2. [bıg ˈdeıtə]
der Einsatz großer Datenmengen aus
vielfältigen Quellen mit einer hohen
Verarbeitungsgeschwindigkeit zur
Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens
3. [bıg ˈdeıtə]
o g ie!
chno l
Te
der Einsatz großer Datenmengen aus
vielfältigen Quellen mit einer hohen
Verarbeitungsgeschwindigkeit zur
Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens
4. [bıg ˈdeıtə]
der Einsatz großer Datenmengen aus
vielfältigen Quellen mit einer hohen
Verarbeitungsgeschwindigkeit zur
Erzeugung wirtschaftlichen Nutzen
wirtschaftlicher Nutzens
merz!
Ko m
6. Wie GROSS ist BIG DATA?
5 Exabyte
(5.000.000 TB)
2.700 Exabyte
> 13.000 Exabyte
Von Anbeginn bis 2003
2012
2015
Quelle: Intel 2012
7. Aber es geht nicht nur um die Menge
Volume
= Menge
&
Velocity
=Geschwindigkeit
&
Variety
= Vielfalt
Jährliche Wachstumsraten bis 2015
- Gesamter Internetverkehr: + 32%
- Daten im mobilen Internet: + 92%
- Weltweit gespeicherte Daten: + 70%
Die Detektoren im
Teilchenbeschleuniger LHC
erzeugen rund 40 TB Rohdaten
pro Sekunde
Videos
Fotos
Log-Dateien
Sprache
Geodaten
Texte
...
8. Und was hat dieser süße kleine
Elefant mit all dem zu tun?
9. Die technische Basis von BIG DATA
kommt von der Internet-Gemeinde
Das Hadoop Ökosystem
11. Gartner sagt: Ja, es ist ein Hype!
„Big Data“
x
(Technologie)
„Gipfel
der
überzogenen
Erwartungen“
„Tal
der
Ernüchterung“
„Hang
der
Erleuchtung“
Der Gartner „Hype Cycle“ 2013
12. Anwendungen
Aber ganz egal: Es gibt
konkrete Anwendungsbereiche!
1) Effizienter
Datenquellen
Datenbanken
Daten speichern
und verarbeiten
Traditionelle Quellen
(RDBMS, OLTP, OLAP)
Neuartige Quellen
2) Neue
(Social Media Sentiment,
Clickstream, Logfiles, Sensoren,
Geodaten...)
Datenquellen
und -typen
einbinden
14. Die Nutzung von Kundendaten
ist nichts Neues!
Tante Emma, die
„Meisterin der
Kundendaten“
15. ...aber wir haben das
offenbar versaut
Und seit dem lautet die immer gleiche
Frage der Marketeers:
Was will der Kunde?
16. Aber das (mobile) Internet
transformiert das Einkaufen massiv
Unsere Spuren auf Datenautobahn
sind das neue Öl!
17. Damit werden Daten zum
Schmierstoff des x-commerce
Kaufhistorie
Location
Social Graph
Bewegung
Interessen/
Likes
(Big)
Data
Check-Ins
Suchhistorie
Angebotsdaten
Bonität
Sozio-Demographie
18. Die Rolle von Daten entlang
des Kaufprozesses
Hyperlocal
mobile
advertising
Marketing
Couponing
Gamification,
Check-Ins,
Badges...
Engagement
Drive-to-shop
promotions
Suche
Lokale / Mobile
Suche & Push
Direkte
KundenKommunikation
Kauf
Ratenzahlung,
mobile
payment...
Loyalty
Vorteilsprogramme,
Treuevorteile
19. Auch im B2B Geschäft erhalten
Daten eine erweiterte Rolle
Bisher:
Zukünftig:
Informationen wiederfinden
Zusammenhänge entdecken
Fehler suchen
Optimieren und Steuern
20. Beispiel AT&T
Wo müssen wir das Netz
weiter ausbauen?
Traditionell:
• Menge der Nutzer
• Qualität der Verbindungen
• Blockierungen
NEU:
• Anzahl negativer Tweets
• Anzahl Kundenbeschwerden
• Kündigungswahrscheinlickeiten
• Kumulierter Deckungsbeitrag
21. Video „Crime Data“ (IBM)
http://www.youtube.com/watch?v=_ZyU6po_E74&feature=relmf
23. Feststellung #1
BIG DATA Technologien (Hadoop & Co.) können
schon heute Betriebskosten sparen und Abläufe
verbessern.
Wer viele Daten bewegt, der sollte sich seine
Effizienzpotentiale anschauen.
24. Feststellung #2
Daten können plumpe Werbung zu extrem
relevanten Angeboten verändern.
Wer (seine) Daten versteht, dringt eher zu seinen
Kunden durch!
25. Feststellung #3
Mobile Geschäftsmodelle wachsen stark
Werbung, Information, Suche und sonstige
Kundeninteraktionen müssen sich an mobilen
Geräten und Nutzungssituationen ausrichten
...und zwar datengetrieben
26. Feststellung #4
Daten sind nutzlos - bis man lernt, mit Ihnen zu
arbeiten
Nicht „Big“ Data ist entscheidend, sondern
„Smart“ Data. Das gilt für (fast) jede Branche.