IBM InfoSphere Data Explorer (Vivisimo Velocity)

IBM InfoSphere Data Explorer
(Vivisimo Velocity)
Ralph Behrens
Client Technical Professional
IBM Big Data
Sven Herschel
Client Technical Professional
InfoSphere Data Explorer
Information Management
Big Data
© 2012 IBM Corporation
Information Management
Was ist eigentlich „Big Data“? - Der Versuch einer Klassifizierung
Beispiele
Web and
Social Media
 Clickstream
Daten
 Twitter Feeds
 Facebook Postings
 Web content
 E-Mails
Maschinendaten
 Smart
Maschinenfremde Daten
 Gesichtserkennung
 Genetische
Daten
 Aufzeichnungen von Call-Center-Gesprächen
 Schriftliche Dokumente (Arztberichte, Reklamationsberichte etc.)

Transaktionsdaten
 Telekommunikationsverbindungsdaten

Meter Daten
 RFID Informationen
 GPS Signale
 Sensordaten (z.B. Durchflußmengen, Druck, Temperaturen)
 Energieabrechungsdaten


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Information Management
“Big Data”: Vielfältige und schnell wachsende Daten, gut genutzt
Variety
Variabilität
Strukturiert, unstrukturiert,
Text, Multimedia
Analyse von Datenströmen
für Entscheidungen in
Geschwindigkeit Sekundenbruchteilen
Velocity
Volume
Datenmengen
Veracity
Daten –
Verlässlichkeit
Terabytes bis Petabytes
Belastbare Daten mit
bekannter Herkunft, für
geschäftliche
Entscheidungen aufbereitet.
Die derzeitige Herausforderung besteht darin, „Big Data“ sinnvoll
in unternehmerischen Entscheidungsprozessen einzusetzen
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Big Data macht nicht Alles Neu, sondern ergänzt bekannte
Konzepte
Traditioneller Ansatz
Neuer Ansatz
Strukturiert, analytisch, logisch
kreativ, ganzheitlich, intuitiv
Transaction Data
Data
Warehouse
Hadoop
Streams
Web Logs
Social Data
Internal App Data
Structured
Strukturiert
Repeatable
Linear
Mainframe DataWiederholbar
Linear
Monthly sales reports
Profitability analysis
OLTP System
Datasurveys
Customer
ERP data
5
Traditional
Sources
Enterprise
Integration
Unstructured
Unstrukturiert
Exploratory
Text Data: emails
Erforschend
Iterative
IterativBrand sentiment
Product
strategy
Sensor
data: images
Maximum asset utilization
New
Sources
RFID
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IBM Data Explorer Anwendungsfälle
(Big) Data Exploration
 Das schnelle und einfache Suchen und Sichten aller relevanter Daten
innerhalb und außerhalb des Unternehmens.
 Um Zusammenhänge zu erkennen, zu bewerten und die gewonnenen
Erkenntnisse mit seinen Kollegen/Kunden/Partnern zu teilen.
Enhanced 360o View
 Durch umfassende Information das bessere Verständnis über seinen
Kunden oder seiner Produkt zu erlangen
 Um bessere Antworten zu finden oder auf Veränderungen schneller
und effektiver zu reagieren.
Security and Intelligence
 Nichtkonforme Inhalte aufdecken ,um die Einhaltung von Gesetzen
und Richtlinien sicherstellen.
 Unterstützung im Bereich Unternehmensreporting und Planung durch
die Verbesserung z.B. des Metadatenmanagements.
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Data Explorer solves the #1 challenge customers face in big data:
Unlocking the value of information when users need it most
InfoSphere
Data Explorer
• Analyzes structured &
Providing unified, real-time
unstructured data—in place
access and fusion of big
• Unique indexing
data unlocks greater
• Unlimited scalability
insight and ROI
• Advanced data asset navigation
• Pattern clustering
7
Contextual intelligence
Text analytics
Secure data integration
Query transformation
Easy-to-deploy big data applications
User-friendly interface
Create unified view of
ALL information for
real-time monitoring
Improve customer
service & reduce
call times
Increase productivity &
leverage past work
increasing speed to market
•
•
•
•
•
•
Analyze customer analytics
& data to unlock true
customer value
Identify areas of information
risk & ensure data
compliance
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Information Management
Data Explorer
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Firmenprofil Vivisimo
 Gegründet in Jahr 2000 von 3 Computer Wissenschaftlern
 Firmensitz in Pittsburgh, PA, USA
 Führend im Bereich Daten “discovery & navigation”
 125 Angestellte, $23M Umsatz, 100+ Kunden
 Übernahme durch die IBM im Mai 2012
 Jetzt IBM InfoSphere Data Explorer
 Teil der IBM Big Data Strategie
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Data Explorer ermöglicht es über Systemgrenzen hinweg
- einfacher Zugriff auf jegliche
Art strukturierter oder unstrukturierter Daten

- egal wo diese Daten liegen
Social
Media
- ohne auch nur ein Byte dieser
Daten zu bewegen
- schnelle Suche und
Navigation in den
Ergebnissen
- Erkennen neuer und
verborgener Zusammenhänge
- Bewertung und Verteilen der
gewonnenen Informationen
Billing
ERP
DataBase
CRM
Unstructured
Content
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Out-of-the-Box Funktionalitäten
Quellen
Dynamische Kategorisierung
Strukturierte Filter
Suchergebnisse
Tagging und Bewertungen
Zusammenarbeit
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„Unlock your own Big Data“
 IBM Data Explorer
– Suchen und Navigieren in allen
relevanten Daten
– Existierende Daten verstehen und
deren Inhalt visualisieren
– Den Informationsgehalt zu
analysieren und mit anderen neuen
Daten(Quellen) zu vergleichen
– Flexibel und schnell auf
Veränderungen zu reagieren
– Mit vertretbarem Aufwand zu
starten
12
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Data Explorer AppBuilder Framework
Multichannel Communication

CRM
Phones
Email
Supply
Chain
Partners
 Einfache und schnelle
Applikationsentwicklung
 Fokussierte Sicht auf die
benötigten Informationen
Email
Fulfillment
 Nutzung aller vorhandener
Datenquellen und Systeme
Chat
Web
Support
Ticketing
CustomerFacing
Professionals
Experts
In-Person
External
Sources
Content
Mgt.
 Proaktiver Informationsund Know-how Transfer
 Rollen Basiert , Sicher,
Automatisiert, Zentralisiert
Knowledge
-bases
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InfoSphere Data Explorer Architecture
360O View
Information
Navigation and
Discovery
Big Data
Application
Application Framework
Query Routing
User Profiles
Authentication/Authorization
Business Rules
Personalization
Display
Text
Analytics
CM, RM,
DM
Indexing and Search
Engine
Subscriptions
Feeds
Web Results
Metadata
Extraction
BigInsights Streams
RDBMS
Feeds
Web 2.0
Email
Web
File
CRM, ERP
Systems
 Applications Modul
 Application Builder
 Federation Modul
 Authentication,
Authorization, Query
transformation,
Personalization, Result
Display
 Index und Search
Module
 Crawling, Indexing,
Thesauri, Clustering,
Ontology, Semantic
Processing, Entity
Extraction, Relevancy,
Federation…
 Integration Zone
 Connector Framework,
Connectors & APIs
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Kürzere Wege für schnellere und bessere Entscheidungen
Relational
Data
File Systems, Email
Content Management
CRM, EPP,
Supply Chain
Commenting
Tagging
IBM Big Data Hub
Application/
Users
WEB Portals,
Consumer
Organisation
Social
Media
On-Line
Shops
Rating
RSS Feeds
Shared
Folders
The Cloud
Social Tools
Custom Sources

 Sicherer InformationsAustausch zwischen
Applikationen und
Datenspeicher
 Unternehmensweite DatenNavigation und Sichten von
Informationen
 Die übergreifende
Informationssuche und
Zusammenführung von
strukturierten und
unstrukturierten Daten
 Die Zusammenarbeit
zwischen den einzelnen
Unternehmensbereichen
verbessern
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Warum IBM Data Explorer?
Wettbewerb
Besseres und tieferes Verständnis der
eigenen Situation und der Marktbegleiter um
effektiver und schneller zu reagieren.
Ansehen
Stärkung der Reputation des eigenen
Unternehmens gegenüber Kunden, Behörden
und Investoren (Shit Storm, Fraud etc.)
Kundenbindung
Die Wünsche und Anregungen der Kunden
analysieren und diese in die Zukünftigen
Entscheidungen/Entwicklungen einbeziehen.
Produktivität
Arbeitsabläufe und Prozesse durch gezieltes
Wissensmanagement beschleunigen und
vereinfachen.
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IBM Infosphere Data Explorer
Möglichkeiten
•
Suche in allen interessanten Daten
•
Einfache und intuitive Navigation
•
Schnelle Sichtung der Information
•
Keine Datenbewegungen notwendig
•
Strukturiert oder unstrukturiert
•
Innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens
•
Vitalisierung großer Datenmengen
Big Data Federated
Discovery and Navigation
Vorteile
•
Schnelleres und besseres
Verstehen der Information
•
Niedrige Aufwände
•
Hohe Agilität
•
Gesteigerte Produktivität
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Ralph Behrens
Client Technical Professional
Big Data
Wilhelm-Fay-Straße 30-34
65936 Frankfurt
Sven Herschel
Technical Presales Consultant
Data Explorer
IBM-Allee 1
71139 Ehningen
Phone +49 (0) 7034 / 6430680
Mobile +49 (0)172 / 6511333
Mobile +49 – 175 - 2956045
[email protected]
[email protected]
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