big data: trends, treiber und potenziale

Dr. Moritz GommBusiness Development Manager

09. Juli 2013, München

© Zühlke 2013Willkommen im Datenrausch | Dr. Moritz Gomm

• Vernetzte Geräte und Big-Data-Technologien (Daniel Scheu)

• Datenströme in der Praxis (Christoph Bröcker)

• Big-Data-Architekturen (Georg Molter)

• NoSQL: Datenhaltung Gangnam Style (Stephan Volmer)

• Chancen und Risiken der Cloud (Alexander Appel)

• Datenvisualisierung (Sebastian Schmitt)

Unser Programm heute

2. Juli 2013 Folie 2


Immer mehr Produkte werden vernetzt

• Logistik Flotten- und Auftragsmanagement

• Industrie Ferndiagnose, -Wartung und -Steuerung

• Medizin Patientenüberwachung, MobileHealth

• Gebäude Heimautomatisierung

• Energie Smart Metering, Smart Grid

• Banken Geldautomaten

• Handel eTags, PoS Terminal

• Automotive Connected Car

• Versicherungen “Pay as you drive” Tarifmodelle

• …



Big Data

Immer mehr Produkte werden vernetzt Die so gewonnen Daten sind die Basis für die Geschäftsmodelle von morgen• Logistik

• Industrie

• Medizin

• Gebäude

• Energie

• Banken

• Handel

• Automotive

• Versicherungen

• …



Big Data

Immer mehr Produkte werden vernetzt Die so gewonnen Daten sind die Basis für die Geschäftsmodelle von morgen• Logistik

• Industrie

• Medizin

• Gebäude

• Energie

• Banken

• Handel

• Automotive

• Versicherungen

• …

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…und wo stehen Sie heute?

Vernetzte Produkte

• Ideenfindung: Der Mehrwert von Vernetzung wird analysiert

• Erprobung: Erste Pilotprojekte sind umgesetzt

• Marktdurchdringung: Vernetzte Produkte werden bereits verkauft

Big-Data-Technologien

• Cloud-Dienste in der Erprobung

• Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken

• Appliances / InMemory im Einsatz2. Juli 2013 Folie 6

© Zühlke 2013

Dr. Moritz Gomm

Vernetzte Produkte und Big Data – wo geht die Reise hin?Fünf Thesen zur Einstimmung

Willkommen im Datenrausch | Dr. Moritz Gomm

2. Juli 2013Folie 7


I. Daten werden der vierte Produktionsfaktor neben Arbeit, Kapital und Boden.



II. Die interessantesten Unternehmensdaten liegen außerhalb Ihres Unternehmens.



III. Die Apps von morgen sind Daten:„Data Mash-Ups“ (Open Data)



IV. Big Data entstand durch das Social Web. Denn Milliarden Menschen wurden zu „Sensoren“ und „Datenschleudern“.

Jetzt folgen die Maschinen und Geräte…2. Juli 2013 Folie 11


Weltbevölkerung & Connected Products

Bild: http://www.spiegel.de/netzwelt/web/netzwelt-ticker-zeitung-erfindet-facebook-aus-nutzer-in-panik-a-738618.html

2003 2010 2015(Prognose)

6.3 0.5 6.8 12.5 7.2 25

Mrd

.

Quelle: Cisco IBSG 2011 2. Juli 2013 Folie 12

V. Die IT der „Connected Products“ hat ganz andere (Daten-)Herausforderungen als die Corporate IT.• ERP, PPS, CRM• Arbeitsplatzrechner•Mitarbeiter als User•…

häufig „green field“

i.d.R. „brown field“

• Connected Products

• NoSQL

• Cloud• InMemory /

Appliances

Product ITNeu

Corporate IT

© Zühlke 2013

Dr. Moritz Gomm

Big Data und vernetzte Produkte: Treiber, Potentiale, HerausforderungenDaniel Scheu

2. Juli 2013Folie 14

© Zühlke 2013Big Data und vernetzte Produkte: Treiber, Potentiale, Herausforderungen | Dr. Moritz Gomm, Daniel Scheu

Agenda

1. Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passen

2. Treiber und Potentiale von Big-Data-Technologien

3. Herausforderungen an die IT durch Big Data



Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passenHerausforderungen der Product IT

Time-to-Market

Kurze Produktlebenszyklen

Geringe Entwicklungsbudgets

Absatzmengen sind schwer prognostizierbar

Heterogener „Datenanteil“

Neue Geschäftsmodelle

• Connected Products

• NoSQL

• Cloud

• InMemory /

Appliances

Product ITNeu



Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passenInside und Outside Data

Mar

kt

Kunden

Wettbewerb

Social Media

Open Data

Produktnutz

ung

…

Intranet

ERPCRM

…

Fire

wall

InsideData

OutsideData



Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passenInside und Outside Data

Terminkalender

Nutzungsdaten

Fire

wall

InsideData

OutsideData

Fire

wall

InsideData

Wetterprognose



z.B. unstrukturiertz.B. 1 Mio. Nachrichten/Sek.

Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passenDimensionen von Big Data

z.B. > Petabyte

Volume

Velocity

Variety

Wenn mindestens eine Dimensionen unzureichend mit „traditionellen“ Lösungsansätzen abgebildet werden kann, sprechen wir von „Big Data“.

z.B. 365 Mal mehr Daten

z.B. Realtime-Auswertung

z.B. Open Data



Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passenBig Data in der Product IT

…

…

Die Product IT kanndiese Früchte ernten!



Agenda






Treiber und Potentiale von Big DataDie Suche nach der angemessenen Lösung“Attempting to force one

technology or tool to satisfy a particular need for which another tool is more effective and efficient is like attempting to drive a screw into a wall with a hammer when a screwdriver is at hand: the screw may eventually enter the wall, but at what cost?”

Edgar Frank Codd (Urvater des relationalen Modells), 1994



Treiber und Potentiale von Big DataRelationale Datenbanken vs. Big Data

Relationale Datenbanken halten Daten aus jeder Perspektive solide – auf Kosten von Durchsatz, Skalierbarkeit und Flexibilität hinsichtlich der Datenstruktur.

Big-Data-Technologien (NoSQL, MapReduce, Distributed Realtime Computation, Cloud …) skalieren sehr gut und die Datenstrukturen sind flexibel.



Big-Data-Technologien sind gegenüber klassischen Technologien:

• Pragmatisch – sie lösen bis dato ungelöste Probleme, indem sie sich stark auf bestimmte Aspekte fokussieren

• Leichtgewichtig – sie haben oftmals simple APIs und lassen sich mit geringem Aufwand integrieren

• Unbelastet – sie brechen mit der Tradition

Treiber und Potentiale von Big DataEigenschaften von Big-Data-Technologien

• Kostengünstig – sie verknüpfen horizontalen Scale-Out mit Open-Source-Lizenzen

• Kombinierbar – sie ermöglichen zahlreiche neue Lösungsansätze

„Make-Your-Choice“ statt „One-Size-Fits-All“!



Agenda






• Heterogene Daten

• Vervielfältigung des Datenvolumens

• Globale Verteilung

• Echtzeitauswertungen

• Outside Data

Einsatzszenarien fürBig-Data-Technologien

Herausforderungen an die ITHerausforderungen vernetzter Produkte



?

MapReduce

DWH

Key-Value Store

OLTP

Herausforderungen an die ITIntegration in die bestehende IT-Architektur



Die technologische Vielfalt von Big Data ist eine große Herausforderung für Architektur und Design!

Herausforderungen an die ITArchitektur und Design

NoSQL

CAP

Riak

Storm

MapReduce

In-Memory

Dynamo

PaaS

Appliances

BASE

Hadoop

Esper

Document

Shared Nothing

Kafka

IaaS

Column

Cloud

Cassandra

Redis

Triple Stores

Trident

CEP

…



Herausforderungen an die ITArchitektur und Design


“The ability to model data is much more of a gating factor than raw size, particularly when considering new forms of data.”

Dave Campbell (Microsoft – VLDB Keynote)


Herausforderungen an die ITMethodik und Skills

Woher bekommen

wir die Daten?

Wie sammeln wir die Daten?

Wie filtern wir die Daten?

Wie integrieren

wir die Daten?

Wie visualisieren

wir die Daten?

Viele Leute wollen gleich über Daten sprechen…

Wie augmentiere

n wir die Daten?



Herausforderungen an die ITMethodik und Skills

Viele Leute wollen gleich über Daten sprechen…

…und verlieren dabei die Geschäftsziele aus den Augen!

Daten ≠ Information ≠ Erkenntnis!


“It’s no longer hard to find the answer to a given question; the hard part is finding the right question.”

Kevin Weil (Analytics Lead at Twitter)


Herausforderungen an die ITDie „richtigen“ Fragen finden

Geschäftsziel

1. Teilaspekt herausgreifen

Woher bekommen

wir die Daten?

Wie sammeln wir die Daten?

Wie filtern wir die Daten?

Wie integrieren

wir die Daten?

Wie visualisieren

wir die Daten?

Wie augmentieren wir die

Daten?

2. Aspekt umsetzen

4. Fragestellung prüfen

Fragestellung

3. Umsetzung prüfen



Herausforderungen an die ITNeue Rollen und Know-how

Data Scientist

“… a person who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician.”

(https://twitter.com/josh_wills/status/198093512149958656)

Domäne

Technologie

Methodik

Soft Skills



Vernetzte Produkte und Big DataZusammenfassung

Vernetzte Produkte sind die Basis für die Geschäftsmodelle der Zukunft

Big Data bietet geeignete Technologien, um schnell, günstig und agil in die vernetzte Zukunft einzusteigen

Der Einsatz dieser Technologien stellt neue Herausforderungen an die IT

Let‘s go!2. Juli 2013 Folie 36

Daniel ScheuSoftware [email protected]://xing.to/danielscheu@danielscheu

Dr. Moritz GommBusiness Development [email protected]://xing.to/gomm@mo_go

Blogbeitrag zu diesem Thema

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