Sonst sagt was. Ich bin Astro Tritscher. Ich freue mich
auch sehr, dass wir heute alle hier sind, seid.
Und dass wir so spontan die Möglichkeit bekommen haben,
den Webmontag zu machen, nachdem wir letztes Mal vergessen hatten,
das Wetter zu bestellen.
Wow, was für ein Vertrauen. Ich möchte einmal zur Agenda
kommen. Jones, ganz einmal. Und noch einen?
Wie wohl denn? Achso, ja, da ist die Agenda.
Super. Ich fange mit dem ersten Vortrag an.
Da geht es um Big Data, eigentlich ganz allgemein.
Ich dachte, ich stimme uns einfach mal so ein bisschen
auf das Thema ein. Dazu möchte ich gar nicht viel sagen,
weil ich da in ungefähr zehn Sätzen zukomme.
Dann haben wir einen zweiten Vortrag von Janusch Moltwey über Big
Data und Data Science effizient eingesetzt und ohne dem Hype zu folgen.
Und ich glaube auch so ein bisschen unter dem Motto,
man macht nicht einfach Big Data,
man muss das eben auch planen und sich überlegen,
wie man das macht.
Dann nach der Pause haben wir ein Talk von Marc Schwering
zum Thema Internet of Things.
Auch ganz spannende Sache im Zusammenhang mit Big Data.
Und dann abschließend das Thema Big Data im Unternehmen von Lennart Kobmann.
Auch ein Bericht dann eben direkt aus der Praxis
Ja, gut. Da muss ich eben meine Ambrong.
Okay. Fangen wir an. So. Genau. Big Data
. Ich möchte einen Bogen spannen heute. Und zwar bald
Big Data anfangen und dann zu den Werkzeugen kommen,
die durch Big Data entstanden sind,
weil Firmen sie erfunden haben, um Big Data-Themen zu bearbeiten.
Warum das und warum diese Werkzeuge entstanden sind und
den Bogen schließen mit, für wen sind diese Werkzeuge?
Sind die jetzt nur für Facebook und Co. oder sind die auch für andere Unternehmen gut?
Kannst du einen weitergehen? Danke. Ups. Alles gut. Okay,
und zwar, Seht ihr sicher, seht ihr auch alle seit,
seit Jahren, ist das, spielt das Themen mal Daten,
viele Daten, stark anwachsende Datenmengen in der IT,
vor allen Dingen im Web,
eine ganz große Rolle in eigentlich in jeder Innovation,
in jedem neuen Projekt, hat das Thema seinen Platz.
Unternehmen wie Facebook, wie Google, wie Twitter und so weiter und so fort,
haben neue Ideen, die ganz häufig User-Generated, Content erzeugen,
also ganz häufig Daten, wo es darum geht, Nutzern,
Nutzer zu unterhalten, Nutzer, zum Kaufen zu bringen,
Nutzer sich vernetzen und austauschen zu lassen.
Also wir haben Bilder, wir haben Video, wir haben Audio,
wir haben Social Media und so weiter und so fort.
Das sind irgendwann so viele Daten geworden,
dass das erstens Big Data genannt wurde und zweitens die Technologien,
die vor, sagen wir mal,
zehn Jahren da waren, einfach nicht mehr ausgereicht haben.
Und das, daraus sind neue Technologien erwachsen. Und zwar
Ganz unterschiedliche Dinge. Mit Technologien und Werkzeugen meine ich nicht nur Programme.
Ich meine, Datenbank-Technologien wie USQL-Technologien. Ich meine,
Algorithmen wie Map Reduce, wie Predictive Analysis, ich meine,
Internet of Things, Cloud Computing, das alles in einem Umfeld,
was sehr agil ist und sehr, sehr flexibel ist.
Also häufig Open Source und sehr häufig auch Community getrieben.
Victata, was ist das eigentlich genau?
Man kann das in drei Drei Kategorien so ein bisschen melfen.
Ich will jetzt auch rumgehen, ich halte mich mal hier
fest, damit ich das nicht tue.
Datenwachstum ist seit einigen Jahren eigentlich exponentiell. Hardware und wächst
zum Teil auch exponentiell. Also wenn man sich Speicherkapazitäten und
so weiter anschaut, trotzdem muss man sich ja,
muss man sich mit seiner Hardware und dem Programm in dieses exponentielle Wachstum irgendwie anpassen.
Wir produzieren jeden Tag 55 Millionen Bilder. Über 400 Millionen Tweets,
etwa eine Milliarde Dokumente jeden Tag und in weit umgerechnet sind das 2,4 Trillionen,
das irgendwie 10 Uhr durch Buch 18 war jetzt am Tag,
die wir produzieren.
Das ist richtig, richtig viel. Zweites, zweite,
genau, die Daten sind nicht alle klar.
Ich habe die eben bei der Kurve alles schön gleich gemalt,
aber sie sind nicht gleich.
Sie sind zum Teil strukturiert. Sie sind zum Teil unstrukturiert
. Sie sind unterschiedlich. Man muss sie unterschiedlich behandeln.
Man kann nicht in strukturierten, im unstrukturierten Laden so suchen wie in unstrukturierten.
Und ich will sie aber in meinen Anwendungen zum Teil alle,
alle benutzen, weil ich verschiedene Schnittstellen habe zum Beispiel.
Oder weil ich Informationen über Produkte, über meine Kunden,
über Werbung, die ich ausspiele, eben bearbeiten will.
Das sind alles ganz unterschiedliche. Man kann nicht erwarten,
dass man in seiner Datenbank die Daten alle gleich ablegen und
gleich gut suchen kann
Dritte Dimension ist die Geschwindigkeit. Ich will die Daten ja auch wiederfinden.
Ich will sie nicht nur in eine Datenbank packen und da ewig modern lassen.
Und was da eine ganz große Rolle spielt bei Big Data ist,
dass ich sie schnell wiederfinde und schnell heißt ganz, ganz häufig Realtime.
Es nützt mir nichts, irgendwie Daten morgen zu finden oder so,
weil es so viele Themen gibt, wo es darum geht,
Realtime zum Beispiel Inhalte auszuspielen oder Werbe, Werbung auszuspielen,
wenn auf meiner Webseite,
wenn ich Sportartikelhersteller bin zum Beispiel und auf meiner Webseite lockt sich jemand ein,
der gestern Fußballschuhe gekauft hat,
dann biete ich ihm heute vielleicht den WM-Ball an,
zum Beispiel.
Und das kann ich nicht erst machen,
wenn er sich in der Woche wieder einloggt,
das muss ich sofort auswerten, merken und ihm dann die richtige Werbung ausspielen.
Zweites Beispiel, ein Unternehmen, was mit Strom handelt.
Diese Unternehmen interessieren sich sehr stark dafür, wie viel Strom
in 20 Jahren verbraucht wird, aber auch in zehn Jahren.
Und Stromverbrauch in einer Woche interessiert sie auch, was sie
auch interessiert, wie ist der Stromverbrauch in zwei Minuten.
Und auch das ist ein Realtime-Thema und natürlich auch ein Big-Data-Thema
Das zu, das zu Velocity zu Geschwindigkeit. Ach ja
, wir sind schon auf dem Weg, ja wunderbar.
Passt. Wenn man die drei zusammennimmt und wenn, dann,
dann erschließt sich der Wert von Weg Data eigentlich genau dann,
wenn diese drei Dinge stimmen. Das heißt,
wenn ich mit dem Volumen gut umgehen kann und wenn ich
schnell suchen kann und wenn ich mit unterschiedlichen Daten gut umgehen kann.
Das hat aber irgendwann nicht mehr geklappt vor ein paar Jahren
Denken wir mal an SQR-Datenbank, an ein relationales Datenbanksystem.
Erstmal haben die Unternehmen natürlich versucht, damit zu skalieren.
Und damit größer zu werden, mit den herkömmlichen Datenbank-Technologien.
Ich greife die jetzt einfach mal raus. Beispiel hier.
Das ist ein Server, das ist auch ein Server.
Ich starte mit diesem Server und irgendwann reicht die Power
nicht mehr und ich brauche eine größere Kiste.
Und früher brauchte ich halt eine größere Kiste.
Und wie will man exponentielles Datenwachstum mit größeren Kissen hinbekommen.
Das ist ja, der Preis skaliert wahrscheinlich nicht linear.
Ich habe Lizenzkosten, ich bin festgelegt auf diese große Kiste,
die ich dann gekauft habe. Das ist nicht flexibel.
Das ist nicht skalierbar. Ich kann zum Beispiel nicht nach
meiner WM-Aktion sagen, ich will die Kiste wieder kleiner haben,
ich brauche sie jetzt nicht mehr so groß.
Das ist auch nicht effizient. Und genau das ist,
das ist ein Kernthema von Big Data und beziehungsweise ein Kernthema,
von den neuen Technologien die dann entstanden sind.
Im Prinzip hat man erst mal versucht,
ganz gerne auf die nächste, aus den Technologien,
die man hatte, etwas Großes zu bauen.
Und zwar, wie vielen Dank man zum Beispiel anfangen.
Kleine Datenbank und dann hat man sie immer größer Bock gebaut,
immer größer. Ein großer Fisch ist unbeweglich. Den kann
ich nicht in der Hälfte durchschneiden. Und bis der sich
bewegt oder bis der stoppt, dauert das tierisch lange.
Tierisch, deswegen Fisch. Genau. Und das,
was dann vor ein paar Jahren entstanden ist,
Es ist ganz häufig ein Thema von Suchen, Speichern und Skalieren.
Was hat man gemacht? Man hat nicht mehr in größere Hardware investiert,
sondern man hat neben seiner Hardware weitere Kisten gestellt und hat dafür gesorgt,
dass die Software, die darauf arbeitet und die Datenbanktechnologien zum Beispiel damit zurechtkommen, Daten zu verteilen.
Und wenn ich jetzt für meine WMM-Aktion über,
sagen wir mal, zwei Monate mehr Traffic erwarte,
dann buche ich halt ein paar Kisten dazu,
die sich in der Cloud befinden.
Und danach kündige ich das Abo und dann sind sie wieder
weg.
Das ist Flexibilität
Und das heißt, auf das Fischbild bezogen, du kannst gerne ändern.
Wir haben aus dem Rosenfisch ganz viele Teile gemacht,
von denen man welche wegnehmen kann, da kann ganz schnell
wieder jemand einer dazukommen und die können auch ihre Form verändern.
Wer hat das alles gemacht? Ganz paar Beispiele,
um jetzt mal ein bisschen konkret zu werden.
Facebook zum Beispiel, die wollten 2008 ihren Usern die Suche ermöglichen.
Es war so eine Freitextsuche nach anderen Usern, aber auch in irgendwelchen Feldern.
Und die kamen mit herkömmlichen Technologien nicht zurande und haben dann Cassandra entwickelt.
Kann Sandra ist eine spaltenorientierte Datenbank. Und die inzwischen,
die dann auch von Twitter eingesetzt wurde und von vielen Unternehmen eingesetzt wird.
Inzwischen ist Facebook von Cassandra wieder weg, hat jetzt Technologien,
die mit Tadoo zu tun haben und die ursprünglich mal von Yahoo von Google entwickelt wurden.
Zweites Beispiel, ein paar Entwickler,
die sich von einem Unternehmen kannten und dann in Startups verschwunden,
verschwanden, die haben immer wieder Skalierungsprobleme gehabt und haben dann MongoDB entwickelt und das erste Release in 2009 rausgebracht.
Das sind zwei Beispiele, ein ganz aktuelles Beispiel ist,
dass Twitter, Anfang April, Manhattan rausgebracht wird,
eine ganz neue Datenbanktechnologie, von der sie behaupten,
dass die auf ewig skalieren wird und optimal ist für alles mögliche.
Ich bin ganz gespannt, ob sich,
ob diese Technologie wirklich so gut ist.
Ich habe mich jetzt sehr bezogen auf Datenbanktechnologien,
aber im Grunde kann man den Filter weitermachen.
Es gibt eben nicht nur Datenbanktechnologien wegen BigTat, es gibt auch eben Cloud-Computing.
Es gibt Amazon Webservices. Es gibt mathematische Algorithmen. Es
gibt inzwischen Konferenzen zu BigData-Algorithmen, wo es um mathematische Themen geht.
Es gibt Suchmaschinen wie Elastic Search. Es gibt das Internet
of Things und allgemein eben ganz vieles zu dem Thema Store, Scale und Search.
Das sind die Technologien. Jetzt ein Schwenk. Ich habe schon mehrmals gehört,
dass jemand sagte, naja, BigData,
das ist ja eigentlich nur was für boah,
für Facebook und vielleicht noch für so ein paar andere Social-Unternehmen.
Und meiner Meinung nach sind die Technologien, die da rauskommen.
Für ganz viele Branchen was. Wie bin ich in der Zeit?
Ach so, ja, dann mache ich jetzt weiter.
Sehr schön. Ganz endweit. Freit letzte Folie.
Beispiel, ich habe hier so ein paar VBs.
Also so ein paar Bereiche aufgeführt. Ich fange einfach an
mit Content, also die Entdeckung und die Prävention
Von Betrug, das ist ein ganz großes Thema,
zum Beispiel in Telekommunikationsunternehmen und in Banken. Ich glaube jährlich,
mehrere Milliarden Dollar gehen, flöten wegen Betruges im Internet.
Großes Thema. Was ist darin Vigdata?
Die Vigdata ist daran, dass man fort real time,
also sofort entdeckt und auch bekämpfen kann.
Und das nicht mehr nachts von VI-Tools berechnen lässt und am
nächsten Tag dann sieht, da sind wieder Angriffe gewesen.
Zweites Beispiel Internet of Thing
Es gibt Sensoren, die ihre Daten übers Internet melden.
Zum Beispiel die Supermarktregal angebracht werden und die dann sagen können,
dem Produkt geht es gut, die Temperatur ist super.
Von dem Produkt ist noch so und so viel da und die sagen können,
der Kunde hat hier fünf Minuten vor dem Regal gestanden und
der hat gar nichts aus dem Regal rausgenommen.
Total interessant für sämtliche Handelsunternehmen, die physikalische Läden haben,
weil die drüber nachdenken können,
warum ist das eigentlich so ein Regal, so ein Ladenhüter,
mein Produkt.
Und wie muss ich, warum laufen andere Produkte besser?
Drittes Beispiel,
Predictive Analysis
Die New York Times hat jetzt ein Big-Data-Projekt, wo sie sich anschauen,
wie sich Abonnenten Verhalten haben in den letzten Wochen, bevor sie gekündigt haben.
Und sie haben versucht, daraus Patterns, also Muster zu
entwickeln und diese Muster matchen sie jetzt gegen das akute,
aktuelle Verhalten von Abonnenten.
Und wenn sie raus das Gefühl haben, der könnte kündigen,
dann bieten sie dem zum Beispiel das Abo günstiger an.
Auch ein Realtime, auch ein Big-Data-Thema.
Total spannend. Das war mein drittes Beispiel.
Und damit bin ich beim Fazit
Ich glaube,
dass Viktata zu Werkzeugen und Verfahren und neuen Denkweisen führt,
die einfach so ein Beschleuniger sind und zu einer Erweiterung des Horizonts führen,
auch bei Unternehmen, die eben nicht Impulsgeber für Big Data,
sind aber die davon ganz, ganz stark profitieren können.
Man muss nur eben geschickt sich Use Cases überlegen und lernen,
was das sein kann.
Da braucht man eben Innovationen, neue Denkweisen.
Ja, das war's. Ganz vielen Dank.
Und jetzt übergebe ich und dich