Business Intelligence. IT s role changing

BI Trendek 2015

2

New BI

 Business Intelligence  Leading (BI) vendors will shift the emphasis of their new product investment from ITauthored production reports to business-userdriven data discovery and analysis tools.  IT’s role changing  With vendors specifically targeting the business for new products, IT’s role in BI will change from that of traditional gatekeeper to useful helper.

Big Data

5

Forrás: Cloudera

6

Mi történik a világban?

Új technológiák Yahoo, Facebook, Linkedin, Twitter, Ebay

7

Mi történik a világban?

8

Mi történik a világban?

Új szoftvercégek Hortonworks, Cloudera, MapR, MongoDB, Splunk DataBricks, Alteryx 9

Mi történik a világban?

10

Mi történik a világban?

11

Mi történik a világban?

12

Mi történik a világban?

13

Mi történik a világban?

14

Adatalapú stratégiák

Adatalapú termékfejlesztés Spotify, Prezi, Netflix 15

Adatalapú termékfejlesztés

Forrás: Spotify

16

Adatalapú termékfejlesztés

Forrás: Netflix

17

Adatalapú stratégiák

Adatalapú szolgáltatások Ajánlórendszerek, árazási segédek, hasonlósági keresők 18

Adatalapú szolgáltatások

Forrás: eHarmony

19

Adatalapú stratégiák

Adat mint termék Cégadatok, hirdetési információk, HR adatok 20

Adat mint termék

Forrás: cnet

21

Adatalapú stratégiák

Adatalapú termékfejlesztés Adatalapú szolgáltatások Adat mint termék 22

Hadoop problémák

Hadoop problémák

Hadoop problémák

Technológiák

RDBMS – the walking dead?

Source: Dear John Letter, Bill Schmarzo, emc.com

28

 RDBMs are once ruled the world

Created for OLTP, used for everything  Balanced, smallish reads and writes 

29

OLTP RDMS

Read

Write 30

DWs

Read

OLTP RDMS

Write 31

DWs

Read

OLTP RDMS

Logs Sensors IOT

Write 32

Teradata Netezza Vertica ….

DWs

Read

Oracle DB2 Microsoft …

OLTP RDMS

InfluxDb Cassandra …

Logs Sensors IOT

Write 33

 RDBMs are once ruled the world

Created for OLTP, used for everything  Balanced, smallish reads and writes 

 Read-heavy workloads 

Data warehousing, analytics

 Write-intensive workloads 

Logging, events, sensor data, timeseries

34

35

Adatvizualáció

Miért?

 Élénk piaci nyüzsgés

Új generációs kihívók  Veterán piaci szereplők  Számos off-BI termék 

48

Térképes elemzések

 Egyre általánosabb

Általános BI szoftverek  Specializálódó cégek  Térinformatikai szállítók 

50

 Funkcionalitás

Térképek  Geokódolás  Megjelenítési és elemzési funkciók 

Szelekció  Lefúrás  Szinkron a különböző nézetek között 

51

52

53

54

Storytelling

Jelentkezések

Jelentkezések - Korai fázis

Jelentkezések - Középső fázis

Jelentkezések - Végső fázis

60

61

62

63

 Szoftverek

Tableau  Qlik Sense  Yellowfin  SAP Lumira 

64

65

Kollaboráció

 Collaboration

Sharing of dashboards/reports  Commenting on values/reports  Support of workflows in the planning process  Collaborative analysis  Notification of changes of BI objects  Commenting on the progress of projects  Integration in a collaborative environment  Trackig of discussion histories 

Social BI example

 Collaboration tools

Context-aware notes & comments  Notifications  Strong/Weak networks identification  Content discovery  Activity measurement & pagerank 

Táblázatkezelők

71

72

73

Mobil BI

 Mobile

Mobile devices play a substantial role in the consumerziation of IT and of BI in particular  Many vendors have dashboards and visualizations specifically for mobile applications  Adoption rates for mobile BI are still relatively low, but growing faster for mobile than for other technologies. 

BI Trends

 Mobil

Platform strategy: Dedicated or Universal  Device type and size  Extra features, positioning  Ease of development  Ease of use - new paradigms 

 Mobile First 

PDF és Excel problémák

 Irány a HTML5, bármibe is kerül 

Silverlight, Flash gondok

77

78

Cloud BI

 Cloud BI

Gartner predicts a future in which BI service providers are used as commonly as BI products.  Although Cloud BI adoption rates are relatively low, a number of service providers have emerged that enable users to perform analytics and queries via the Cloud. 

80

 Alternatives

Cloud Data -> Cloud BI  Local Data -> Cloud BI? 

81

BI Trends

 Cloud support

Data Source in the cloud  DW in the cloud / BI in the cloud  Full stack/ Platform as a service 

83

 Versenyelőny

Gyors  Nem igényel tőkét  Betörési lehetőség új területekre 

84

85

86

Önkiszolgáló BI

BI Trends

 Self-service BI - Task types  Creating analysis for personal use  Creating reports or dashboards for other business users  Manually accessing data sources  Monitoring data quality  Manual data cleansing  Monitoring and controlling automatic data import  Creating or modifying data models

BI Trends

 Self service BI - Data blending

merging/joining local and DW data sourcer by the end user  On-the-fly vs. Build-and-store  Data governance challenges around reuse 

Ráadás

BI Trends

 Scalability types

Cluster support for scale out  In-database analytics  Hadoop and NOSQL connectivity 

In-memory scalability example

BI Trends

 Productivity

Time to market is key  Application Frameworks and public API  Solution specific packages  Industry vertical Apps  Embedding/OEM-ing 