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Big Data - einfach erklärt!
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Big Data - einfach erklärt!
1.
Big Data –
einfach erklärt Dr. Thomas Keil Program Marketing Manager Business Analytics, SAS Institute GmbH 1 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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. 2 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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 . Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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.) 4 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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! 5 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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 7 Copyright © 2011, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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 8 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
9.
Anwendungsszenarien für jede
Branche In vielen Unternehmen wird bereits mit „Big Data“ experimentiert. Bisher unlösbare Probleme werden lösbar – neue Möglichkeiten tun sich auf. 9 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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 10 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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 Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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