Big Data - einfach erklärt!

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Text of Big Data - einfach erklärt!

  • 1. Big Data einfach erklrtDr. Thomas KeilProgram Marketing Manager Business Analytics, SAS Institute GmbH1Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

2. Gartner Hype CyleBig Data Hype oder Trend?Der Gartner-Hype-Cycle nimmt im Juli 2011 erstmals das Thema Big Data mit auf. Seitdem fllt das Schlagwort immer fter. 2Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. 3. Big Data Worum geht es? Die Menge der Daten wchst 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 berwachung von Maschinen sorgt fr stetig wachsende Datenstrme. Mobile transactionsSensor Data Weiter fortschreitende Digitalisierung (z.B. Patientenakten, Briefverkehr, etc.) Nutzer generieren Inhalte, teils automatisiert (z.B. Bewegungsdaten aufWebsites oder durch Handyortung) Maschinen generieren Daten (z.B. Sensordaten, RFIDs etc.) 4Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. 5. Big Data Eine HerausforderungAuf Englisch klingt das noch besser:Volume, Velocity, Variety es gabschon immer groe Datenmengen, richtig.Aber: nicht so heterogene und schnellanwachsende!Volumen BIG DATA Geschwindig-Heterogenitt 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 ValueMit dieser Studie fiel der Startschuss freine weltweite Big-Data-Euphorie. KeinWunder: die Zahlen, die McKinsey alsWertpotenziale nennt, sind sehrbeeindruckend.Quelle: McKinsey Global Institute, May 2011: Big data: The next frontier for innovation, competition and productivityhttp://www.mckinsey.com/mgi/publications/big_data/pdfs/MGI_big_data_full_report.pdf6 Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. 7. Welche Lsungsanstze gibt es? Besser Genauer Schneller Erfassen Analysieren Umsetzen Neue Datenquellen KomplexeBerechnungen . Ergebnisse in Datenmanagement Geschftsprozesse Explorative Analyse integrierenKombination aus Technik, Organisation und Geschftsmodell 7 Copyright 2011, SAS Institute Inc. All rights reserved. 8. Performance ist der Schlssel! SAS High Performance Analytics vereint neueste Technologien in konkreten Anwendungen. Auch bei starkem Datenwachstum ist die Lsung skalierbar vom Desktop zum Grid! SAS Analytics SAS High-Performance Computing Architecture Flexibility Deployment Flexibility Desktop, SMP, MPP, Grid On Premise, Cloud, Appliance 8Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. 9. Anwendungsszenarien fr jede BrancheIn vielen Unternehmen wird bereits mit BigData experimentiert. Bisher unlsbareProbleme werden lsbar neueMglichkeiten 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/marketingmanagementwww.sas.de/risk-finance Mehrwert generieren durch Big Unser Expertenstandpunkt verrt Das Stresstesting Framework: Data: Studie des Markt- die wichtigsten Schritte fr eine Das Stresstesting vor dem forschungsunternehmenseffektivere Strategie- undHintergrund aktueller Economist Intelligence Unit Marketingplanung. Entwicklungen von Basel IIIZur Studie Zum WhitepaperZum Fachartikel10 Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. 11. Vielen Dank fr Ihre Aufmerksamkeit.Dr. Thomas KeilProgram Marketing Manager Business AnalyticsSAS Institute GmbHthomas.keil@ger.sas.comIm Gesprch bleiben XING: Business Analytics mit SAS Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.