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Big Data – einfach erklärt
Dr. Thomas Keil
Program Marketing Manager Business Analytics, SAS Institute GmbH




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                                  Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Gartner Hype Cyle
Big 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.
“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.
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.
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.
McKinsey-Studie zeigt Big Value
                                                                                Mit dieser Studie fiel der Startschuss für
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                                                                                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 productivity
http://www.mckinsey.com/mgi/publications/big_data/pdfs/MGI_big_data_full_report.pdf                                          6



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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



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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



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Anwendungsszenarien für jede Branche
                                                In vielen Unternehmen wird bereits mit „Big
                                                Data“ experimentiert. Bisher unlösbare
                                                Probleme werden lösbar – neue
                                                Möglichkeiten tun sich auf.




                                                                                              9



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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



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SAS Institute GmbH

thomas.keil@ger.sas.com

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Big Data - einfach erklärt!

  • 1. Big Data – einfach erklärt Dr. Thomas Keil Program Marketing Manager Business Analytics, SAS Institute GmbH 1 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  • 2. Gartner Hype Cyle Big 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. “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. 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. 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. 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 productivity http://www.mckinsey.com/mgi/publications/big_data/pdfs/MGI_big_data_full_report.pdf 6 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
  • 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. 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. 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. 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. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Dr. Thomas Keil Program Marketing Manager Business Analytics SAS Institute GmbH thomas.keil@ger.sas.com Im Gespräch bleiben XING: Business Analytics mit SAS Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.