online Werbung Landing Page
  28. 28. WasIstBigData.deBigData in UnternehmenEducateMarktbeoachtungund Informations-zusammenstel-lungExploreStrategie- undRoadmap-zusammenstellung,basierend aufBedürfnisse undHerausforderungen imUnternehmenEngagePilotprojekt.Bestimmen vonNutzen undBedarfExecuteErstellen voneiner oder mehrInitiativen undAuswertung vonAnalysenProzent derBefragten24%Prozent derBefragten6%Prozent derBefragten22%Prozent derBefragten47%Die Befragten wurden gebeten, den aktuellen Stand ihrer BigData-Aktivitäten innerhalb ihrer Organisationen zubestimmen. Durch Rundungen ist es nicht gleich 100%. Befragte=1061Copyright: Leitfaden BigData im Praxiseinsatz – BITKOM Studie
  29. 29. WasIstBigData.deIdentifizierungder UseCasesZusammenstellungder TeamsIdentifizierungder Daten-quellenPlanung derHardwareSoftware build orbuyFestlegen desBugetsVerankerung imUnternehmenProjektplanungTechnischeUmsetzungDatenaggregationSchulungenErgebnistestsInterpretationder ErgebnisseLivestellungSicherheitskonzeptROI BestimmungAnleitung:Einführung von BigData
  30. 30. WasIstBigData.deAusblick: Neue Möglichkeiten• Neue DatenquellenFundiertereEntscheidungen• Durch Integration von verschiedenen Datenquellen,erhält man ein gesamtheitlicheres BildDifferenziertereEntscheidungen• Kurze Integration• Schnelle DatenverarbeitungSchnellereEntscheidungen• Abkürzen von BI Integrationsprozessen• Einsparen teurer SystemeKostengünstigereEntscheidungen
  31. 31. WasIstBigData.deFazit:Für spezifische FragenBasis Hadoop undandere Open-Source-ToolsUmfangreicheProjekteZielgruppe:• Neue Werkzeuge• Als Teil der eigenen Software• Komplexe FragestellungenÜberblickscharakter Fertige ToolsFür jedenerlernbarSchnelle Integrationvon externen undinternenDatenquellenSpezialisierte IntegrationUnternehmenssteuerung
  32. 32. WasIstBigData.deEigene Erfahrung Erste Einführungen von BigData im Bereich kundenspezifischer Fragen Die Voraussetzung für zukunftssichere Lösungen ist eine erweiterbare undskalierbare Datenbasis (echofy - SPOT - Infrastruktur) Die Strategie wird in 1/3 der Fälle vom Top-Management beschlossen Erste Datenquellen für Pilotprojekte und Implementierungen sind interneSysteme und neue Systeme Mitarbeiter benötigen analytische Fähigkeiten, die oft am Anfang noch nichtzur Verfügung stehen. Während der Einführung eines BigData-Projekts erfahren die Beteiligtenverschiedene Stufen Information Datensammlung Erarbeitung der Fragestellungen Bereitstellung der Ergebnisse

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