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Christoph Pantel

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Von Daten und Informationen – der LEAVE YOUR MARK Big Data Workshop!

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Passend zum Thema: Ein Datensatz vorweg – meiner.

  • Name: Christoph
  • Alter: zwischen 20 und 30, Tendenz steigend
  • Geheime Superheldenfähigkeit: Arbeitskollegen an der Tischtennisplatte fertig machen. ;-)
  • Beruf: Social Media Manager
  • Aufgabe bei LYM: Dabei sein, mitmachen, dokumentieren und mitfiebern!
  • Was für mich nach dem Workshop anders war: „Big Data“ wurde für mich greifbar

EIn Gebäude der Telekom

Darmstadt, 09:00 Uhr. Über dem gefühlt 10 Meter langen Schriftzug vor dem Haupteingang der Telekom ging gerade die Sonne auf. Die Vorbereitungen für den „Big Data“ Workshop liefen auf Hochtouren.

Premiere: LYM goes LIVE!

Die Anmeldezahlen für den Workshop waren hoch. So hoch, dass leider nur ein Bruchteil der Bewerber wirklich dabei sein konnte. Deshalb haben wir uns dazu entschlossen, einige Teile des Workshops via Periscope ins Netz zu streamen. So auch die Begrüßung der Workshopteilnehmer durch den Workshop-Owner (der übrigens auch Christoph heißt), die auf dem Twitterkanal @TelekomKarriere live mitzuverfolgen war. Eine – wie ich finde – charmante Möglichkeit die Atmosphäre eines Workshops ins Netz zu tragen.

Eine Gruppe vor einem Flipchart

Ohne Häppchen? Ohne mich!

Klar – Frühstück musste sein. Angekommen im Workshopraum gab es entsprechend zunächst eine Stärkung. Mit vollem Magen steigt dann auch gleich die Konzentration und mit dem ersten Kaffee auch die geistige Aufnahmefähigkeit. ;-)

Nach dem Häppchen ist vor der Vorstellungsrunde: Wieso sind die Teilnehmer eigentlich dabei? Was haben sie für eine Vorbildung und welche Erwartungshaltung haben sie an den Workshop? Fragen, die geklärt werden mussten.

Klar war nur, dass eigentlich nichts klar war.

Die meisten Teilnehmer hatten einen IT-Hintergrund. Einige mit mehr, andere mit etwas weniger Fachwissen zum Thema Datenverarbeitung. Alle waren aber überzeugt davon, dass das Thema Big Data in Zukunft immer mehr an Relevanz gewinnen wird.

Ebenfalls geschlossene Einigkeit gab es zur Erwartungshaltung an den Workshop: „Big Data“ sollte greifbarer werden und am besten an konkreten Anwendungsbeispielen aufgezeigt werden.

Gesagt, getan. Let’s go deeper!

Die große Frage, die über allem stand: Wie definiert sich eigentlich „Big Data“?  Wer jetzt einen langweiligen und monotonen Vortrag erwartet hatte, der hatte sich definitiv die falschen Daten über Christoph – seines Zeichens Senior IT-Architect und Workshop-Owner – besorgt. ;-)

Ein Mann hinter einem Laptop

Christoph Ruhland – Workshop Owner

Der gesamte Workshop basierte primär auf Activities, also Aufgaben, die in vier Teams mit je vier bis fünf Mitgliedern erarbeitet werden mussten.

Teamwork-Session

Die Aufgabe: Fast überall werden Daten erfasst, gesammelt und ausgewertet. Aus einer Liste mit zehn unterschiedlichen Themen konnte sich jedes Team ein Thema auswählen und zu Papier bringen, welche Daten ihrer Meinung nach dort erhoben werden sollten.

Zur Auswahl standen unter anderem: ein Flugzeug, einem Onlineshop, ein Versicherungsmakler oder eine KFZ-Werkstatt.

Am Beispiel des Teams „Onlineshop" wurde sehr schnell das Ausmaß an möglichen Daten deutlich:

  • Woher kommt der Websitenbesucher? Von einem Werbebanner? Einer Suchmaschine?
  • Welche Bildschirmauflösung hat er?
  • Auf welchen Teilen der Website verweilt der Mauszeiger am längsten?
  • Wie viel Zeit verbringt der User auf der Seite und an welchem Punkt verlässt er sie wieder?
  • … und, und, und.

Ihr merkt sicher selbst: Es gibt gefühlt unendlich viele mögliche zu erfassende Daten.

Data Warehouse vs. Big Data

Data Warehouse? Klingt ein bisschen nach einem Supermarktregal, in dem unterschiedliche Daten liegen. Und es sollte sich herausstellen: ganz so falsch ist dieser Denkansatz gar nicht.

Grundsätzlich unterscheidet man bei der Verarbeitung von Daten zwischen Data Warehouse und Big Data.

Um diese Entscheidung zu treffen, sollte man sich mit den „3 V’s“ auseinandersetzen:

  • Volumen - Wie viele Daten fallen an?
  • Variety - Wie Komplex sind die Daten?
  • Velocity - Wie schnell müssen diese Daten verarbeitet werden? In Realtime oder in größeren Zeiträumen?

Infografik BigData

Ab wann sind Daten eigentlich „Big“ bzw., wann reden wir von „Big Data“?

Basierend auf den „3 V’s“ ist folgende Regel abzuleiten: Wenn es ständiges Datenwachstum, unterschiedliche Datenstrukturen und eine Echtzeitverarbeitung von Daten gibt, dann ist es BIG DATA.

Bei statischen Daten mit fixer Struktur und einem längeren Verarbeitungshorizont sprechen wir von DATA-WAREHOUSE.

Beispiel: Facebook.

Die Plattform möchte möglichst in Echtzeit alle Rohdaten analysieren und auswerten. Das hohe Datenvolumen und die Vielfältigkeit der Daten erfordern ein Big-Data-System!

Beispiel: Telefonbuch.

Möchte man Daten jedoch über einen längeren Zeitraum unveränderbar archivieren, wie z. B. bei einem Telefonbuch, eignet sich aufgrund der geringen Varianz ein klassisches Data-Warehouse-System besser.

Ein weiteres Anwendungsbeispiel:

Mit Big Data Grippewellen vorhersagen!

Twitter-Nutzer, wie auch ich einer bin, schreiben häufig in hoher Frequenz über alles, was sie gerade bewegt. Dazu gehört auch, wenn sie krank werden.

Bei einer entsprechenden Untersuchung konnte aufgrund von abgesetzten Tweets mit den Hashtags #Grippe bzw. #Flu und dem automatisch mitgesendeten Standort eine Grippewelle mehrere Wochen vorher prognostiziert und entsprechende Medikamente rechtzeitig bereitgestellt werden. Klingt banal, veranschaulicht aber, wie man schon mit wenigen Daten wichtige Informationen gewinnen kann.

Ein langer Tag neigte sich dem Ende entgegen und mit der immer tiefer stehenden Sonne wuchs auch der Schatten des Telekom-Schriftzuges vor dem Haupteingang.

Mein Eindruck vom Workshop in drei Worten? Aktiv, tiefgründig und anschaulich. In meinen Augen wurden die Erwartungen der Teilnehmer mehr als erfüllt und das Thema Big Data anhand von praktischen Beispielen verständlich und greifbar gemacht.

Ich muss zugeben, dass ich von der spannenden Aufbereitung eines eigentlich so „trockenen“ Themas positiv überrascht bin. Kurz gesagt: Es hat richtig Laune gemacht!

Als Fazit nehme ich für mich mit, dass „Big Data“ eigentlich gar nicht so schwer greifbar ist, wie man vielleicht denkt. Es geht nicht um große Daten an sich, sondern um deren sinnvolle Filterung, um daraus brauchbare Informationen abzuleiten.

Ich freue mich schon jetzt darauf, beim nächsten Workshop noch mehr Daten in Form von Livestreams, Fotos und Berichten zu produzieren. Die Aus- und Bewertung überlasse ich dann gerne Euch. ;-)

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