Kampf der Giganten: BI vs. Big Data

Präsentation zum Thema: "Kampf der Giganten: BI vs. Big Data"—  Präsentation transkript:

1 Kampf der Giganten: BI vs. Big Data
DOAG Business Intelligence Community Kampf der Giganten: BI vs. Big Data Meinungsforum der DOAG moderiert von der DOAG Business Intelligence Community Berlin, Dezember 2016

2 Warum ein DOAG Meinungsforum?
Meinungsaustausch zum Thema BI, Big Data und Cloud in der DOAG anstoßen Überblick über die wichtigsten Facetten bei neuen Themen gewinnen Handlungsempfehlungen und Erfahrungen untereinander austauschen Praxis-orientierte Annäherung an die Themen Interaktion in der Community fördern

3 Kampf der Giganten Big Data BI / DWH

4 Quo vadis BI/DWH? Big Data Analytische Welt BI/DWH BI /DWH Data Labs
Fast Data Streaming Big Data Analytische Welt BI/DWH Machine Learning Industrie 4.0 NoSQL BI /DWH Hadoop R

5 Jetzt; Vorurteile „abladen“
BI / DWH Big Data

6 Sehr allgemein gehalten und umfasst eigentlich „Alles“
Was ist BI bzw. BI/DWH? Business Intelligence (BI) ist ein unternehmensweites Konzept, das den Zugriff, die Analyse und das Reporting von im Unternehmen gespeicherten Unternehmensdaten regelt. Business Intelligence (BI) ist eine umfangreiche Kategorie von Anwendungen und Technologien, mit denen sich Daten erfassen, speichern und analysieren. BI soll es Unternehmensanwendern ermöglichen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen Sehr allgemein gehalten und umfasst eigentlich „Alles“ Business Intelligence (BI) beschreibt die auf eine Unterstützung, Durchführung und Kontrolle betrieblicher Aktivitäten ausgerichtete Intelligenz (Einsicht) sowie die zu ihrer Erzielung eingesetzten Konzepte, Methoden und Informationssysteme. BI-Systeme sind informationsgetriebene Entscheidungsunterstützungssysteme zur Gewinnung und Verbreitung von Erkenntnissen für und über betriebliche Abläufe. Business intelligence (BI) is an umbrella term that includes the applications, infrastructure and tools, and best practices that enable access to and analysis of information to improve and optimize decisions and performance.

7 „Definition“ erfolgt eher über Abgrenzung
Was ist Big Data? Big Data ist nicht neu, sondern nur die Fortschreibung bekannter Konzepte in Kombination mit neuen Technologien. Big Data ist insofern keine Revolution, sondern vielmehr eine Stufe in der Evolution zu einer stärker datenorientierten Unternehmensrealität. Big Data setzt einen analytischen Fokus auf Basis von großen und vielfältig strukturierten Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, die in der Regel unmittelbar nach Entstehung der Daten erzeugt werden und aktuelle Maßnahmen und zukunftsorientierte Handlungen in Bezug setzen. Damit grenzt sich Big Data tendenziell von der gelebten Realität älterer Konzepte wie Business Intelligence ab. (tdwi) „Definition“ erfolgt eher über Abgrenzung “Big data” is high-volume, -velocity and -variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making. (Gartner) In frühen Veröffentlichungen zum Thema wird das Phänomen Big Data häufig anhand einer Negativabgrenzung bezüglich der Leistungsfähigkeit klassischer IT beschrieben - Big Data lagen dann vor, wenn die Möglichkeiten der klassischen Datenhaltung, -verarbeitung und -analyse auf konventioneller Hardware überstiegen wurden (tdwi) Der Begriff „Big Data“ unterliegt als Schlagwort einem kontinuierlichen Wandel; so wird mit ihm ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden

8 Big Data über Eigenschaften und Abgrenzung

9 Big Data über die (nunmehr) 4 Vs

10 Grobe BI/DWH Architektur

11 Grober Architekturvergleich

12 Kurzer Ausflug: Digitale Geschäftsmodelle 1/4

13 Kurzer Ausflug: Digitale Geschäftsmodelle 2/4

14 Kurzer Ausflug: Digitale Geschäftsmodelle 3/4
Siehe auch Lambda-Architekturen

15 Kurzer Ausflug: Digitale Geschäftsmodelle 4 /4

16 Ein letztes Schlagwort: Data Lake

17 Diskussion Big Data BI/DWH

18 Big Data wird BI ersetzen?
DWH

19 Ist Big Data beherrschbar?

20 Einige „post-faktische“ Aussagen
… ist ein Hype … betont nur Skalierbarkeit von BI … ist nur der nächste logische Schritt in BI … ist eine weitere Facette von BI … geht in BI auf … gehört in die IT … ist nicht sicher! Ressourcenbündelung und operativer Regelbetrieb nötig Business Continuity gilt auch für Big Data Ohne DQ kein Vertrauen in Analysen Zentrale Planung ist unvermeidlich Kein Big Data Zoo Zentrale Governance/ Security ist notwendig Nur Suiten sind wirtschaftlich Data Labs verbrennen Budget … durchbricht die Grenzen von BI … definiert Nutzen von Informationen neu … ist eine Revolution … geht weit über BI hinaus … gehört in den Fachbereich BI ist Old-School und stirbt aus Start-up Spirit für Innovation wird benötigt Data Labs müssen unabhängig von IT sein IT macht Betreib (wenn überhaupt) Cloud ist Trumpf Flexibilität ist Trumpf Föderale Eco-Systeme sind die Zukunft Laborbetrieb als Regel Nur dezentrale Strukturen ermöglichen notwendige fachliche Nähe Innovation durch innovative Technologien Big Data < BI/DWH Big Data > BI/DWH

21 Stimmungsbarometer: Was ist Ihre Meinung?
In eigener Sache: Hat Ihnen das neue interaktive Format samt Inhalt so gefallen, dass Sie es weiterempfehlen würden? JA NEIN WEIß NICHT

22 Kleinere Werbeblock

23 … und nochmal in eigener Sache:
Wer hat Interesse sich aktiv in der DOAG Business Intelligence Community zu beteiligen? Frage: Wieviel Aufwand wird auf mich zukommen? Antwort: So viel Du möchtest, aber es werden wohl mind. 6 PT im Jahr sein.

24 Danke fürs Mitmachen! Analytics