Das Dokument bietet eine Einführung in Big Data für Unternehmen, einschließlich Definitionen, Anwendungen und Infrastrukturen. Es beschreibt die fünf V's von Big Data: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Glaubwürdigkeit und Wert sowie verschiedene spezialisierte Analyse-Techniken. Zudem werden Schritte zur Planung und Umsetzung von Big Data-Projekten sowie relevante IT-Lösungen und -Infrastrukturen vorgestellt.

1. Arjan Burger
Einführung Big Data für Unternehmen
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Programm
• Was sind Big Data?
• Zahlen und Fakten
• Spezialisierungen innerhalb Big Data
• Branchen
• Analyse-Techniken
• Infrastruktur & Tools

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Ausgangspunkt
„Big Data” ist für Sie interessant, wenn…
•…Sie über viele Daten verfügen
•…Sie daraus einen Mehrwert generieren möchten
•…Sie bereits sind Umzudenken und -strukturieren

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Big Data Anwendungen
• Die Kundenkarte
• Logistik-Tracking
• Personalisierte Webseiten
• Wissenschaftliche Aufgaben

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Merkmale Big Data
Die 5 V’s:
– Volume
– Variety
– Velocity
– Veracity
– Value

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Volume
• Vieeeeeeeeeel Daten
• Abhängig von Organisation
• Neue Technologien sorgen für mehr
Möglichkeiten

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Variety
• Verschiedenartigkeit der Datan
• Erfassung
– Strukturiert
– Unstrukturiert
– Halb-strukturiert
• Mehrere Quellen

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Velocity
• „Geschwindigkeit“ der Daten
– Erfassung neuer Daten
– Analytische Verarbeitung: (Near)Realtime?

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Veracity
• Glaubwürdigkeit
• Zuverlässigkeit
• Genauigkeit durch größeres Datenvolumen
erhöht
– Beispiel: Verbesserung von Rechtschreibfehlern
in Google

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Value
• Welcher (Mehr)Wert kann aus den Daten
gezogen werden?
• Abwägung Kosten - Nutzen

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Jahresumsatz Big Data-Lösungen in Deutschland

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Branchen
• Finanzdienstleistung
• Gesundheitswesen
• Mobilität und Infrastruktur
• Öffentliche Behörden
• Ihre Branche?

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IT-Infrastruktur

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Datenbanken
(Verschiedene Quellen)
Data Collector / Data Transformator
oder
Data
Lake
Data
Warehouse

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IT-Infrastruktur
• Auswahl der Datenbank(en)
• Verbinden der Datenbanken
• Data Warehouse
• Data Lake

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Data Warehouse
• Sammelt Daten aus verschiedenen Quellen
und fügt sie zu neuer Struktur zusammen
• Strukturierte Daten
• Grundsätzlich neue Database

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Data Lake
• So viel wie möglich: Originaldaten aus
Originalquelle
• Nicht transformiert (und oft unstrukturiert)

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Spezialisierungen

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Spezialisierungen
Data
Mining
Predictive
Analytics

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Data Mining
• “Lassen Sie die Daten arbeiten!”
• Suche nach statistische Korrelationen,
Mustern und Beziehungen in den Daten,
mithilfe von
– Algorithmen
– Entscheidungsbäumen
– Neuralen Netze

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Entscheidungsbaum

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Predictive Analytics
• Verhaltensmuster analysieren und damit:
• Verhalten vorhersagen
– (z.B. Amazon Kaufempfehlungen)
• “Data-driven” Entscheidungen
• Vorhersagemodelle entwickeln

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Planung im Unternehmen

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Planung
• Bestandsaufnahme
• Ziel definieren
• Rollen verteilen & Erwartungen definieren
• Managementstrukturen definieren
• IT-Infrastruktur schaffen
• Loslegen!

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Strategie: Bestandsaufnahme
• Welche Daten sind verfügbar?
• Welche Art von Daten stehen zur Verfügung?
• Wer ist der Eigentümer dieser Daten?
• Wie sind die Daten verfügbar (online/offline)?

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Ziele definieren
• Was versprechen Sie sich von Big Data?
• Welcher Mehrwert soll generiert werden?
z.B.
– Umsatzsteigerung
- Optimierung der Betriebsprozesse
– Kostenreduzierung
– Andere Ziele

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Managementstrukturen
• Verantwortlichkeit
• Zeitraum
• Monitoring
• Budget
• Intern vs. Cloud

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Konkrete IT-Lösungen

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Konkrete IT-Lösungen
• IT ist der Motor von Big Data
• Cloud VS. Non-Cloud
• SQL VS. NoSQL
• Rechenleistung (einkaufen)
• Architektur

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NoSQL
• Unstrukturiert
• Konzentriert auf große Mengen Daten
• “No-schema”-Datenbanken
• Nicht-traditionelle Datenbanken
• MongoDB
• Cassandra
• Elastic (Elasticsearch)
• Hbase (gebouwd op Hadoop)

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Hadoop / Mapreduce
• Kann großes Volumen an Daten speicheren
und verarbeiten (MapReduce)
• Sehr robust (erkennt automatisch Fehler und
versucht diese zu beheben)
„Hadoop bewegt nicht die Daten,
sondern den Prozess“

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Und jetzt?
• Bewerten Sie die Anforderungen Ihrer
Organisation
• Eignen Sie sich das nötige Wissen an
• Beginnen Sie mit einem kleinen Projekt

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Big Data Academy
• Foundation
• Big Data Manager
• Big Data Analyst
• Big Data Programmer
• Big Data Architect
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Fragen?
Bitte kontaktieren Sie uns!
Big Data-Beratung: Heiko Knierim
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