Leitfaden für Big Data Projekte (2) – Gründe und Treiber für Datenprojekte in Unternehmen

Am Anfang eines Big Data Projekts steht das Bedürfnis im Unternehmen, die meist seit Jahren gesammelten, aber bisher mehr oder weniger ungenutzt gespeicherten Daten sinnvoll zu nutzen. Oft kommen spezifische Anforderungen aus einzelnen Unternehmensbereichen, die brachliegende Wertschöpfungspotenziale in bisher ungenutzten Datenpools vermuten. Im folgenden stellen wir die wichtigsten Treiber für Big Data-Projekte aus unserer täglichen Arbeit vor.

Konkurrenz
Der simpelste Anlass, im eigenen Unternehmen aktiv zu werden. Im Markt wird bekannt, dass der schärfste Konkurrent eine innovative App auf den Markt bringen wird, die datenbasiert eine signifikante Erhöhung der Kundenbindung erzielen soll. Im eigenen Unternehmen sind zwar ebenfalls Apps im Einsatz – diese dienen aber hauptsächlich der Vermarktung der eigenen Produkte und sind nicht aus einer Datenperspektive heraus entstanden.

Innovatoren
Datengetriebene Unternehmen wie Amazon, AirBnB, Uber, Google zeigen sich häufig ihren produkt- oder marketinggetriebenen „Vorgängern“ überlegen. Viele Unternehmen sind daher in Sorge, dass sie einer so unerwarteten, agilen Konkurrenz gegenüber schnell ins Hintertreffen geraten könnten.

Disruption
Eine – oftmals diffuse – Angst vor sog. „Disruption“ sitzt in einigen Branchen tief; beispielsweise sieht sich die Finanzindustrie Innovationen wie Crowdfunding, P2P Lending, Mobile Payment, Blockchain, etc. gegenüber. In der Automobilindustrie stellen Car Sharing, Added Value Services, E-Mobility-Konzepte etc. die Strategieabteilungen vor eine Herausforderung. Im Handel werden die traditionellen Platzhirsche nicht nur von Delivery Services oder innovativen Newcomers wie Amazon bedroht, sondern auch von hochinnovativ agierenden Giganten wie Walmart, die schon seit über 5 Jahren mit datenbasierten Konzepten arbeiten.

Aktionäre
Erwartungen der Shareholder: Welcher Aktionär will sein Unternehmen im Hintertreffen sehen bzw. welcher Vorstand möchte auf der Hauptversammlung erklären, dass man hinsichtlich der eigenen Datenstrategie einen Nachholbedarf in der Größenordnung von Mannjahren habe? Datenkontrolle gilt als Asset, aber auch als Risiko.

Big Data

Data-driven Marketing
Beflügelt von Best Practices entdecken mehr und mehr Marketeers die Vorteile datengetreibender Marketingentscheidungen gegenüber traditionellem Zielgruppendenken oder gar „gut feelings“. Neben der vielversprechenden Validität und Reliablität bieten datenbasierte Marketingentscheidungen auch den Vorteil der besseren Nachvollziehbarkeit. Programmatic Advertising, Social Media, CRM sind längst Teil des Marketing geworden. Der nächste logische Schritt ist die Integration der unterschiedlichen (Daten-)Silos.

Ganzheitliche Betrachtung von Geschäftsprozessen
Mit Big Data betrachten Unternehmen Businessprozesse in ihrer Gesamtheit:
– Zulieferer, Einkauf, Auswahl der Produkte für das Angebot, Logistik, Pricing, Finanzen, Sicherheit sowie Planung
– Insbesondere die Bereiche Planung und Auswahl der Produkte, „Shelf Live“ und damit verbunden Einkauf und Steuerung der Zulieferer wird erstmalig in Zusammenhang mit Marketing- und Salesprozessen gesehen

Nach dem Erkennen des Bedürfnisses hinsichtlich Big Data getriebener Projekte besteht die grösste Herausforderung in der Erkenntnis, dass grundsätzlich wertvolle Daten vorhanden sein müssten, aber diese nicht ohne weiteres zugänglich sind:
– im ETL-Prozess werden Rohdaten umformatiert und aggregiert; die Folge: ein Drill-Down ist nicht mehr möglich
– viele Tools lösen nur ein Teilproblem: beispielsweise ist im Einsatz ein Dashboard der Performance-Marketingagentur sowie ein anderes der Mediaagentur, während das Social Media Monitoring über eine Sentiment-Analyse durch die PR-Agentur abgewickelt wird
– die Datenqualität ist grundsätzlich unbekannt. Dieses Problem tritt typischerweise im Handel auf; beispielsweise finden wenig direkte Daten den Weg aus den Filialen zur Zentrale
– es ist kein oder nicht ausreichend viel Personal bzw. Expertise im Unternehmen vorhanden, um Big-Data-Projekte zu beginnen.

In unserer nächsten Folge widmen wir uns daher dem Thema Wertschöpfungsfeldern in Big Data Projekten.

Bisher in dieser Reihe erschienen:
Leitfaden für Big Data Projekte (1) – Der Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung

Leitfaden für Big Data Projekte (1) – Der Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung

In unserer täglichen Arbeit werden wir mit wiederkehrenden Fragestellungen konfrontiert, die zwar letztlich indviduell – d.h. für den konkreten Kunden und Anwendungsfall – beantwortet werden müssen, die allerdings auf den gleichen Prämissen und Überlegungen beruhen. Einige grundlegende dieer Überlegungen wollen wir in den folgenden Beiträgen teilen.

Big Data bedeutet einen Paradigmenwechsel
Big Data ist mehr, als nur „mehr Daten“. Hinter Big Data steht das Konzept, Daten an sich als Thema zu setzen, also nicht „Information“ oder „IT“. Daten ans sich stellen den Rohstoff, den Wert dar. Dies hat einige – vorher teilweise undenkbare Konsequenzen: Beispielsweise werden im Big data Zeitalter soviele Daten wie möglich gesammelt und als Rohdaten unverändert abgelegt (Hadoop, „Data Lake“) – die Trennung von Daten und Metadaten wird aufgehoben.

Nicht Hypothesen stehen am Anfang, sondern die Datensammlung und-speicherung. Oft muss dieses Vorgehen im Unternehmen erst akzeptiert und verstanden werden – traditionelle Denkmuster der Datenergebung und -verarbeitung sind noch weit verbreitet und verhindern regelmässig bereits eine saubere und nachhaltige Umsetzung idieses ersten Schrittes.

Anschliessend an Sammlung und Speicherung erfolgt die Datenanalyse. Explorative Verfahren (Clusteranalyse, Mustererkennung, Regressionen) lösen hypothesengetriebene Verfahren (Tests) ab.
Zusammenhänge gelten als flüchtig; statt an der Aufdeckung von Ursache-Wirkungsketten zu arbeiten, werden Korrelationen als zeitweise gültig gesetzt und zur Steuerung verwendet. In vielen, kleinen Teilstichproben werden zufällige Mutationen der gültigen Strategie ständig als a/b-Test gegen dagegen laufen gelassen. Erweist sich so eine alternative Mutation als besser, wird die bisherige Strategie verworfen und mit der neuen Variante weiter gearbeitet, bis diese ihrerseits verworfen wird.(„Agile Analytics“)

Nach möglichkeit wird auf Abstraktionen und Aggregate (wie z.B. Zielgruppen) verzichtet. Stattdessen werden Vorhersagemodelle auf einzelne Personen angewendet.

Die sog. Data Science entwickelt sich dabei in ähnlicher Weise zu einer Querschnittsaufgabe, wie „Computer Science“ seit den 70ern die IT oder Controlling das Thema Finanzplanung durchgehend und übergreifend verantwortet.

n unserer nächsten Folge widmen wir uns daher dem Thema Gründe und Treiber für Datenprojekte in Unternehmen.

Der Mensch und das Internet der Dinge 6: Die Dinge lernen sprechen

Immer mehr Alltagsdinge werden mit dem Netz verbunden. Selbst auf Verbrauchsmaterial wie zum Beispiel Verpackungen können Schaltkreise aufgedruckt werden, die über Funk Informationen wie Herstellungsdatum, Chargen-Nummer oder Temperaturverlauf während der Lagerung austauschen, oder den Kunden anzeigen, wo sich das gesuchte Kleidungsstück in der richtigen Größe im Laden befindet. Die vernetzten Dinge ergeben, zusammen mit den Daten unserer Smartphones ein immer lückenloseres Bild unseres Verhaltens. Daher spricht man auch vom „Internet of Everything“.

Haushaltsgeräte werden über Wifi untereinander und mit dem Internet verbunden. Jede Wifi-Station („Router“) sendet neben ihrem „Namen“ (der sogenannten SSID), die man selbst einstellen kann und an dem man das Wifi-Netz erkennen kann, auch eine eindeutige Kennziffer, die BSSID. Ist der Standort eines Wifi-Senders bekannt, kann man das Wifi-Signal zur Ortsbestimmung in Räumen nutzen. Viele Hersteller bieten zum Beispiel vernetzte Kaffeeautomaten an, die via App über das Smartphone gesteuert werden. Dort kann jede Nutzerin und jeder Nutzer ein Profil hinterlegen, so dass die Maschine Heißgetränke ganz auf das persönliche Profil zuschneidet. Selbstverständlich kann man über die App auch Kaffee nachbestellen …

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Der Mensch und das Internet der Dinge 5: Sozial, lokal, mobil

Unsere Smartphones wissen stets, wo wir uns befinden – satellitengestützt mit GPS oder per Ortung der nächsten Funkmasten. Aber die Ortsbestimmung allein ist uninteressant ohne geeignetes Kartenmaterial. Dienste wie Foursquare, Yelp oder die Karten von Google Maps, Apple, Bing oder der Wikipedia-Schwester Openstreetmaps geben ortsbezogene Empfehlungen. Auf der Suche nach einem Restaurant unterstützen die Kommentare und Kritiken anderer Nutzer unsere Entscheidung. Da unsere Smartphones stets „wissen“, wo wir uns aufhalten, sind lokalisierte, Social Media basierte Systeme als Apps besonders verbreitet.

Werbung wird auch in Zukunft nicht ausschließlich auf Mobiltelefonen laufen. Plakate bleiben sichtbare Zeichen im Außenraum. Allerdings stellen sich auch Außenwerbeflächen immer mehr auf den Kontext der Menschen ein, die daran vorbeilaufen. Zeitgesteuerte elektronische Anzeigen präsentieren uns Angebote je nach Tageszeit. Facial Action Tracking, automatische Erkennung der Mimik, ermöglicht, das Geschlecht, Alter und die Stimmung von Passanten abzuschätzen und Werbung danach gezielt auszuliefern.

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Der Mensch und das Internet der Dinge 4: Kontextsensitivität

Einige Kaffee-Ketten bieten Vorbestellung und Bezahlung via Mobile App. Statt Schlange zu stehen, gehen wir einfach zur Theke und erhalten unsere Bestellung auf den Tresen gestellt. Das Restaurant kennt dadurch umgekehrt sehr genau unsere Vorlieben. Beim nächsten Mal bekommen wir vielleicht einen Coupon, der uns auf ein zweites Getränk einen Rabatt verspricht.

Wir bezahlen natürlich auch mit dem Smartphone – über das Bluetooth Funksignal verbindet sich das Mobiltelefon mit der Ladenkasse und überträgt die Zahlungsinformation, sicherer und bequemer, als mit der Kreditkarte. In der App der Bank lassen sich Kontostand und Zahlungsdetails in Echtzeit nachvollziehen.

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Der Mensch und das Internet der Dinge 3: Wearables als Intermediatoren

Millionenfach verkaufen sich Fitness Tracker auch in Deutschland. Armbänder oder Armbanduhren – Smartwatches – zählen nicht nur unsere Schritte und erinnern uns daran, uns regelmäßig zu bewegen statt ununterbrochen am Schreibtisch zu sitzen. Beim Laufen steuern Tracking-Apps den Rhythmus der Musik, die wir hören, passend zur Schrittgeschwindigkeit. Einige der tragbaren Geräte begleiten uns sogar im Schlaf, messen unsere Bewegungen und die Atmung und können uns gezielt in einer Phase leichten Schlafes wecken, statt uns aus dem Tiefschlaf zu reißen.

Wer Fitness trackt, weiss nicht nur über seine eigen Gesundheit besser Bescheid – er kann auch finanziell profitieren: erste Krankenversicherer bezuschussen Fitnessbänder oder smarte Uhren – oder bieten günstigere Tarife basierend auf erhobenen Daten an.

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Der Mensch und das Internet der Dinge 2: Werbung wird individuell

Alle großen Zeitungsverlage bieten aktuelle Nachrichten auf ihren Websites. Werbung läuft auf sogenannten Bannern, d.h. rechteckigen Anzeigenfeldern auf der Seite. Anders als in den gedruckten Ausgaben, wird die Werbung auf den Web-Sites auf jede einzelne Nutzerin abgestimmt. Das sogenannte Targeting entscheidet in Millisekunden, wer der geeignete Empfänger für Autowerbung oder ein Angebot für Schuhe ist.

Per Knopfdruck das Waschmittel nachbestellen – Zustellung spätestens am nächsten Morgen. Statt teure Supermärkte zu betreiben, zu denen die Kunden einzeln anfahren, hat die Lieferung nach Hause viele Vorteile, die das Geschäftsmodell nicht nur wirtschaftlich sinnvoll sondern auch ökologisch attraktiv machen. In einzelnen urbanen Ballungsräumen gibt es Handelsunternehmen, die Lieferung innerhalb von 15 Minuten garantieren.

Flagship Stores

Wenn immer mehr zuhause bestellt wird, werden Läden wichtig, die den Kundinnen ein besonderes Einkaufserlebnis vermitteln. In sogenannten Flagship Stores präsentieren sich Marken von ihrer besten Seite und schaffen es so, auch in Zeiten von harten Preiskämpfen und Online-Vergleichsportalen ihren Premiumpreis durchzusetzen.

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Der Mensch und das Internet der Dinge 1: Technologie braucht Zeit

„Die Zukunft ist bereits da, nur noch nicht gleichmäßig verteilt.“
William Gibson

Neuerungen fallen nicht vom Himmel. Technologie braucht Zeit, um entwickelt zu werden. Wir können lernen, wie Werbung in einigen Jahren aussehen wird, indem wir Technologien betrachten, die gerade marktreif geworden sind. Viel Geld wird heute in den Ausbau von Systemen investiert, die auf Mobilfunk aufsetzen, auf Smartphones.

Was wird sich durch diese Medientechnologie in der Werbung ändern? Die neuen Technologien wissen, wo sich die Nutzerinnen und Nutzer aufhalten. Sie können jeden Menschen nicht mehr nur in Zielgruppen, sondern einzeln und persönlich erreichen und zwar dort, wo sich die Leute gerade aufhalten. Einige der bisherigen Medienkanäle werden dadurch schwächer werden: Die Massenmedien werden weiter Aufmerksamkeit verlieren. Für Marken wird es daher wieder lohnend, im Stadtbild präsent zu sein. Schließlich wird sich die ganze Stadt mit den Menschen darin vernetzen.

Andere Medienkanäle nehmen an Bedeutung zu: Messaging-Apps, deren Urväter wie ICQ oder AOL Messenger schon steinalt sind, erfahren zur Zeit eine Renaissance bzw. beispiellose Aufwertung. Aus einem simplen Messenger wird, wie es beispielsweise WeChat aus China vormacht – eine integrierte Kommunikations- und eCommerce-Plattform, deren Reiz insbesondere in der singulären Ansprache des einzelnen Nutzers besteht.

Werden wir in unserem total vernetzten Leben noch Werbung, wie wir sie bisher kennen, akzeptieren?

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Der Mensch und das Internet der Dinge – Unser Beitrag für das Museum für Kommunikation, Frankfurt

Was ist das Internet der Dinge, wie funktionierte und vor allem – was macht der Mensch damit? Zum Abend der Kommunikation im Frankfurter Museum für Kommunikation haben wir uns ein paar Gedanken gemacht, die wir in einer Reihe von Beiträgen unter dem Titel „Der Mensch und das Internet der Dinge“ im folgenden vorstellen.

Im Vorfeld der Ausstellung „Berührt-Verführt: Werbekampagnen, die Geschichte machten“ die vom 2. Oktober 2015 an in Frankfurt am Main zu sehen sein wird, wird u.a. das Internet der Dinge thematisiert. Wir steuern dazu einige Visualisierungen und Texte bei, die insbesondere auf die Rolle des Menschen im Internet der Dinge abheben: Wo, wann und wie interagiert der Mensch mit den Dingen? Macht er dies bewusst oder unbewusst? Welche Rolle spielen Sensoren bei der Kommunikation? Diese und weitere Aspekte werden durch unsere Visualisierungen beleuchtet und sollen Anregung zur weiteren Beschäftigung mit dem Thema sein.

Startschuss ist der traditionelle Abend der Kommunikation am 29. September – auf den wir bereits sehr gespannt sind!

Beitrag 1: Technologie braucht Zeit
Beitrag 2: Werbung wird individuell
Beitrag 3: Wearables als Intermediatoren
Beitrag 4: Kontextsensitivität

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Grosses Interesse am Management und Teilen der eigenen Gesundheitsdaten in Deutschland

Eine Befragung von rund 1.300 Personen durch das Marktforschungsinstitut Infratest im Auftrag der Continentale Krankenversicherung zeigt, dass Deutsche zwar vorsichtig im Umgang mit ihren Gesundheitsdaten sind, aber grosses Interesse daran haben, sie mit ihrem Arzt, Verwandten und Freunden sowie anderen, wie beispielsweise Krankenversicherern zu teilen.

Während in allen Altersgruppen eine gewisse Skepsis gegenüber dem Teilen der eigenen Gesundheitsdaten mit Dritten herrscht, so erheben, sammeln und speichern 19% der Befragten ihre Daten. 6% setzen zur Datensammlung bereits technische Hilfsmittel wie Wearables; d.h. Fitnessbänder, Smartwatches und andere am Körper tragbare technischen Geräte und weitere 17% können sich vorstellen, Wearables zukünftig für diesen Zweck einzusetzen. Die gerade zu Ende gegangene IFA mit dem Schwerpunkt Wearables hat womöglich den Startschuss für eine starke Verbreitung von Smartwatch und Co. gegen – wir rechnen damit, dass unter jedem dritten Weihnachtsbaum in Deutschland ein entsprechendes Wearable liegen wird.

Weitergabe von Gesundheitsdaten an Krankenversicherer

Während die bisherige Reaktion auf die Infratest-Umfrage den in Deutschland beliebten skeptischen Blick betont und das Augenmerk auf ausgesuchte Mehrheiten richtet, die (bisher noch nicht) ihre Daten teilen, wollen wir die andere Perspektive betrachten: 23% der Befragten messen jetzt schon ihre Gesundheitsdaten mit Wearables oder wollen dies zukünftig tun – das bedeutet: ein knappes Viertel der Deutschen betreibt Quantified Self! 63% der Befragten geben, ihre Gesundheitsdaten auf keinen Fall an Dritte weitergeben zu wollen. Weitere 22% sind sich unsicher und sagen „wahrscheinlich nicht“. Mit anderen Worten: 15% geben bereits heute ihre Daten weiter oder würde dies tun.

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Die Empfänger der Gesundheitsdaten sind der Arzt (85%), die Familie (74%), die gesetzliche Krankenversicherung (515), Ernährungsberater (33%), die private Krankenversicherung (28%), die Lebensversicherung (24%9 und andere. Über die Hälfte der Befragten (56%) würden ihrer Krankenversicherung ihre Daten aufgrund eines finanziellen Anreizes weitergeben, davon 20% sicher und 36% vermutlich. Mit anderen Worten: weniger als die Hälfte der Befragten schliesst aus, aufgrund eines finanziellen Vorteils der Krankenversicherung ihre Daten zu übermitteln.

Nicht nur die in Antworten zur Frage nach finanziellen Anreizen erkennbare hohe Bereitschaft der Deutschen, Daten weiterzugeben, wenn finanzielle Vorteile daraus entstehen – sondern auch das exponentiell gestiegene Interesse an Wearables und deren Möglichkeiten legt unserer Ansicht nach den Schluss nahe, dass wir hierzulande den ersten entscheidenden Schritt in Richtung einer neuen Autonomie hinsichtlich der eigenen Gesundheit getan haben: die Menschen erkennen, dass sie ohne grossen finanziellen und technischen Aufwand ihren eigenen Körper (besser) kennenlernen und im Krankheitsfalle ihren Arzt rasch, lückenlos und objektiv über ihren Gesundheitszustand informieren können. Unserer Ansicht nach wird in 2 Jahren über die Hälfte der Deutschen Wearables einsetzen, um eine aktivere Rolle bezüglich ihrer eigenen Gesundheit einzunehmen.