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
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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
• …
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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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© Zühlke 2013Willkommen im Datenrausch | Dr. Moritz Gomm
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
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Dr. Moritz Gomm
Vernetzte Produkte und Big Data – wo geht die Reise hin?Fünf Thesen zur Einstimmung
Willkommen im Datenrausch | Dr. Moritz Gomm
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I. Daten werden der vierte Produktionsfaktor neben Arbeit, Kapital und Boden.
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II. Die interessantesten Unternehmensdaten liegen außerhalb Ihres Unternehmens.
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III. Die Apps von morgen sind Daten:„Data Mash-Ups“ (Open Data)
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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
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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
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Big Data und vernetzte Produkte: Treiber, Potentiale, HerausforderungenDaniel Scheu
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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
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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
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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
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Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passenInside und Outside Data
Terminkalender
Nutzungsdaten
Fire
wall
InsideData
OutsideData
Fire
wall
InsideData
Wetterprognose
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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
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Warum Big Data und vernetzte Produkte gut zusammen passenBig Data in der Product IT
…
…
Die Product IT kanndiese Früchte ernten!
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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
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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
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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.
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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“!
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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
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• Heterogene Daten
• Vervielfältigung des Datenvolumens
• Globale Verteilung
• Echtzeitauswertungen
• Outside Data
Einsatzszenarien fürBig-Data-Technologien
Herausforderungen an die ITHerausforderungen vernetzter Produkte
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?
MapReduce
DWH
Key-Value Store
OLTP
Herausforderungen an die ITIntegration in die bestehende IT-Architektur
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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
…
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Herausforderungen an die ITArchitektur und Design
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“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)
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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?
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© Zühlke 2013Big Data und vernetzte Produkte: Treiber, Potentiale, Herausforderungen | Dr. Moritz Gomm, Daniel Scheu
Herausforderungen an die ITMethodik und Skills
Viele Leute wollen gleich über Daten sprechen…
…und verlieren dabei die Geschäftsziele aus den Augen!
Daten ≠ Information ≠ Erkenntnis!
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“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)
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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
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© Zühlke 2013Big Data und vernetzte Produkte: Treiber, Potentiale, Herausforderungen | Dr. Moritz Gomm, Daniel Scheu
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
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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
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