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Wie gelingt der Schnellstart in die neue Informationsökonomie in Folge der digitalen
Transformation? Antworten erhielten die mehr als 200 Teilnehmer vor Ort und noch
einmal über 200 Zuschauer des Live-Streams von den Referenten.
Umdenken erforderlich, so der Konsens beim SAS Big Data Analytics Forum 2015: Digital or Tie!.
Und damit war gemeint, dass, wer sich nicht innerhalb der nächsten Monate digital transformiere,
vom Markt verschluckt werde. Wer nicht sein analoges Denksystem, symbolisiert durch den
Dresscode der Krawatte, zugunsten eines digitalen Denksystems aufgebe, dessen Prognose
stünde in seinem Umfeld schlecht.
In der Folge der digitalen Transformation entstehen neue Geschäftsmodelle, die die
traditionellen herausfordern.
Auch bestehende Organisationen befinden sich im Wandel: sie wollen Phänomene wie das
Internet der Dinge und Big Data für neue Geschäftsideen nutzen; dafür nutzen sie neue
Vorgehensweisen wie das Big Data Lab, um Use Cases zu entwicklen; sie bauen Analytics-
Infrastrukturen auf, um gewonnen Erkenntnisse in operative Prozesse zu integrieren.
Hadoop avanciert zum strategischen Baustein moderner Organisationen.
Es ist ein Fehler, Big-Data-Projekte innerhalb der vorhandenen IT-Infrastruktur umsetzen zu wollen.
Stattdessen müsse man produktive Umgebung und Experimentierfeld trennen – wie es eben im Lab
möglich ist. Das Lab als Innovationstrichter: Dieser ist oben ganz breit und offen für jede Art von
Information und kreativen, aber noch vagen Ideen, unten kommt im besten Fall ein Ergebnis raus. Als
letzten Schritt im Prozess erarbeitet der Data Scientist im Lab in enger Zusammenarbeit mit der
Fachabteilung ein statistisches Modell. Nach dem „Fail-Fast“-Prinzip wird ein Ansatz nach zwei Wochen
verworfen, wenn sich bis dahin kein Erfolg gezeigt hat.
• Wie müssen die Menschen im Big Data Lab aussehen?
• Wie groß muss ein Lab sein?
• Data Scientists – das sind keine alles könnendes Genie – es sind Teams
• Ohne Business Experten geht nichts
• Business Intelligence Competence Center und Big Data Lab sind zwei getrennte
Teams, die Hand in Hand arbeiten
• Auch im Big Data Lab gilt: den Erfolg messen
• Big Data Lab ist eine Infrastruktur-Investition – kein Projekt
• Unbedingt nötig: Empowerment durch das Top-Management
• Es muss einfach sein, neue Ideen in einem Big Data Lab zu verifizieren
• agile Arbeitsweisen sind Pflicht
Als schlüsselfertige Infrastruktur bietet das Big Data Lab von SAS genau das Experimentierfeld,
das Unternehmen benötigen, um sich die ganze Bandbreite der Big-Data-Möglichkeiten zu
erschließen. Und zwar, indem sie nicht mit vorgefertigten Fragen und Modellen an die Daten
herangehen, sondern – umgekehrt – schauen, was die Daten ihnen zu bieten haben. Nicht selten
sind dies neue Geschäftsmodelle.
• Fragestellungen / neue Ideen werden im Big Data Lab evaluiert
• Ergebnisse können sein
• Es bringt nichts, sich weiter damit zu beschäftigen –untaugliche Ideen können aussortiert werden
• Es lohnt sich weiter zu machen - der Vorteil des Big Data Labs ist: es generiert pragmatische Ansätze für
die produktive Umsetzung
• Eine wichtige Erkenntnis der Konferenzteilnehmer: Big Data Analytics ist keine
Zukunftsvision, sondern gelebte Realität
• Es lohnt sich von den Erfahrungen anderer zu lernen – auch über die Grenzen der
Branchen hinweg
• Alle können von Big Data Analytics profitieren, weil sie mehr Erkenntnisse aus ihren Daten
bzw. aus der Verknüpfung verschiedener Daten gewinnen können
• Visualisierung ermöglicht es, viel mehr Business Experten in der Organisation mit neuen Erkenntnissen zu
versorgen
• Die Daten einer Organisation sind ein wertvoller Aktivposten, mit dem sich sich die Wertschöpfung steigern
lässt
• Organisationen, die eine Kultur der kontinuierlichen Analyse in allen Bereichen etablieren, steigern ihren
Erfolg
• Neue Datentypen und Datenquellen – extern wie intern verfügbar – eröffnen neue
Potenziale für Wertschöpfung
• Das ist keine Theorie – das ist bereits gelebte Praxis
• Das sind Regeln und Arbeitsweisen eines guten Innovationsteams, d.h. des Big Data Labs
• Empowerment durch das Top Management
• Fachliches Know-how sorgt für die richtigen Fragen
• Data Scientists sorgen für die Richtigkeit der Analysen
• Experimentierfreudigkeit und agile Arbeitsweisen liefern schnell verwertbare Use Cases
• Das Big Data Lab schafft einen organisierten Rahmen für kontinuierliche Innovation
Technologische Lösungen ermöglichen es auf einfache Weise und ohnen den operativen Betrieb
zu stören:
• Alle interessanten Daten für weitere Analysen zur Verfügung stellen
• neue Erkenntnisse durch Visualisierung und analytische Modellbildung zu gewinnen
SAS liefert das Innovationslabor als schlüsselfertige Umgebung, komplett mit Schulung und
Coaching für die Arbeit in der digitalen Experimentierküche
• Sie investieren ihre wertvolle Zeit in die Frage nach dem richtigen Anwendungsfall für das
Business und nicht in das Zusammensuchen von geeigneten Komponenten, der
notwendigen und schwierigen technischen Integration, das Schulen von Mitarbeitern in
heterogenen Technologie-Stacks.
Digitalisierung und datenbasierte Entscheidungen betreffen künftig alle im Unternehmen - in
praktisch allen Branchen
• Ihre Fachbereiche sind nahe am Markt.
• Mit leicht verständlicher Analytik verkürzen Sie die Entwicklungszyklen für datenbasierte
Innovation.
Mit SAS gelingt der Transfer von der Innovation in die Industrialisierung – sozusagen aus
dem Designlabor auf das Fließband.
• Big Data Lab und Factory fußen auf der gleichen technologischen Basis. Die Integration
erfolgt metadaten-gestützt.
• der gesamte analytische Lebenszyklus kann professionell, transparent und
nachvollziehbar gemanagt werden. Skalierbar und auch im großen Stil sehr effizient.
Sie haben Appetit auf mehr Informationen bekommen?
Greifen Sie zu!
• Rückblick auf das Big Data Analytics Forum 2015
(inklusive Handouts und Videoaufzeichnungen der Vörträge)
• Webinar „So finden Sie Ihre Big Data Use Cases“
• Weitere Informationen zum Big Data Lab
Oder kontaktieren Sie uns!
• info@sas.de
• (+49) 06221 – 41 51 23

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Big Data Analytics Forum 2015: Wie gelingt der Schnellstart in die neue Informationsökonomie?

  • 1. Wie gelingt der Schnellstart in die neue Informationsökonomie in Folge der digitalen Transformation? Antworten erhielten die mehr als 200 Teilnehmer vor Ort und noch einmal über 200 Zuschauer des Live-Streams von den Referenten.
  • 2. Umdenken erforderlich, so der Konsens beim SAS Big Data Analytics Forum 2015: Digital or Tie!. Und damit war gemeint, dass, wer sich nicht innerhalb der nächsten Monate digital transformiere, vom Markt verschluckt werde. Wer nicht sein analoges Denksystem, symbolisiert durch den Dresscode der Krawatte, zugunsten eines digitalen Denksystems aufgebe, dessen Prognose stünde in seinem Umfeld schlecht.
  • 3. In der Folge der digitalen Transformation entstehen neue Geschäftsmodelle, die die traditionellen herausfordern.
  • 4. Auch bestehende Organisationen befinden sich im Wandel: sie wollen Phänomene wie das Internet der Dinge und Big Data für neue Geschäftsideen nutzen; dafür nutzen sie neue Vorgehensweisen wie das Big Data Lab, um Use Cases zu entwicklen; sie bauen Analytics- Infrastrukturen auf, um gewonnen Erkenntnisse in operative Prozesse zu integrieren.
  • 5. Hadoop avanciert zum strategischen Baustein moderner Organisationen.
  • 6. Es ist ein Fehler, Big-Data-Projekte innerhalb der vorhandenen IT-Infrastruktur umsetzen zu wollen. Stattdessen müsse man produktive Umgebung und Experimentierfeld trennen – wie es eben im Lab möglich ist. Das Lab als Innovationstrichter: Dieser ist oben ganz breit und offen für jede Art von Information und kreativen, aber noch vagen Ideen, unten kommt im besten Fall ein Ergebnis raus. Als letzten Schritt im Prozess erarbeitet der Data Scientist im Lab in enger Zusammenarbeit mit der Fachabteilung ein statistisches Modell. Nach dem „Fail-Fast“-Prinzip wird ein Ansatz nach zwei Wochen verworfen, wenn sich bis dahin kein Erfolg gezeigt hat.
  • 7. • Wie müssen die Menschen im Big Data Lab aussehen? • Wie groß muss ein Lab sein? • Data Scientists – das sind keine alles könnendes Genie – es sind Teams • Ohne Business Experten geht nichts • Business Intelligence Competence Center und Big Data Lab sind zwei getrennte Teams, die Hand in Hand arbeiten • Auch im Big Data Lab gilt: den Erfolg messen
  • 8. • Big Data Lab ist eine Infrastruktur-Investition – kein Projekt • Unbedingt nötig: Empowerment durch das Top-Management • Es muss einfach sein, neue Ideen in einem Big Data Lab zu verifizieren • agile Arbeitsweisen sind Pflicht
  • 9. Als schlüsselfertige Infrastruktur bietet das Big Data Lab von SAS genau das Experimentierfeld, das Unternehmen benötigen, um sich die ganze Bandbreite der Big-Data-Möglichkeiten zu erschließen. Und zwar, indem sie nicht mit vorgefertigten Fragen und Modellen an die Daten herangehen, sondern – umgekehrt – schauen, was die Daten ihnen zu bieten haben. Nicht selten sind dies neue Geschäftsmodelle.
  • 10. • Fragestellungen / neue Ideen werden im Big Data Lab evaluiert • Ergebnisse können sein • Es bringt nichts, sich weiter damit zu beschäftigen –untaugliche Ideen können aussortiert werden • Es lohnt sich weiter zu machen - der Vorteil des Big Data Labs ist: es generiert pragmatische Ansätze für die produktive Umsetzung
  • 11. • Eine wichtige Erkenntnis der Konferenzteilnehmer: Big Data Analytics ist keine Zukunftsvision, sondern gelebte Realität • Es lohnt sich von den Erfahrungen anderer zu lernen – auch über die Grenzen der Branchen hinweg • Alle können von Big Data Analytics profitieren, weil sie mehr Erkenntnisse aus ihren Daten bzw. aus der Verknüpfung verschiedener Daten gewinnen können
  • 12. • Visualisierung ermöglicht es, viel mehr Business Experten in der Organisation mit neuen Erkenntnissen zu versorgen • Die Daten einer Organisation sind ein wertvoller Aktivposten, mit dem sich sich die Wertschöpfung steigern lässt • Organisationen, die eine Kultur der kontinuierlichen Analyse in allen Bereichen etablieren, steigern ihren Erfolg
  • 13. • Neue Datentypen und Datenquellen – extern wie intern verfügbar – eröffnen neue Potenziale für Wertschöpfung • Das ist keine Theorie – das ist bereits gelebte Praxis
  • 14. • Das sind Regeln und Arbeitsweisen eines guten Innovationsteams, d.h. des Big Data Labs • Empowerment durch das Top Management • Fachliches Know-how sorgt für die richtigen Fragen • Data Scientists sorgen für die Richtigkeit der Analysen • Experimentierfreudigkeit und agile Arbeitsweisen liefern schnell verwertbare Use Cases
  • 15. • Das Big Data Lab schafft einen organisierten Rahmen für kontinuierliche Innovation
  • 16. Technologische Lösungen ermöglichen es auf einfache Weise und ohnen den operativen Betrieb zu stören: • Alle interessanten Daten für weitere Analysen zur Verfügung stellen • neue Erkenntnisse durch Visualisierung und analytische Modellbildung zu gewinnen
  • 17. SAS liefert das Innovationslabor als schlüsselfertige Umgebung, komplett mit Schulung und Coaching für die Arbeit in der digitalen Experimentierküche • Sie investieren ihre wertvolle Zeit in die Frage nach dem richtigen Anwendungsfall für das Business und nicht in das Zusammensuchen von geeigneten Komponenten, der notwendigen und schwierigen technischen Integration, das Schulen von Mitarbeitern in heterogenen Technologie-Stacks.
  • 18. Digitalisierung und datenbasierte Entscheidungen betreffen künftig alle im Unternehmen - in praktisch allen Branchen • Ihre Fachbereiche sind nahe am Markt. • Mit leicht verständlicher Analytik verkürzen Sie die Entwicklungszyklen für datenbasierte Innovation.
  • 19. Mit SAS gelingt der Transfer von der Innovation in die Industrialisierung – sozusagen aus dem Designlabor auf das Fließband. • Big Data Lab und Factory fußen auf der gleichen technologischen Basis. Die Integration erfolgt metadaten-gestützt. • der gesamte analytische Lebenszyklus kann professionell, transparent und nachvollziehbar gemanagt werden. Skalierbar und auch im großen Stil sehr effizient.
  • 20. Sie haben Appetit auf mehr Informationen bekommen? Greifen Sie zu! • Rückblick auf das Big Data Analytics Forum 2015 (inklusive Handouts und Videoaufzeichnungen der Vörträge) • Webinar „So finden Sie Ihre Big Data Use Cases“ • Weitere Informationen zum Big Data Lab Oder kontaktieren Sie uns! • info@sas.de • (+49) 06221 – 41 51 23