Täglich werden 2,5 Quintillionen Bytes an Daten produziert. Das bedeutet, dass 90 Prozent der auf der Welt heute existierenden Daten allein in den letzten zwei Jahren erzeugt wurden. Diese Daten kommen aus allen möglichen Quellen: aus Sensoren, die Wetterinformationen erfassen, Statusmeldungen in sozialen Netzwerken, Digitalfotos und Videos in Online-Portalen, Transaktionsdaten von Onlinekäufen und GPS-Signalen der Handys - um nur einige zu nennen. Diese Daten werden als Big Data bezeichnet.

Big Data hat drei wichtige Merkmale: Vielfalt, Geschwindigkeit und Masse.

- Vielfalt (Variety) – Big Data geht über strukturierte Daten hinaus und umfasst unstrukturierte Daten aller Typen: Text, Audio, Video, Klick-Streams, Protokolldateien usw.

- Geschwindigkeit (Velocity) – Big Data-Daten sind oft zeitkritisch und müssen daher sofort verarbeitet werden, wenn sie in das Unternehmen einfließen, damit ihr geschäftlicher Wert optimal genutzt wird.

- Masse (Volume) – Für Big Data gibt es nur eine Größenordnung: groß. Unternehmen versinken geradezu in einer Datenflut, die vielfach Tera- oder sogar Petabytegröße erreicht.

Big Data ist mehr als eine Herausforderung, vielmehr liegt darin die Chance, Einblicke in neue und aufkommende Datentypen zu erhalten. So machen Sie Ihr Unternehmen agiler und können Fragen beantworten, für die es bisher keine Antworten gab.

Erfahren Sie in diesem Vortrag

- die Anforderungen für eine Enterprise Class Big Data Analytics Lösungs Plattform  
- Wie Sie eine Vielfalt unkonventioneller Typen und Formate großvolumiger Daten ohne Vorbehandlung handhaben können
- Erforschende Datenauffindung, Textanalysen und Visualisierung
- Fallbeispiele für viele Branchen

Wilfried Raunikar,
Software Group, Information Management
Business Partner Manager
IBM Österreich

Der Vortrag bietet einen Überblick über Verfahren der Datenverknüpfung, die auf der Idee von 'Linked Data' beruhen. Im 'Web of Data' funktioniert Datenintegration fundamental anders als bei klassischen ETL-Prozessen: Datensätze werden dezentral mittels Standard-APIs verfügbar gemacht und können gezielt aufeinander verweisen ('Hyperdata'). Mit einfachen, HTTP-basierten Abfragen können Daten aus verschiedenen Töpfen 'on-the-fly' zusammengefügt werden.
Weiters wird gezeigt, wie Wissensmodelle im 'Web of Data' dezentral entwickelt werden können und mit statistischen Verfahren wie Text Mining oder Korrelationsanalysen, die derzeit in der Big Data Community vorwiegend angewandt werden, kombiniert werden können.

Mag. Andreas Blumauer hat Betriebsinformatik an der Wirtschaftsuniversität Wien und an der Technischen Universität Wien studiert und startete seine Karriere als Software-Entwickler für Finanzdienstleister. 2001 war er Mitgründer der punkt. netServices, ein auf Enterprise 2.0 Lösungen spezialisiertes Softwareunternehmen, und beschäftigt sich seitdem mit semantischen Technologien und Wissensmanagement-Systemen.

Er ist geschäftsführender Teilhaber der Semantic Web Company GmbH mit Sitz in Wien (http://www.semantic-web.at/) und hier für verschiedene Beratungsprojekte im Bereich Linked Data und semantische Technologien, sowie als Produktmanager für die laufende Weiterentwicklung und Optimierung der PoolParty Produktfamilie verantwortlich. Andreas Blumauer hat jahrelang als Dozent an der Wiener Fachhochschule FHWien und als Lektor an der Donau-Universität Krems, jeweils in den Bereichen Wissensmanagement-Systeme, Social Software und Semantische Technologien gearbeitet. Blumauer ist auch Herausgeber zweier Bände zum Thema Semantic Web, erschienen 2006 und 2009 bei Springer X.media.press, die zu den ersten ihrer Art im deutschsprachigen Raum zählen.

Big Data beschreibt zwar "große Datenmengen", allerdings unterscheiden sich diese von den "klassischen" Daten, wie sie beispielsweise aus dem Datawarehousing-Bereich bekannt sind. In letzerem Anwendungsbereich stehen klare Datenmodelle im Vordergrund und jeder einzelne Datensatz zählt. Bei Big Data gilt es große Mengen sehr unstrukturierter Daten, bei denen nur ein kleiner Teil werthaltig und wichtig ist, zu verwerten - der große Rest ist in der Regel nicht verwertbar und die Herausforderung besteht darin, diese Trennung vorzunehmen.

Big Data ist somit mehr als nur ein Produkt - es ist eine Idee und bedarf neuerer Ansätze.

Oracle löst die Anforderungen an Big Data in einem ganzheitlichen Ansatz, in dem klassische Produkte um neue Technologien und Produkte ergänzt werden. Neben den Softwarekomponenten stellt Oracle auf Basis der Engineered Systems eine leistungsfähige und eng aufeinander abgestimmte Software & Hardwarekombination bereit, die ideal für die Erfassung, Aufbereitung und Analyse  von „Big Data“ ist.

Erfahren Sie in unserem Vortrag über die ganzheitliche Betrachtung von Big Data durch Oracle, aufgelockert durch verständliche und reale Awendungsbeispiele.  

Sprecher:
- Johannes Jochum leitet bei Oracle das CEE BI & DWH Presales Competence Center
- Thomas Hofmann leitet bei Oracle das CEE Engineered Systems Presales Competence Center  

Seit einigen Jahren ermöglichen günstige Speichermedien und neue Technologien das Speichern von mehr und mehr Daten. Wurde früher geprüft, ob bestimmte Daten wirklich gespeichert werden müssen, geht der Trend inzwischen in eine anderen Richtung: Grundsätzlich wird einfach erst mal alles gespeichert, was irgendwie erfasst werden kann. Dieses Phänomen hat einen Namen: Big Data.   Das Erfassen und Speichern der Daten an sich ist eine Herausforderung, aber um überhaupt einen Wert daraus zu generieren, müssen daraus natürlich Informationen gezogen werden. In diesem Vortrag geht es darum, welche Datenbanksysteme und -technologien zum Verarbeiten großer Datenmengen geeignet sind, wann diese Art der Datensammlung sinnvoll ist und welche Werkzeuge dabei helfen können, den Datenwust zu überblicken.

Thomas Klughardt ist seit 2007 bei Quest Software im Presales Bereich Systemberater für die Datenbank und Applikationslösungen. Er hat einen Entwicklerhintergrund und studierte an der Fachhochschule Köln Informatik. Mit seiner Diplomarbeit über Oracle Replikationsmechanismen hatte er seinen Einstieg in die Welt der Oracle Datenbanken, der er seitdem treu geblieben ist.  

„Der Begriff „Big Data“ ist ohne Zweifel aktuell eines der präsentesten Themen in der IT. Dabei handelt es sich um Themen aus verschiedenen Bereichen, die eines gemeinsam haben: die Größe, das Wachstums, oder beides stellen die Unternehmens-IT im Umgang damit vor große Herausforderungen. Altbewährte Technologien stoßen dabei immer häufiger an ihre Grenzen. Gleichzeitig birgt Big Data viel Potential, von einem neuen Zugang zu Kundenbeziehungen bis hin zu Forschung & Entwicklung, das im modernen Marktumfeld zum entscheidenden Unterscheidungsmerkmal werden kann. Der Vortrag stellt Technologien vor, um mit Big Data schon auf der Infrastrukturebene effizienter umzugehen und die vorhandenen Möglichkeiten besser auszuschöpfen.

DI (FH) Johannes Quendler ist Technologie Consultant mit Fokus auf Datenbanken und DWH-Systeme im Presales-Bereich bei EMC Computer Systems“