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1Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Big Data – einfach erklärtDr. Thomas Keil
Program Marketing Manager Business Analytics, SAS Institute GmbH
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Gartner Hype CyleBig 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.
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“Big Data” – Worum geht es?
Source: An IDC White Paper - sponsored by EMC. As the Economy Contracts, the Digital Universe Expands. May 2009.
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Die Menge der Daten wächst exponentiell. Es kommen immer neue Datenquellen hinzu – und diese Daten werden immer heterogener.
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Wie entsteht Big Data?
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.)
Nicht nur im Social Web werden gigantische Datenmenge erzeugt – auch die Überwachung von Maschinen sorgt für stetig wachsende Datenströme.
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Big Data – Eine Herausforderung
Volumen
HeterogenitätGeschwindig-keit
BIG DATA
Es kommt darauf an, den Wert der Daten zu erkennen und zu nutzen!
Auf Englisch klingt das noch besser: „Volume“, „Velocity“, „Variety“ – es gab schon immer große Datenmengen, richtig. Aber: nicht so heterogene und schnell anwachsende!
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McKinsey-Studie zeigt Big Value
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.pdf
Mit dieser Studie fiel der Startschuss für eine weltweite Big-Data-Euphorie. Kein Wunder: die Zahlen, die McKinsey als Wertpotenziale nennt, sind sehr beeindruckend.
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Besser Erfassen• Neue Datenquellen• Datenmanagement
Genauer Analysieren• Komplexe
Berechnungen• Explorative Analyse
Schneller Umsetzen. Ergebnisse in Geschäftsprozesse integrieren
Kombination aus Technik, Organisation und Geschäftsmodell
Welche Lösungsansätze gibt es?
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Performance ist der Schlüssel!
SAS® Analytics
Desktop, SMP, MPP, Grid
Architecture Flexibility Deployment Flexibility
On Premise, Cloud, Appliance
SAS® Grid Computing
SAS® In-Database
SAS® In-Memory Analytics
SAS® High-Performance Computing
SAS High Performance Analytics vereint neueste Technologien in konkreten Anwendungen. Auch bei starkem Datenwachstum ist die Lösung skalierbar –vom Desktop zum Grid!
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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.
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Aktuelle Informationen, Studien und Downloads
Risikomanagement:
www.sas.de/risk-finance
Das Stresstesting Framework:
Das Stresstesting vor dem
Hintergrund aktueller
Entwicklungen von Basel III
Zum Fachartikel
Marketing / CRM:
www.sas.de/marketingmanagement
Unser Expertenstandpunkt verrät
die wichtigsten Schritte für eine
effektivere Strategie- und
Marketingplanung.
Zum Whitepaper
Business Analytics / IT:
www.sas.de/business-analytics
Mehrwert generieren durch Big
Data: Studie des Markt-
forschungsunternehmens
Economist Intelligence Unit
Zur Studie
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
Dr. Thomas KeilProgram Marketing Manager Business AnalyticsSAS Institute GmbH
Im Gespräch bleiben XING: Business Analytics mit SAS
