exp15 - big data
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Big DataOder doch Big Brother?
Big DataOder doch Big Brother?
• Vertrauen ist die neue Währung• Leitlinien für den Umgang mit Big Data• Dynamik der Anbieterlandschaft
4Experton Group AG Expertonale 2015
Holm LandrockLead Advisor Big DataExperton Group [email protected]
Prof. Dr. Andreas GadatschSenior Advisor
Experton Group [email protected]
5Experton Group AG Expertonale 2015
Big Data: State-of-the-Art
Der Anwender sucht zunehmend komplexere Lösungen: Prognosegenauigkeit/-raster, Wartungsvorhersage, ...
Der Anwender will Löcher! Keine Schaufeln! Keine Anleitungen zum Schnitzen eines Bausatzes für eine Schaufel!
Der Anwender reagiert zunehmend ernüchtert auf Big-Data-„Lösungen“ wie Hadoop oder auch konkrete Anbieter
Die Zeit reif für Szenarien! Losgelöst vom einzelnen Kunden!(Big Data, andere Bereiche anders)
Das Image von „Big Data“ als Big Brother stellt ein großes Problem dar!
6Experton Group AG Expertonale 2015
Digitale Transformation und Big Data
7Experton Group AG Expertonale 2015
Erkenntnisse aus dem Big Data Vendor Benchmark
Big Data 2015..2025
Nutzen-stiftung
Sichtbar-keit des
Angebots
Methoden
Standar-disierte
Produkte
Ausbil-dungs-
angebot
8Experton Group AG Expertonale 2015
Big Data ist nicht das Öl des 21. Jh., sondern eine fast schon von allein nachwachsende Ressource
Vertrauen ist die neue Währung Vertrauen ist ein Baustein für neue
Geschäftsmodelle Standards für Vertrauen müssen
geschaffen werden Literatur-Tipp: Bitkom „Leitlinien für den
Big-Data-Einsatz – Chancen und Verantwortung“
Vertrauen ist die neue Währung
html//www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Leitlinien-fuer-den-Big-Data-Einsatz.html
9Experton Group AG Expertonale 2015
„Next best business“ statt „Next best offer“
Big Data Ethik ist der Baustein für Vertrauen und die Basis für Erfolg
Vertrauen wird zum Katalysator für die Umwandlung von Daten in Informationen
Datengetriebene Geschäftsmodelle
10Experton Group AG Expertonale 2015
Empfehlungen
Nutzen der Big-Data-Anwendung prüfen
Anwendungen transparent gestalten
Bevorzugt anonymisierte oder pseudonymisierte Daten verarbeiten [Anm: auch synthetisierte und völlig anonyme Daten nehmen]
Nutzen für Betroffene schaffen
Governance für personenbezogene Daten etablieren
Keine Datenverarbeitung zu ethisch-moralisch unlauteren Zwecken
Selbstbestimmtes Handeln ermöglichen
11Experton Group AG Expertonale 2015
Vorgehensmodelle zur Einführung von Big Data
Einführung von Big Data• Klassische Geschäftsmodelle werden durch Big Data lediglich „optimiert“. • Der Zukunft gehören datengetriebene Geschäftsmodelle, bei denen ein
zusätzlicher Mehrwert durch die Analyse und Nutzung von Daten in neuen Geschäftsmodellen erzielt wird (Fahrzeugdaten beim Carsharing, Gesundheitsdaten, Energienutzung u.v.m.)
Praxis• Einige Anbieter haben diesen Trend erkannt• Hierzu prägen sie neue Geschäftseinheiten aus• Diese bieten komplette Services und Plattformen für neue Geschäftsmodelle an
(„Big Data as a Service“) Theorie
• Zur Projektdurchführung sind spezifische Vorgehensmodelle erforderlich• Deren Entwicklung steht allerdings noch am Anfang
12Experton Group AG Expertonale 2015
Aktuelle Situation in der Praxis
Aktuelles Statement der Fachpresse: Viele Anwender-Unternehmen haben noch keine konkreten Vorstellungen, wie Big Data eingesetzt werden kann und wie die Einführung zu realisieren ist
Quelle: Lixenfeld, C. (CIO-Magazin): Ideen fürs Business fehlen Sinnloser Big-Data-Aktionismus, CIO-Magazin,http://www.cio.de/a/sinnloser-big-data-aktionismus,3245804?tap=1d3ab1058233ec6b59f18b263745438f&r=564614537252300&lid=445720&pm_ln=14, 31.08.2015, Abruf 02.09.2015
Mögliche Gründe
• fehlende Strategie• Unkenntnis über fachliche /
technische Möglichkeiten• fehlende Erfahrungen• fehlende Big Data spezifische
Vorgehensmodelle!• …
13Experton Group AG Expertonale 2015
Aktuelle Situation bei Anwendern und Anbietern
• Anwender• Selten (durchgängige) Big-Data-Strategie vorhanden• Nicht immer Verständnis in Bezug auf fachliche und technische
Möglichkeiten der Big Data Technologien• Nur geringe Erfahrungen mit Big Data Projekten
• Anbieter / Consultants• Schwierigkeiten qualifiziertes Personal mit Big-Data-Know-how zu gewinnen• Fehlende Templates für die Beratungsunterstützung• Beratungsqualität daher stark personenabhängig • Sehr selten Big-Data-spezifische Vorgehensmodelle zur Unterstützung der
Einführung beim Kunden
14Experton Group AG Expertonale 2015
Rahmenbedingungen für die Big Data Einführung
Geschäftsstrategie Vorstand / GF, Business
Development• Optimierung
bestehender Geschäftsmodelle
• Entwicklung neuer Geschäftsmodelle
Geschäftsprozesse Prozessverantwortliche
/ Fachbereiche• Optimierung
bestehender Prozesse
• Entwicklung neuer Prozesse
Technologien & Services IT (intern/extern)
• Analytics Software (Data Mining u.a.)
• Hadoop als Speicher• In-Memory• Cloud-Services für
vorhandene Anwendungen
• …
Big Data Einführung erfolgt typischerweise in Projektform und umfasst zahlreiche Facetten und Beteiligte verschiedener Bereiche
15Experton Group AG Expertonale 2015
Fokus des generischen Modells muss auf der Strategiefindung und inhaltlichen Gestaltung liegen
Big Data Technologien sind nur Enabler für die Strategierealisierung
Generisches Big Data Vorgehensmodell
Geschäfts-strategie-
entwicklung bzw.
-anpassung
Prozess-entwicklung
bzw. -anpassung
Technologie-auswahl und Implemen-
tierung
Nutzung
16Experton Group AG Expertonale 2015
Fokus des Ansatzes liegt auf der Datenaufbereitung und Modellerstellung Vorgehensmodell ist für die Optimierung bestehender Geschäftsmodelle
geeignet
Big Data Vorgehensmodell eines IT-Dienstleisters
Use Case
Analyse
Datenauf-
bereitung
Modell- Planung
Modell- Erstellu
ng
Ergebnis-
kommuni-
kation
Operationa-
lisierung
17Experton Group AG Expertonale 2015
Fokus des CSC-Ansatzes liegt auf der technischen Umsetzung bei gegebenem Business Use Case
CSC Vorgehensmodell
Defining your business use case with clearly defined objectives driving business value.
Planning your project
a well managed plan and scope will
lead to success.
Defining your technical requirementsdetailed requirements will ensure you build
what you need to reach your objectives.
Creating a “Total Business Value Assessment”
a holistic solution comparison will take the politics (and emotions)
out of the choices.
Quelle: CSC (ed.): How To Do a Big Data Project: A Template for Success, Whitepaper,http://www.infochimps.com/resources/how-to-do-a-big-data-project-a-template-for-success/, Abruf 02.09.2015
18Experton Group AG Expertonale 2015
Fokus des Ansatzes ist die Umsetzung einer Big Data Strategie in den Geschäftsprozessen (u.a. bei BITKOM und T-Systems genutzt)
Vorgehensmodell nach Buchbacher et al. 2014
Quelle: Buschbacher, F.; Konrad, R.; Mußmann, B.; Weber, J.: Big Data-Projekte: Vorgehen, Erfolgsfaktoren und Risiken, in: Der Controlling-Berater, hrsg. von Gleich, R., Klein, A.: Band 35, 2014
19Experton Group AG Expertonale 2015
Dynamik der Dynamik der Anbieterlandschaft
Big Data Consulting Bisher Zukunft
Selbstverständnis Bereitstellung und Erklärung der „neuen“ Technologien
Gemeinsame Entwicklung von Strategien und Lösungen
Fokus Optimierung klassischer Geschäftsmodelle (auf Basis Big Data Technologien)
Entwicklung neuer Geschäftsmodelle (auf Basis Big Data Technologien)
Kernkompetenz Big Data „machen wir auch“ Big Data als Kernkompetenz / Eigene Competence-Center / Labs
Neutraliät Verkauf eigener bzw. Partnerprodukte
Neutraler Partner des Kunden (Big Data Lab)
Referenzkunden Wenige realisierte Projekte Kunden möchten sehen, was geht
Methodengestütztes Consulting (Vorgehensmodelle, Templates)
Selten anzutreffen Basis für qualitativ hochwertige Beratungsleistung
Big Data Ethik Kaum anzutreffen Voraussetzung für Leadership
20Experton Group AG Expertonale 2015
Dynamik der Anbieterlandschaft
Referenzen, Methodenunterstützung
Ausbildung der Kunden und eigenen Mitarbeiter
Unabhängigkeit / Neutralität
„Big Data als Kernkompe tenz“ versus „Big Data als neues Nebengeschäft“, Vision und Strategie
Anzahl und Qualität von nationalen und inter nationalen Partner schaften
Innovationen, Erfolge, Weiterentwicklung
Big-Data-Ethik
Expertonale Preview
Publikation 13.10.2015
21Experton Group AG Expertonale 2015
CiscoDell
Exasol
EMC HP
Huawei
IBM
NetAppOracle
SGI TeradataEmpolis
0%
50%
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Portf
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Wettbewerbsstärke
Experton Market Insight Big Data Vendor Benchmark 2016 - Deutschland
- Appliances -
Quelle: Experton Group 2015
Product Challenger Leader
Market ChallengerFollower
Rising Star
Dynamik der Anbieterlandschaft (2)
Technologie und Big-Data-Merkmale
ergänzende Services
Awareness, Marktreife, Branchenkompetenz, Vollständigkeit
Referenzen, speziell in der Zielgeografie
Big-Data-Kernkompetenz und Big-Data-Historie des Anbieters
Expertonale Preview
Publikation 13.10.2015
22Experton Group AG Expertonale 2015
Die Evolution ist so erfinderisch. Deshalb haben wir Giraffen.
Kurt Vonnegut
23Experton Group AG Expertonale 2015
03.05.2023