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Wie Big Data
Geschäftsmodelle verändert
André Münger
Pivotal
BUILT FOR THE SPEED OF BUSINESS
Pivotal:
Wie Big Data Geschäftsmodelle
verändert
December, 2nd 2013
André Münger
Big Data Ambassador
amuenger@gopivotal.com
+41 79 708 85 99

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

3
During the last
Two Years…

…a switch was
toggled.
Big Data migrated from
a problem to be dealt
with to an

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

opportunity to
be exploited
4
Monetisierung

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

5
Big Data Monetisierung

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

6
Dilbert goes Big Data

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

7
The value of data over time
Pivotal’s
Main
Focus

Value of
Data ($)

Data Warehouse
BI
MPP (massive parallel
processing) as a
technology innovation
to process data more
effectively and cost optimised

Real-Time

µs

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

ms

Hadoop

s

hour

day

month

year

yr+

Time

8
Value

We Have Big Data We Need Fast Data
Business event “Moment of Impact”
Data captured
C

Intelligence delivered
Decision Taken
Opportunity

Missed Opportunity “Too late to take action”
Time

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

9
Übersicht Big Data Markt und Veränderungen in den letzten 2
Jahren
•  Übergang von einer «Technologieverliebtheit» zu
konkret generiertem Wert durch die Anwendung.
è Data Science
•  Erste Konsolidierungswelle ist abgeschlossen
•  Neue Anbieter wie «Sand am Meer»
è Goldgräberstimmung
•  Übergang von der Betrachtung isolierter Anwendungsmöglichkeiten hin zur Betrachtung von möglichen
Gesamtarchitekturen.

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10
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Hours!

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11
Das Vermächtnis von Dante Alighieri
Menschen

IT und Big Data

Fun – Prinzip:

Paradies

Wert

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Analytics
Monetarisierung!

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Schmerz - Prinzip:

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Data Warehouse
BI

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12
Umverteilung / Neudefinition

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13
«Man muss den Mantel konkreter
Tätigkeit im Alter dichter um die
Schultern ziehen, um bei
herandringender Weltraumkälte
bestehen zu können.»
Heimito von Doderer

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14
Change ahead …
SAP mit SAS und Cloud Foundry
Teradata gegen SAP mit TAS
Oracle mit Microsoft
IBM mit Cloud Foundry
???

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15
Möglichkeitsraum
Big Data

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16
Möglichkeitsraum Big Data
R
E
L
E
V
A
N
Z

KREATIVITAET

Intern,
strukturiert
Intern, semi-strukturiert,
Unstrukturiert
(z.B. Dokumente, Logs,
E-Mails, etc.)

Partner Daten !!!

Externe Daten
(z.B. News & Social Media, Sensor, etc.)
Open Data
Open Government Data

Volumen
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17
Big Data
= Culture Change

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«Analytische
Unternehmen sind
besser als andere.»

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19
Was ist, was macht Analyse ?

Gruppierung

Vorhersage

Optimierung

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20
What Matters: Apps. Data. Analytics.
Anwendungen unterstützen das
Business und generieren Daten.
Die Analyse dieser Daten ergibt
neue Funktionen für Anwendungen
und dadurch werden neue Daten
generiert.
Je schneller eine Firma diesen
Zyklus durchläuft, umso besser
wird sie und differenziert sich vom
Mitbewerb.

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21
Personalisierung Angebote

KreditkartenFirma

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Angebot

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22
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Ad-Analytics-Architecture (AAA)
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Data
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24
RTI for Telco – Core Value Proposition
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Detection

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36
© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

25
Leitfaden Big Data Analytics (Architektur / Technologien /
Vorgehen)
Ÿ  Nutzenorientierter Ansatz (Data Science) mit ROI-Studie.
Ÿ  Think Big, start small è Big Data Strategie auf Basis Menschen è
Daten è Plattformen
Ÿ  Keine neuen Silos/Inseln kreieren. è Grosses Augenmerk auf
Integrationsthemata.
Ÿ  Integrative Technologien (In-Memory, MPP, Hadoop, NoSQL, etc. – der
Anwendungsfall definiert die Technologie)
Ÿ  Auf proprietäre HW-Technologien verzichten è X86 als Standard mit
entsprechender Kostenentwicklung.

© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.

26
OUTSTANDING
TECHNICAL TEAM

Agile &
RAD

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Java/Spring

ROB MEE & PIVOTS

CHRIS BEAMS

ENGINEERS
JUERGEN HOELLER

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Science &
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TECHNOLOGISTS
ADRIAN COLYER

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HUYLA EMIR-FARINAS

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JAGS RAMNARAYAN

APURVA DESAI

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20131203 11 pivotal_ wie_big_data_geschäftsmodelle_verändert

  • 1. Wie Big Data Geschäftsmodelle verändert André Münger Pivotal
  • 2. BUILT FOR THE SPEED OF BUSINESS
  • 3. Pivotal: Wie Big Data Geschäftsmodelle verändert December, 2nd 2013 André Münger Big Data Ambassador amuenger@gopivotal.com +41 79 708 85 99 © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 3
  • 4. During the last Two Years… …a switch was toggled. Big Data migrated from a problem to be dealt with to an © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. opportunity to be exploited 4
  • 5. Monetisierung © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 5
  • 6. Big Data Monetisierung © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 6
  • 7. Dilbert goes Big Data © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 7
  • 8. The value of data over time Pivotal’s Main Focus Value of Data ($) Data Warehouse BI MPP (massive parallel processing) as a technology innovation to process data more effectively and cost optimised Real-Time µs © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. ms Hadoop s hour day month year yr+ Time 8
  • 9. Value We Have Big Data We Need Fast Data Business event “Moment of Impact” Data captured C Intelligence delivered Decision Taken Opportunity Missed Opportunity “Too late to take action” Time © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 9
  • 10. Übersicht Big Data Markt und Veränderungen in den letzten 2 Jahren •  Übergang von einer «Technologieverliebtheit» zu konkret generiertem Wert durch die Anwendung. è Data Science •  Erste Konsolidierungswelle ist abgeschlossen •  Neue Anbieter wie «Sand am Meer» è Goldgräberstimmung •  Übergang von der Betrachtung isolierter Anwendungsmöglichkeiten hin zur Betrachtung von möglichen Gesamtarchitekturen. © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 10
  • 11. Technology Cost Ideas Puting a Day into 24 Hours! © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 11
  • 12. Das Vermächtnis von Dante Alighieri Menschen IT und Big Data Fun – Prinzip: Paradies Wert Innovation Analytics Monetarisierung! Purgatorium Performance Schmerz - Prinzip: Kosten Ersatz Data Warehouse BI Hölle © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 12
  • 13. Umverteilung / Neudefinition © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 13
  • 14. «Man muss den Mantel konkreter Tätigkeit im Alter dichter um die Schultern ziehen, um bei herandringender Weltraumkälte bestehen zu können.» Heimito von Doderer © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 14
  • 15. Change ahead … SAP mit SAS und Cloud Foundry Teradata gegen SAP mit TAS Oracle mit Microsoft IBM mit Cloud Foundry ??? © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 15
  • 16. Möglichkeitsraum Big Data © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 16
  • 17. Möglichkeitsraum Big Data R E L E V A N Z KREATIVITAET Intern, strukturiert Intern, semi-strukturiert, Unstrukturiert (z.B. Dokumente, Logs, E-Mails, etc.) Partner Daten !!! Externe Daten (z.B. News & Social Media, Sensor, etc.) Open Data Open Government Data Volumen © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 17
  • 18. Big Data = Culture Change © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.
  • 19. «Analytische Unternehmen sind besser als andere.» © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 19
  • 20. Was ist, was macht Analyse ? Gruppierung Vorhersage Optimierung © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 20
  • 21. What Matters: Apps. Data. Analytics. Anwendungen unterstützen das Business und generieren Daten. Die Analyse dieser Daten ergibt neue Funktionen für Anwendungen und dadurch werden neue Daten generiert. Je schneller eine Firma diesen Zyklus durchläuft, umso besser wird sie und differenziert sich vom Mitbewerb. © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 21
  • 23. Werbeplatzierung Website © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. Ad Server 23
  • 25. RTI for Telco – Core Value Proposition Revenue Generation Revenue Protection Network Efficiency Real-time Location based Mobile Advertising (B2B2C) Real-Time Customer Experience Management (CEM) to reduce churn Network Cost Optimisation Location Based Services (B2C, B2B, B2B2C) Customers Sentiment Analysis & Brand Protection Up-selling to existing customers Real-Time Fraud Detection Network Signalling Efficiency Data Caching at the edge of the network Early network issue prediction One solution across all analytic requirements 36 © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 25
  • 26. Leitfaden Big Data Analytics (Architektur / Technologien / Vorgehen) Ÿ  Nutzenorientierter Ansatz (Data Science) mit ROI-Studie. Ÿ  Think Big, start small è Big Data Strategie auf Basis Menschen è Daten è Plattformen Ÿ  Keine neuen Silos/Inseln kreieren. è Grosses Augenmerk auf Integrationsthemata. Ÿ  Integrative Technologien (In-Memory, MPP, Hadoop, NoSQL, etc. – der Anwendungsfall definiert die Technologie) Ÿ  Auf proprietäre HW-Technologien verzichten è X86 als Standard mit entsprechender Kostenentwicklung. © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. 26
  • 27. OUTSTANDING TECHNICAL TEAM Agile & RAD +700 Java/Spring ROB MEE & PIVOTS CHRIS BEAMS ENGINEERS JUERGEN HOELLER NOELLE SIO Data Science & Analytics PIVOTAL TECHNOLOGISTS ADRIAN COLYER KAUSHIK DAS DAN HOLLE HUYLA EMIR-FARINAS GAVIN SHERRY Hadoop IMDG JAGS RAMNARAYAN APURVA DESAI SUDHIR MENON MATTHIAS RADESTOCK Cloud MPP SQL Web/Mobile MILIND BHANDARKAR MATTHEW KOCHER © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. JAMES WATTERS EDWARD HIEATT LUKE LONERGAN 27
  • 28. BUILT FOR THE SPEED OF BUSINESS