Nachbericht Cloudera Sessions in München

Cloudera will Zugang zu Maschinenintelligenz erleichtern

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Deutschland hinkt laut Amr Awadallah, Gründer und CTO von Cloudera, bei der Big-Data-Anwendung hinterher.
Deutschland hinkt laut Amr Awadallah, Gründer und CTO von Cloudera, bei der Big-Data-Anwendung hinterher. (Bild: Rüdiger)

Das jährliche Anwendertreffen „Cloudera Sessions“, das in diesem Jahr erneut in der Münchener Allianz-Arena stattfand, kreiste um die zunehmende Intelligenz der Big-Data-Algorithmen und ihre Anwendungsfelder.

KI ist zurück!“, konstatierte Amr Awadallah, Gründer und CTO des Hadoop-Spezialisten Cloudera, in seinem Einführungsvortrag. Diesen Trend will Cloudera gleichzeitig befeuern und für sich nutzen. Der 2008 gegründete Herausgeber einer Open-Source-basierenden Hadoop-Umgebung stellte gleich eine ganze Serie von Anwendungen vor, bei denen Cloudera-Produkte erfolgreich zum Einsatz kommen. Die interne Arbeit besteht jedoch laut Awadallah vor allem darin, die unterschiedlichen Open-Source-Produkte aus der Apache-Hadoop-Familie unternehmenstauglich zusammenzuschweißen.

Awadallah machte vier wichtige Anwendungsfelder aus, nämlich mehr Wissen über Kunden, bessere Produkte, weniger Risiko und modernere Infrastruktur. Dass Analytik in Marketing und Vertrieb immer wichtiger wird, ist inzwischen eine Binsenweisheit. Der Cloudera-CTO zitierte eine Prognose, derzufolge 42 Prozent der befragten Marketingleiter der Meinung seien, dass in fünf Jahren Analytik zur Kernkompetenz ihres Fachgebietes avancieren werde. „Statt der groben Segmentierung von heute, die oft falsche Resultate bringt, geht der Trend zum Segment of One“, meinte Awadallah, also zum komplett individualisierten Angebot.

Die Kaufhauskette Marks & Spencer beispielsweise nutzt Big Data, um den Bedarf der Niederlassungen zu prognostizieren. Dazu werden alle möglichen Informationen genutzt, etwa der Clickstream der Website, Daten vom Point of Sale im Laden etc. Die Royal Bank of Scotland schaffte es, mithilfe von Big-Data-Analysen des Sprachverkehrs, der sozialen Medien etc. die Zahl der Beschwerden um ein Viertel zu senken.

Big Data in der Medizin

Gänzlich neue Produkte entwickelt beispielsweise Cerner Healthcare, zum Beispiel ein Verfahren zur Frühdiagnose von Sepsis nach Operationen. Wird diese tückische Erkrankung nicht spätestens fünf Tage nach Ausbruch behandelt, endet sie zumeist tödlich. Der neue Algorithmus prognostiziert aus Patienten- und anderen Daten, wer wahrscheinlich eine Blutvergiftung bekommt. So konnte die Zahl der Wiederaufnahmen nach OPs stark gesenkt werden.

Ein weiteres Einsatzfeld ist das Wohlbefinden von Frühgeburten. Deren Gehirnentwicklung reicht oft noch nicht aus, um bei Missbehagen, etwa, wenn sie frieren, Schmerzen haben oder hungrig sind, zu schreien. Eine neue Lösung wertet nun verschiedene Parameter wie Bewegungen, Herzschlag oder Atemfrequenz aus und gibt Alarm, wenn es wahrscheinlich ist, dass das Baby etwas braucht, zum Beispiel mehr Wärme.

Der indonesische Provider Telkomsel mit 300 Millionen Kunden erschloss sich durch den Weiterverkauf der von allen Kunden erfassten Lokationsdaten zum Beispiel an staatliche Institutionen, an Logistikfirmen oder Einzelhändler ein völlig neues Geschäftsfeld. Siemens spart durch ein auf Big Data basierendes Supply Chain Management 10 bis 25 Millionen US-Dollar jährlich.

Parkplätze mit Sensorenanbindung

Immer wichtiger werden IoT-Anwendungen. BT UK beispielsweise baut Sensoren in die Fläche von Parkplätzen ein, die anhand des Lichteinfalls feststellen, ob ein Auto dort parkt und freie Parkplätze denen meldet, die in der betreffenden Gegend einen suchen. Dadurch werden pro Jahr 150 Millionen Pfund an Logistikkosten gespart, zudem sinkt die Emissionsbelastung.

Der Logistikdienstleister konnte die Kosten pro Meile für Wartung und Support seiner Fahrzeuge von 12 bis 15 Dollar auf 30 Cent pro Meile senken. Das intelligente Smart Meter des Providers OPower ersparte seinen Kunden, vier Millionen Haushalten, 320 Millionen US-Dollar jährlich

Runtastic vergibt nach Datenanalyse Farbcodes für Anwender: von lila (inaktiv) bis grün (drei Aktivitäten oder mehr pro Woche), erklärt Christoph Reiniger, Head of Business Intelligence
Runtastic vergibt nach Datenanalyse Farbcodes für Anwender: von lila (inaktiv) bis grün (drei Aktivitäten oder mehr pro Woche), erklärt Christoph Reiniger, Head of Business Intelligence (Bild: Rüdiger)

Interessant war der Bericht des österreichischen Mittelständlers Runtastic, dessen Tracker-App durch Hardware und diverse Services ergänzt wird. Gegründet wurde Runtastic 2013, seine wenige Euro kostende App wird pro Tag etwa 140.000-mal heruntergeladen. Das Unternehmen bietet seinen Kunden ein Pauschalabo für alle Dienste, zum Beispiel individualisierte Trainingspläne etc. an. Hardware wird extra übers Web dazugekauft.

Das System speichert alle Aktivitätsdaten und stellt grob fest, wie aktiv die Kunden sind. Das System registriert, wenn Kunden ihre Aktivitäten reduzieren oder steigern und versucht sie durch gezielte E-Mail-Ansprache wieder zu aktivieren, wenn sie auffällige Lücken in ihren Trainingsaktivitäten aufweisen. Die gesammelten Daten werden genutzt, um neue Apps und Dienste zu entwickeln.

Big Data bei Otto

„Algorithmen mit Bezug zur realen Welt müssen in ihren Regeln menschliche Werte berücksichtigen“, meint Rupert Steffner, Chief Bi Platform Architect bei der Otto GmbH & Co.KG.
„Algorithmen mit Bezug zur realen Welt müssen in ihren Regeln menschliche Werte berücksichtigen“, meint Rupert Steffner, Chief Bi Platform Architect bei der Otto GmbH & Co.KG. (Bild: Rüdiger)

Beim Otto-Versand, von dessen Aktivitäten Rupert Steffner, Chief BI Platform Architect, berichtete, geht es vor allem um Betrugsaufdeckung, sogenannte „Last Minute Defense“ – also den Versuch, einen Kunden, der bereits Ware im Korb hat, auf jeden Fall zum Käufer zu machen – Retargeting und die bessere Informationsversorgung der Handelspartner. Big-Data-Applikationen werden als sogenannte Bots realisiert. Stettner betont: „Wer Dinge macht, die in der realen Welt stattfinden, der muss die Anwendungslogik nach den übliche Werten richten.“ Man achte bei Otto streng darauf, keine Mechanismen zu bauen, die einseitig dem Anbieter nutzen.

Zu den technologischen Trends des Unternehmens gehört mehr Bedeutung für die Cloud. In München berichtete T-Systems von seiner Eigenschaft als Daten-Treuhänder für die deutsche Microsoft-Azure-Cloud. Sie wird durch T-Systems-Mitarbeiter betrieben und ist von den übrigen Microsoft-Rechenzentren getrennt. „Bei dieser Konstruktion bleibt die deutsche Rechtsstrenge gewahrt, denn Klagen bezüglich dieses Service laufen grundsätzlich nur über ein deutsches Gericht“, meinte Ralph Kemperdick, Digital Business Architect Microsoft.

Hybride Infrastrukturen der Kunden wurden von Anfang an mit bedacht, eine PaaS-Umgebung mit Docker-Containern und Cloudera wird ab November verfügbar sein und soll unter 1.000 Euro monatlich kosten. Das soll laut Thomas Weber, Vice President AppAgile bei T-Systems, der Experimentierfreude auch kleinerer und mittelständischer Kunden die Tür öffnen. Schon heute nutzen Unternehmen wie der Amsterdamer Flughafen Schiphol oder die Airline Emirates Cloudera auf Microsoft Azure.

„Wachstumsschmerzen“ bei Microsoft

Insgesamt, so verkündete Kemperdick, ist Microsoft mit der Cloud-Nachfrage mehr als zufrieden. Inzwischen habe man „Wachstumsschmerzen“, man könne die Server nicht so schnell aufbauen, wie sie verlangt würden. Inzwischen liefen „riesige Projekte“, bei denen sehr große Firmen nach ihren Cloud-App-Landschaften und auch die schwerfälligeren Backend-Anwendungen geschlossen in die Cloud migrieren wollten.

Wegen der steigenden Kosten denkt Microsoft laut Kemperdick sogar über Rechenzentren unter Wasser nach, vorzugsweise in der Nähe von Offshore-Windenergieanlagen. „Da kostet der Grund nichts und der Strom muss nicht weit transportiert werden.“ Teurer Strom sei in Deutschland, wo für Elektrizität erheblich mehr bezahlt wird als in anderen Ländern, ein wirkliches Problem der RZ-Anbieter.

Schließlich berichtete Amr Awadallah im Interview mit BigData-Insider von den aktuellen Plänen seines Unternehmens. „Wir müssen vor allem das rasante Wachstum verwalten“, sagt er. Innerhalb eines Jahres habe sich die Mitarbeiterzahl auf nunmehr 1.400 weltweit verdreifacht, in Deutschland arbeiten statt drei 2015 nun 27 Personen für Cloudera. Nun gehe es an die Vorbereitung des Börsengangs, der eventuell 2017 stattfinden soll.

Zugang zu Maschinenintelligenz

Neben Cloud sei ein weiteres wichtiges Thema, den Zugang zu Maschinenintelligenz zu vereinfachen. Deswegen hat Cloudera vor einem halben Jahr das Start-up sense.io mit fünf Mitarbeitern frisch von der Uni übernommen. Seine Spezialität: Eine Schnittstellenumgebung für Benutzer, auf der sie sich für ihr Problem den geeigneten Big-Data-Algorithmus auswählen können und dann nur noch dessen Feinheiten anpassen müssen. Zudem hat Cloudera vor rund zwei Wochen die erste Version des Open-Source-Projekts Kudu veröffentlicht, das auf schnell und immer wieder aktualisierbare Datensätze spezialisiert ist.

Für die deutschen Anwender hatte Awadallah noch eine Mahnung im Gepäck: „Deutschland hinkt bei der Big-Data-Anwendung hinterher. Hiesige Unternehmen müssen sich beeilen, in die Technologie einzusteigen, sonst haben sie das Nachsehen!“

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