Oscar Wijsman @ Tech Update Big Data Visualisatie

1,094 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,094
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
635
Actions
Shares
0
Downloads
3
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Oscar Wijsman @ Tech Update Big Data Visualisatie

  1. 1. Big Data Ik zie, ik zie wat jij niet ziet… 22 april 2014 Technology Update Big Data Visualisatie Oscar Wijsman oscar.wijsman@bdvc.nl @oscarwijsman AlmereDataCapital.nl BDVC.nl @bdvcalmere @Datacapital
  2. 2. Big Data in de Gartner hype cycle Big Data
  3. 3. Big – Bigger – Biggest Data? • Gartner: “We have reached the point that collecting and storing data is cheaper than throwing it away”
  4. 4. Big – Bigger – Biggest Data?
  5. 5. De klassieke 3 V’s van Doug Laney (2001) Volume Velocity Variety
  6. 6. En 3 S voor de infrastructuur (HP, 2011) Scale Speed Sources
  7. 7. 3 Primaire Big Data bronnen Human Software Things
  8. 8. Voorbeelden bronnen • Elk bedrijf en instelling verzamelt data • De overheid verzamelt allerhande data • Geavanceerde telescopen, smart infra • Research data, zorgdata • Sociaal Media • Online data • Sensors – Internet of Things • Mobile Smart Devices vindt je overal • Iedereen verzamelt data…
  9. 9. Big Data in alle vormen • Ruwe data vs. bewerkte (“schone”) data • Bronnen: zowel interne als externe (open) datasets • Data kan veel structuur hebben of in het geheel niet • Oude data of real-time • Data kan incompleet zijn • Altijd één of meer van de 3 V’s • Betrouwbaarheid kan sterk variëren
  10. 10. Van wie is al die Big Data? • Beheer en eigendom van data • Wet en regelgeving – ook Europese wetgeving • Doelbinding versus algemeen gebruik • Ruwe data versus bewerkte data • Hoe persoonlijk is data uit een machine? • Privacy: Governance van data of consent op gebruik?
  11. 11. Big Data en Open Data Open Data Structuur Big Data Geen Structuur
  12. 12. Big Data & Analytics ”Predicting events is difficult, especially when it’s about the future” A.J.P. Taylor, historian (1909 – 1990)
  13. 13. Predictive analytics – Algoritme intuïtie?
  14. 14. Big Data Analytics • Diversiteit aan nieuwe tools + eigengemaakte algoritmes • Specifieke strategie, mindset en vaardigheden Data Scientist • Zoeken naar verborgen patronen – data mining • Zowel correlaties als causaal of semantisch verband • Nieuwe of verbeterde inzichten • Besluitvorming op basis feiten i.p.v. gevoel / aannames • Vaak visualisatie nodig: beeld krijgen – c.q. het uit te leggen
  15. 15. Mythes over Big Data • Big Data is nieuw • Big Data is alleen voor Social Media en sentiment analyse • Big Data is een hype en gaat wel weer over • Big Data is altijd veel data • Big Data betekent Hadoop gebruiken • Big Data is alleen ongestructureerde data • Big Data en NoSQL betekent No SQL • Big Data kun je alleen maar visualiseren • Big Data is slechts een ICT issue
  16. 16. De toekomstige Business met Big Data
  17. 17. Voorbeelden van meerwaarde van Big Data • Betere besluitvorming • Kostenbesparing • Nieuwe en snellere inzichten • Nieuwe producten, diensten en business modellen • Cijfers in plaats van onderbuik gevoel • Combinaties maken die eerder niet mogelijk waren • Beter onderzoek
  18. 18. Stappenplan • Bepaal het doel – wat wil je bereiken / afbakening • Wat wil je aan data gebruiken – wat is je omgeving • Ideevorming • Provable concept • Proof of concept • Pilot in beschermde omgeving • Naar productie Data / Omgeving Doel Idee Provable Concept Proof of Concept Pilot Productie
  19. 19. Big Data Value Center • Creëer een Big Data Ecosysteem • Doel: meer waarde met data • Toegepaste ‘Big Data Factory’ aanpak • Help Big Data (start-up) MKB • Onafhankelijk, pre-competitief & open innovatie • Leren, experimenteren, realiseren • Haal waarde uit crossovers LEARN MATCH DO
  20. 20. Vragen?
  21. 21. Wat moet de Mediasector met Big Data? Advisering & Opleiding Strategie & Transformatie Inzicht & Analyse Platforms & Infrastructuur Big Data Competenties
  22. 22. Advisering & Opleiding • Awareness & advocating • Business kansen • Ideevorming • Assessments • Training • Provable Concept • Proof of Concept
  23. 23. Strategie & Transformatie • Strategie • Architectuur • Roadmap • Nieuwe business modellen • Mindshift binnen de organisatie • Verandermanagement –organisatorische impact
  24. 24. Inzicht & Analyse • Big Data Analytics – Advanced BI • Big Data patronen • Machine learning / algoritmes • Causaal verband - > Correlaties • Visualisaties • Rol van de Data Scientist
  25. 25. Platforms & Infrastructuur • Implementaties nieuwe technologie (Hadoop, Spark, Hive etc.) • Integratie van data • Koppelingen – intern & extern • Deployment nieuwe tools en vormen van data-opslag • Data crunching • Hosting / cloud oplossingen • File systems • Streaming van data

×