Wie Big Data Geschäftsmodelle verändert Zum Abschluss des Werbeplanung.at Summit SPEZIAL erzählte André Münger, Account Manager bei Pivotal in Zürich, wie Big Data Geschäftsmodelle verändert: Big Data bildet einen gewaltigen Möglichkeitsraum, über den sich Unternehmen am Markt deutlich vom Mitbewerb abheben können. Weiter kann Big Data als Basis für gänzlich neue Geschäftsmodelle dienen – Monetarisierungsstrategien der Daten von Telco-Anbietern, eigentliche Branchenwechsel von Firmen, neue, datenbasierte Kooperationen zwischen Firmen sind nur einige der Beispiele am Markt.

1. Wie Big Data
Geschäftsmodelle verändert
André Münger
Pivotal

2. BUILT FOR THE SPEED OF BUSINESS

3. Pivotal:
Wie Big Data Geschäftsmodelle
verändert
December, 2nd 2013
André Münger
Big Data Ambassador
amuenger@gopivotal.com
+41 79 708 85 99
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4. During the last
Two Years…
…a switch was
toggled.
Big Data migrated from
a problem to be dealt
with to an
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opportunity to
be exploited
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5. Monetisierung
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6. Big Data Monetisierung
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7. Dilbert goes Big Data
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8. The value of data over time
Pivotal’s
Main
Focus
Value of
Data ($)
Data Warehouse
BI
MPP (massive parallel
processing) as a
technology innovation
to process data more
effectively and cost optimised
Real-Time
µs
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ms
Hadoop
s
hour
day
month
year
yr+
Time
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9. Value
We Have Big Data We Need Fast Data
Business event “Moment of Impact”
Data captured
C
Intelligence delivered
Decision Taken
Opportunity
Missed Opportunity “Too late to take action”
Time
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10. Übersicht Big Data Markt und Veränderungen in den letzten 2
Jahren
• Übergang von einer «Technologieverliebtheit» zu
konkret generiertem Wert durch die Anwendung.
è Data Science
• Erste Konsolidierungswelle ist abgeschlossen
• Neue Anbieter wie «Sand am Meer»
è Goldgräberstimmung
• Übergang von der Betrachtung isolierter Anwendungsmöglichkeiten hin zur Betrachtung von möglichen
Gesamtarchitekturen.
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11. Technology
Cost
Ideas
Puting a
Day into 24
Hours!
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12. Das Vermächtnis von Dante Alighieri
Menschen
IT und Big Data
Fun – Prinzip:
Paradies
Wert
Innovation
Analytics
Monetarisierung!
Purgatorium
Performance
Schmerz - Prinzip:
Kosten
Ersatz
Data Warehouse
BI
Hölle
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13. Umverteilung / Neudefinition
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14. «Man muss den Mantel konkreter
Tätigkeit im Alter dichter um die
Schultern ziehen, um bei
herandringender Weltraumkälte
bestehen zu können.»
Heimito von Doderer
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15. Change ahead …
SAP mit SAS und Cloud Foundry
Teradata gegen SAP mit TAS
Oracle mit Microsoft
IBM mit Cloud Foundry
???
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16. Möglichkeitsraum
Big Data
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17. Möglichkeitsraum Big Data
R
E
L
E
V
A
N
Z
KREATIVITAET
Intern,
strukturiert
Intern, semi-strukturiert,
Unstrukturiert
(z.B. Dokumente, Logs,
E-Mails, etc.)
Partner Daten !!!
Externe Daten
(z.B. News & Social Media, Sensor, etc.)
Open Data
Open Government Data
Volumen
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18. Big Data
= Culture Change
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19. «Analytische
Unternehmen sind
besser als andere.»
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20. Was ist, was macht Analyse ?
Gruppierung
Vorhersage
Optimierung
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21. What Matters: Apps. Data. Analytics.
Anwendungen unterstützen das
Business und generieren Daten.
Die Analyse dieser Daten ergibt
neue Funktionen für Anwendungen
und dadurch werden neue Daten
generiert.
Je schneller eine Firma diesen
Zyklus durchläuft, umso besser
wird sie und differenziert sich vom
Mitbewerb.
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22. Personalisierung Angebote
KreditkartenFirma
Profil,
Interessen
TelcoAnbieter
Lokation
GutscheinAnbieter
Angebot
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Kunde,
möglicher Kunde
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23. Werbeplatzierung
Website
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Ad Server
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24. Ad-Analytics-Architecture (AAA)
Campaign
Delivery
Partner
Data
Audience
Discovery
Campaign
Optimizer
DMS
Customer
Data
Performance
Analytics
Reporting
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Customer
Journey
Analytics
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25. RTI for Telco – Core Value Proposition
Revenue
Generation
Revenue
Protection
Network
Efficiency
Real-time Location
based Mobile Advertising
(B2B2C)
Real-Time Customer
Experience Management
(CEM) to reduce churn
Network Cost
Optimisation
Location Based Services
(B2C, B2B, B2B2C)
Customers Sentiment
Analysis & Brand
Protection
Up-selling to existing
customers
Real-Time Fraud
Detection
Network Signalling
Efficiency
Data Caching at the
edge of the network
Early network issue
prediction
One solution across all analytic requirements
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26. Leitfaden Big Data Analytics (Architektur / Technologien /
Vorgehen)
Ÿ Nutzenorientierter Ansatz (Data Science) mit ROI-Studie.
Ÿ Think Big, start small è Big Data Strategie auf Basis Menschen è
Daten è Plattformen
Ÿ Keine neuen Silos/Inseln kreieren. è Grosses Augenmerk auf
Integrationsthemata.
Ÿ Integrative Technologien (In-Memory, MPP, Hadoop, NoSQL, etc. – der
Anwendungsfall definiert die Technologie)
Ÿ Auf proprietäre HW-Technologien verzichten è X86 als Standard mit
entsprechender Kostenentwicklung.
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27. OUTSTANDING
TECHNICAL TEAM
Agile &
RAD
+700
Java/Spring
ROB MEE & PIVOTS
CHRIS BEAMS
ENGINEERS
JUERGEN HOELLER
NOELLE SIO
Data
Science &
Analytics
PIVOTAL
TECHNOLOGISTS
ADRIAN COLYER
KAUSHIK DAS
DAN HOLLE
HUYLA EMIR-FARINAS
GAVIN SHERRY
Hadoop
IMDG
JAGS RAMNARAYAN
APURVA DESAI
SUDHIR MENON
MATTHIAS RADESTOCK
Cloud
MPP SQL
Web/Mobile
MILIND BHANDARKAR
MATTHEW KOCHER
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JAMES WATTERS
EDWARD HIEATT
LUKE LONERGAN
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28. BUILT FOR THE SPEED OF BUSINESS