Sven Löffler
23. Dezember 2016 0
Digitalisierung

Big Data Self Services – Digitalisierung. Einfach. Machen.

Mit dem Motto: „Digitalisierung. Einfach. Machen.“ ist die Telekom auf der diesjährigen CeBIT an den Start gegangen. In den vergangenen Monaten hat sie gezeigt, dass Themen wie z.B. Connected Car und Smart Factory immer wichtiger werden. Für deren Umsetzung hat die Telekom zwei Meilensteine gelegt: Die Open Telekom Cloud und Microsoft Azure Deutschland. Diese Plattformen ermöglichen Unternehmen eine einfache Erweiterung ihrer IT-Infrastruktur in der Cloud. Damit können sie ihre innovativen Ideen in einer sicheren, skalierbaren und performanten Umgebung umsetzen.

Big Data Self-Services

Für die Realisierung solcher Projekte sind Daten wie auch ein geeignetes Datenmanagement und –analyse Werkzeug essentiell. Die Erfahrungen haben jedoch auch gezeigt, dass Data Scientists nicht ausreichen, um die schwierigen Fragestellungen der Unternehmen zu beantworten. Es fehlt häufig das Know-how über das Unternehmen oder Domain-Expertise. Entsprechend steigt die Nachfrage nach Self-Services, sprich selbsterklärende Anwendungen. Diese Self-Services sollen Fachexperten dazu befähigen analytische Verfahren auf Daten anzuwenden und schnelle Erkenntnisse zu gewinnen.

SAS Big Data Analytics Forum

Kein Entweder-Oder

Auf dem diesjährigen SAS Big Data Analytics Forum am 22. November war die Self-Service Entwicklung eines der Top-Themen. SAS spricht sogar von der Einführung einer analytischen Kultur im Unternehmen, der Befähigung eines jeden Mitarbeiters zur Durchführung von Big Data Analysen. Eine solche Umsetzung hat den Vorteil, dass jeder Mitarbeiter in der Lage ist, neue Ideen auszuprobieren und somit Innovation und Disruption im Unternehmen voranzutreiben.
Um die Nutzung von SAS, sowohl Data Scientists als auch Fachexperten zu ermöglichen, verfolgt SAS die Philosophie „Extend & Embrace“. Data Scientisten sollen aus ihrer gewohnten Umgebung, z.B. Python oder Scala, SAS nutzen können und Business Usern stehen grafische Oberflächen zur Verfügung, mit der sie beispielsweise auf Hadoop zugreifen können.

Big Data Vorgehensmodell

Ein weiteres wichtiges Thema ist das Vorgehensmodell bei der Umsetzung von Big Data Analytics Projekten. Hier zeigt sich, dass ein herkömmliches Plan-Build-Run Vorgehensmodell nicht mehr ausreicht, da sich mit der Zeit Daten und deren Beziehungen verändern. Die Geschäftslogik mit ihren Algorithmen und gelernten Modellen muss daher regelmäßig angepasst und verbessert werden. Auf der Konferenz wird eine Unterteilung des Vorgehensmodells in zwei Phasen vorgestellt:

1. Discovery: Prepare, Explore, Model, Ask
2. Deployment: Implement, Act, Evaluate

Big Data operating model
Quelle: SAS Big Data Analytics Forum – Bimodales Betriebsmodell für Big Data, 22.11.2016

Für die Umsetzung dieses Vorgehensmodells eignet sich ein Big Data Lab für die Discovery Phase zum agilen Testen und Ausprobieren und eine so genannte „Analytics Factory“ für das Deployment. Diese Factory bindet die entwickelten Modelle in die Geschäftsvorfälle ein und erzeugt somit einen konkreten Mehrwert für das Unternehmen in Form von Umsatzsteigerungen, Kostensenkungen/Effizienzsteigerungen oder neuen Produkten und Geschäftsmodellen.

SAS Big Data Lab

Um Unternehmen einen einfachen und schnellen Start zu ermöglichen, bieten T-Systems und SAS im Rahmen ihrer Partnerschaft ein SAS Big Data Quickstart Offering. Dieses Komplettangebot ermöglicht Einsteigern potentielle Anwendungsfälle effektiv zu erproben, Erfahrungen zu sammeln und später auch produktiv betreiben zu können.
Die Umgebung beinhaltet die Infrastruktur für das Speichern, Managen und schnelle Analysieren von Daten, wodurch Technologien wie Hadoop und In-Memory Verarbeitung, ohne tiefes technisches Know-how zu erwerben, einsatzbereit sind.

Nun heißt es nur noch: „Big Data. Einfach. Machen.“

Happy Data
Sven Löffler

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