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Big Data - einfach erklärt!
- 1. Big Data – einfach erklärt
Dr. Thomas Keil
Program Marketing Manager Business Analytics, SAS Institute GmbH
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- 2. Gartner Hype Cyle
Big 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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- 3. “Big Data” – Worum geht es?
Die Menge der Daten wächst 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
.
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- 4. Wie entsteht Big Data?
Nicht nur im Social Web werden
gigantische Datenmenge erzeugt – auch
die Überwachung von Maschinen sorgt für
stetig wachsende Datenströme.
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.)
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- 5. Big Data – Eine Herausforderung
Auf Englisch klingt das noch besser:
„Volume“, „Velocity“, „Variety“ – es gab
schon immer große Datenmengen, richtig.
Aber: nicht so heterogene und schnell
anwachsende!
Volumen
BIG DATA
Geschwindig-
Heterogenität
keit
Es kommt darauf an, den Wert der Daten zu erkennen und zu nutzen!
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- 6. McKinsey-Studie zeigt Big Value
Mit dieser Studie fiel der Startschuss für
eine weltweite Big-Data-Euphorie. Kein
Wunder: die Zahlen, die McKinsey als
Wertpotenziale nennt, sind sehr
beeindruckend.
Quelle: McKinsey Global Institute, May 2011: Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity
http://www.mckinsey.com/mgi/publications/big_data/pdfs/MGI_big_data_full_report.pdf 6
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- 7. Welche Lösungsansätze gibt es?
Besser Genauer Schneller
Erfassen Analysieren Umsetzen
• Neue Datenquellen • Komplexe
Berechnungen . Ergebnisse in
• Datenmanagement Geschäftsprozesse
• Explorative Analyse
integrieren
Kombination aus Technik, Organisation und Geschäftsmodell
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- 8. Performance ist der Schlüssel!
SAS High Performance Analytics vereint
neueste Technologien in konkreten
Anwendungen. Auch bei starkem
Datenwachstum ist die Lösung skalierbar –
vom Desktop zum Grid!
SAS® Analytics
SAS® High-Performance Computing
Architecture Flexibility Deployment Flexibility
Desktop, SMP, MPP, Grid On Premise, Cloud, Appliance
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- 9. 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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- 10. Aktuelle Informationen, Studien und Downloads
Business Analytics / IT: Marketing / CRM: Risikomanagement:
www.sas.de/business-analytics www.sas.de/marketingmanagement www.sas.de/risk-finance
Mehrwert generieren durch Big Unser Expertenstandpunkt verrät Das Stresstesting Framework:
Data: Studie des Markt- die wichtigsten Schritte für eine Das Stresstesting vor dem
forschungsunternehmens effektivere Strategie- und Hintergrund aktueller
Economist Intelligence Unit Marketingplanung. Entwicklungen von Basel III
Zur Studie Zum Whitepaper Zum Fachartikel
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- 11. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
Dr. Thomas Keil
Program Marketing Manager Business Analytics
SAS Institute GmbH
thomas.keil@ger.sas.com
Im Gespräch bleiben XING: Business Analytics mit SAS
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