In diesem Webinar geben wir Ihnen eine Einführung, präsentieren die Möglichkeiten und Fallstricke und beantworten Ihre Fragen rund um das Thema Big Data.
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Programm
• Was sind Big Data?
• Zahlen und Fakten
• Spezialisierungen innerhalb Big Data
• Branchen
• Analyse-Techniken
• Infrastruktur & Tools
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Ausgangspunkt
„Big Data” ist für Sie interessant, wenn…
•…Sie über viele Daten verfügen
•…Sie daraus einen Mehrwert generieren möchten
•…Sie bereits sind Umzudenken und -strukturieren
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Big Data Anwendungen
• Die Kundenkarte
• Logistik-Tracking
• Personalisierte Webseiten
• Wissenschaftliche Aufgaben
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Merkmale Big Data
Die 5 V’s:
– Volume
– Variety
– Velocity
– Veracity
– Value
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Volume
• Vieeeeeeeeeel Daten
• Abhängig von Organisation
• Neue Technologien sorgen für mehr
Möglichkeiten
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Datenbanken
(Verschiedene Quellen)
Data Collector / Data Transformator
oder
Data
Lake
Data
Warehouse
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IT-Infrastruktur
• Auswahl der Datenbank(en)
• Verbinden der Datenbanken
• Data Warehouse
• Data Lake
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Data Warehouse
• Sammelt Daten aus verschiedenen Quellen
und fügt sie zu neuer Struktur zusammen
• Strukturierte Daten
• Grundsätzlich neue Database
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Data Lake
• So viel wie möglich: Originaldaten aus
Originalquelle
• Nicht transformiert (und oft unstrukturiert)
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Data Mining
• “Lassen Sie die Daten arbeiten!”
• Suche nach statistische Korrelationen,
Mustern und Beziehungen in den Daten,
mithilfe von
– Algorithmen
– Entscheidungsbäumen
– Neuralen Netze
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Strategie: Bestandsaufnahme
• Welche Daten sind verfügbar?
• Welche Art von Daten stehen zur Verfügung?
• Wer ist der Eigentümer dieser Daten?
• Wie sind die Daten verfügbar (online/offline)?
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Ziele definieren
• Was versprechen Sie sich von Big Data?
• Welcher Mehrwert soll generiert werden?
z.B.
– Umsatzsteigerung
- Optimierung der Betriebsprozesse
– Kostenreduzierung
– Andere Ziele
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Konkrete IT-Lösungen
• IT ist der Motor von Big Data
• Cloud VS. Non-Cloud
• SQL VS. NoSQL
• Rechenleistung (einkaufen)
• Architektur
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Hadoop / Mapreduce
• Kann großes Volumen an Daten speicheren
und verarbeiten (MapReduce)
• Sehr robust (erkennt automatisch Fehler und
versucht diese zu beheben)
„Hadoop bewegt nicht die Daten,
sondern den Prozess“
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Und jetzt?
• Bewerten Sie die Anforderungen Ihrer
Organisation
• Eignen Sie sich das nötige Wissen an
• Beginnen Sie mit einem kleinen Projekt
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Big Data Academy
• Foundation
• Big Data Manager
• Big Data Analyst
• Big Data Programmer
• Big Data Architect
Mehr Info? www.eduvision.de / .at / . ch