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BIG DATA & HIGH PERFORMANCE ANALYTICS
Dr. Thomas Keil, Program Manager Business AnalyticsSAS Institute GmbH 7.5.2012
Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved. Source: IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC, May 2010
BIG DATA – FLUCH ODER SEGEN? Das Wachstum der Datenmengen ist rasant und unaufhaltsam. Big Data wird alle Branchen und alle Unternehmen treffen.
Zettabyte ist die Maßeinheit, die nach Terabyte, Petabyte und Exabyte kommt.
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VOLUME
VARIETY
VELOCITY
RELEVANCE
TODAY THE FUTURE
DA
TA
SIZ
EBIG DATA – WORAUF ES ANKOMMT Das Grundproblem der IT
verschärft sich damit: Aus den vielen Daten (Volumen), die sehr unterschiedlich strukturiert sind (Variety) und schnell anwachsen (Velocity) gilt es, die wertvollen, relevanten Daten herauszufiltern.
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Mobile transactions Sensor Data
Pervasive Computing
Quellen: Digitalisierung, Social Media, Sensoren, Maschinen, Smart Grid etc. Es sind Messdaten!
WIE UND WO ENTSTEHT BIG DATA? Die Daten entstehen zum Teil durch massenhafte Nutzung von Social Media, zu einem noch viel größeren Teil allerdings aus Sensoren, die Maschinen, Bewegungen, Produkte etc. überwachen. Sensoren sind so günstig geworden, dass immer mehr gemessen wird.
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INFORMATION MANAGEMENT
STREAM IT, SCORE IT, STORE IT!
DECISIONS / ACTIONS / DATA
RAW RELEVANT DATA
LOW COST STORAGE
ENTERPRISEDATAWAREHOUSE
Der immer größere Datenstrom muss frühzeitig sortiert werden: Manche Daten sollen sofort Ereignisse auslösen, andere Informationen müssen im Vertriebsreporting landen und wieder andere werden für eine spätere Analyse kostengünstig aufgehoben.
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FORECASTING
DATA MINING
TEXT ANALYTICS
OPTIMIZATION
STATISTICS
INFORMATIONMANAGEMENT
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BUSINESS INTELLIGENCE. WEITER DENKEN! Klassisches BI stößt hier schnell an Grenzen. Es geht immer mehr um Advanced Analytics mit der wertvolle Muster und Zusammenhänge erkannt werden können. Und das Ganze muss aussage-kräftig visualisiert werden, damit es verständlich bleibt.
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BUSINESS INTELLIGENCE. WEITER DENKEN!
Quelle: September 20, 2011, “Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity” Forrester report
Deshalb sind in der Softwarebranche drei Trends zu beobachten, hier durch Pfeile ausgedrückt. Das Erschließen neuer Daten-arten, der Trend vom Batchlauf über Nacht hin zu Realtime – und schließlich der präzise Blick in die Zukunft.
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Flexible Optionen, um mit Big Data umzugehenTECHNOLOGIEN
MARKETING
IN-D
ATA
BA
SE
IN-MEMORY
GR
ID C
OM
PU
TIN
G
EDW
ADW
SALES
FINANCE
SUPPLYCHAIN
RISK
HR
Technologisch erfordern die unterschiedlichen Dimensionen von Big Data auch unterschiedliche Ansätze. SAS bietet eine einzigartiges Spektrum neuer, teils bahnbrechender Innovationen – eingebettet in relevante Geschäftsprozesse.
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SAS Grid Computing Big Data auf viele Rechner verteilen
Dynamische Verteilung und Skalierung der SAS Verarbeitungsprozesse im Serververbund
Vorteile• Skalierbarkeit• Intelligente Lastverteilung• Hochverfügbarkeit und Ausfallsicherheit
Im einfachsten Fall verteilt man größere Datenmengen auf mehr Rechner und leitet die eintreffenden Anfragen auf den nächsten freien Rechner – wie in einem Callcenter.
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SAS In-Database Analytics Analytics zu den Daten bringen
Mit SAS erstellte Scoring-Modelle könnendirekt in die Datenbank übertragen und dort angewandt werden.
Vorteile• Beschleunigte Modellentwicklung• Automatisierte Modellüberführung• Höchste Performance bei der Modellanwendung Datenbank
• Zugriff auf DB-Tabellen (Samples)• Modell-Entwicklung und Training• Manuelles Modell-Deployment
SAS Enterprise Miner und Rapid Predictive ModellerSAS Enterprise Miner und Rapid Predictive Modeller
SAS Model ManagerSAS Model Manager
SAS Modelle
• Rollen- und Workflow unterstütztes Modell Management u. Monitoring
• Automatisiertes Modell-Deployment
Zur Analyse großer Daten-mengen müssen diese normalerweise hin zum Rechenkern gebracht werden. Bei zu großen Datenmengen bringt man aber besser die Analytics zu den Daten und transportiert lediglich die Ergebnisse.
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SAS High Performance
Analytics
Blitzschnelle Analytics im Hauptspeicher
proc hplogistic data=MPPLib.MyTable; class A B C D ; model y = a b c b*d x1-x100; run;
Revolutionäre High-End Analytics-Plattform bestehend aus massiv-parallerer Datenbank, Hardware und dem SAS High Performance Analytics Framework.
Parallelisierung auf der Ebene der Algorithmen.
Vorteile• Massive Beschleunigung der Berechnung komplexer
Modelle im Bereich der Advanced Analytics• Bisher nicht lösbare Probleme werden lösbar
Der entscheidende Durch-bruch in Sachen Performance sind parallelisierte Algorithmen, die alle Möglichkeiten von In-Memory-Technologie ausschöpft.
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SAS Visual Analytics Die Lösung im Überblick
MOBILE BIENVIRONMENT MANAGER
VISUAL ANALYTICS EXPLORER
VISUAL DESIGNER
• Mobile BINative App für iPad (alsbald auch Android)
• Datenvorbereitung• Security• Monitoring
• Ad hoc Analyse• Visualisierung
• Reports für Mobile Endgeräte (zukünftig Web-Berichte)
SAS LASR Analytic Server (SAS In-Memory Server)
www.sas.com/hpa
Damit immer mehr Anwender analytische Methoden anwenden können, muss die Bedienung entsprechender Tools entscheidend vereinfacht werden. Das ist der Ansatz von SAS Visual Analytics: extrem performant, extrem nutzerfreundlich .
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SAS Visual Analytics Visual Analytics Explorer
Interaktive Oberfläche zur Datenvisualisierung und explorativen Analyse
• Hilfestellung bei der Auswahl sinnvoller Grafiktypen (Auto-Charting)
• Dynamisches Anlegen eigener Hierarchien
• Verständliche und einfach zu bedienende Analytik für den Fachbereich
• In-Memory Verarbeitung mit dem SAS LASR Analytic Sever
www.sas.com/hpa
Ohne vertiefte Kenntnisse in Statistik lassen sich mit dem explorativen Ansatz schnell Muster und Zusammenhänge in großen bis gigantischen Datenmengen entdecken. Ohne Umwege über die IT.
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SAS High Performance
Analytics Anwendungsbeispiel
Home Lending Credit Risk Management –
Berechnung eines Modells zur Vorhersage der Kreditausfallwahrscheinlichkeit über den gesamten Kundenbestand
84SECONDS
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167 Hours
HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS PROCESS
TRADITIONAL ANALYTICS PROCESS
Die ersten Anwender von SAS High-Performance Analytics berichten von Quantensprüngen in der Performance. Was bisher Tage und Stunden gedauert hat, geht nun in Minuten oder Sekunden.
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FAZIT & ZUSAMMENFASSUNG
IN-D
ATA
BA
SE
GR
ID C
OM
PU
TIN
G
IN-MEMORY
„Big Data“ ist unausweichlich und wird jedes Unternehmen betreffen – früher oder später.
Die Bedeutung von Analytics wächst weiter.
SAS High-Performance Analytics bezeichnet ein ganzes Bündel von Technologien, die passgenau Lösungen für konkrete Anwendungsszenarien liefern.
Das Potenzial dieser neuen Technologien wird Geschäftsprozesse verändern und neue Geschäftsmodelle ermöglichen.
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Mehr Informationen & Fallbeispiele:
www.sas.de/bigdata
SAS Institute GmbHDr. Thomas [email protected]/415-123