Big Data Solutions

Datarella ist das Beratungsunternehmen für Datenbasierte Digitale Transformation.

Aufbauend auf den Unternehmensbereichen Big Data Solutions, Blockchain Solutions und IoT Solutions bietet Datarella eine Full Service Beratung inklusive Entwicklung, Umsetzung und Vermarktung datenbasierter Produkte und Services.

Workshop und Change Management Trainings runden unser Leistungsspektrum ab. Unter Einsatz von Datarella selbst entwickelter Technologien wie der Datarella Prediction Engine, dem Datarella Sensory Framework und dem IoT Controller BAYDUINO entwickeln wir gemeinsam mit unseren Kunden maßgeschneiderte innovative Produkte und Services.

Unser Angebot an Big Data Beratung, Entwicklung und Umsetzung

Data Sampling, Data Storage, Data Munging, Data Analytics, Data Visualization, Cloud Hosting

In den folgenden Big Data Bereichen beraten wir Sie, entwickeln und setzen gemeinsam mit Ihnen entsprechende Lösungen um:

Daten erzeugen und sammeln
Daten werden heutzutage von Nutzern freiwillig in Hülle und Fülle produziert – zumeist online, in sozialen Netzwerken.  Hier ist Social Media Analyse das perfekte Tool für qualitative Marktforschung, Trendforschung und Zielgruppenforschung (Personas). Außerdem liefern Netpromoter Scores und ähnliche Metriken gute KPIs zur Kampagnenkontrolle. Für Content-Marketing ist Social Media Analyse unverzichtbare Grundlage. Ein ideales Spielfeld für die Haus- und Hofagentur, könnte man meinen – aber: Agenturen haben oft keinen guten Footprint im Bereich Social Media. Die notwendigen Leistungen kaufen Agenturen von externen Dienstleistern zu. Damit stehen sie in Konkurrenz zu jedem anderen Berater, der die Daten ebenso erwerben kann. Während Social Media Analytics eine hervorragende Grundlage für die gesamte, strategische Kommunikation (inkl. PR und CRM) bietet, sprechen Mediaagenturen meist nur mit den Werbe-Media- Abteilungen. Wir zeigen Ihnen die passenden Tools und trainieren gemeinsam mit ihren Mitarbeitern den Einsatz in Ihrem Unternehmen.

Daten spreichern, wiederfinden, vorbereitenscreenshot_206
Bereits hier werden oft schwerwiegende Fehler gemacht, indem Daten nicht – so, wie sie ankommen  abgespeichert, sondern vorab aggregiert oder gar vernichtet werden, weil man der Auffassung ist, dass nur ausgewählte, bestimmte Hypothesen erfüllende Daten es wert seien, gespeichert zu werden. Oft geht eine traditionelle IT-Struktur im Unternehmen Hand in Hand mit dieser archaischen Datenperspektive: bevor sich IT-Verantwortliche mit Diskussionen über neue Datenarchitekturen gänzlich neue Baustellen eröffnen, werden eher alte Strukturen ausgebaut und damit verfestigt.  Trotz dieses Widerstands innerhalb vieler IT-Abteilungen hat sich eine Vielzahl an Unternehmen etabliert, die neuartige Strukturen für die Big Data gerechte Sammlung von Daten anbieten, wie Hadoop Distributoren, Anbieter von Management-Lösungen und Datenbanken, wie beispielsweise MongoDB , Couchbase, CouchDB, Collibra, ParStream, Talend, Amazon, Rackspace, etc. Alle diese Anbieter suchen nach Kunden Cases und sind offen gegenüber partnerschaftlichen Entwicklungen. Je früher Sie anfangen, Daten unverfälscht zu sammeln und sinnvoll abzuspeichern, desto besser!

Daten analysieren
Data Analytics schließt direkt an die Hadoop-Distributoren an. In der Regel gibt es keine Lösungen von der Stange, sondern Berater der Analytics-Anbieter entwickeln beim Kunden maßgeschneiderte Lösungen. Diese Projekte lösen die Data Warehouses und andere überholte Infrastrukturen „aus den 90ern“ ab, die noch auf RDMSs beruhen. Neben aktuellen Verfahren der Mustererkennung (insb. in Anomalie-Erkennung, Fraud Detection, etc.), sind es vor allem Modelings, Simulations- und Planungsmodule die von Data Analytics Firmen für Kunden implementiert werden. Typisch sind grafische Benutzeroberflächen zur einfachen Modellentwicklung und Simulations-Dashboards.. Häufig müssen unterschiedliche Datenquellen in das Analytics-System eingebunden werden. Dabei unterstützen wir Sie.

Daten interpretieren
Die klassischen Strategieberater haben schnell ‚Big Data‘ als Geschäftsfeld besetzt. Da Big Data als Querschnittsaufgabe durch das gesamte Unternehmen läuft, sind Berater, die direkt am Konzernvorstand aufgehängt sind, sehr gut in der Lage, die Silos der Fachabteilungen aufzubrechen. Daten aus dem Marketing, der Buchhaltung, Personal und anderen Bereichen können von ihnen nicht nur technisch (wie früher durch die IT), sondern auch inhaltlich zusammengelegt werden. Klingt logisch und einfach – entscheidend ist hierbei allerdings die Einleitung: Beratung muss in der Unternehmenshierarchie auf der Stufe der Entscheider erfolgen, da oft nicht nur technische Fragen geklärt, sondern auch Budgetentscheidungen getroffen werden müssen, die bestehende – aus der traditionellen Perspektive definierte – Budgets übersteigen: etwa bei der Implementierung einer neuen Dateninfrastruktur. Die Einordnung und Bewertung dieser Fragestellungen nehmen wir gemeinsam mit Ihnen vor.

Daten visualisieren
Der gerne als eher nachrangig verstandene Aspekt der Datenvisualisierung ist unserer Erfahrung nach oft ein entscheidender im gesamten Big Data Projekt – wie es auch in anderen Lebensbereichen gilt: was Sie auf einen Blick in einem Bild sehen, verstehen Sie besser und schneller als durch die Lektüre eines elaborierten Texts – oder gar – wie im Falle von Big Data – durch Zahlenreihen, Tabellen und Algorithmen. Dies bezieht sich überhaupt nicht auf den vermeintlichen Unterschied zwischen Wissenden (IT-ler, Data Scientists, Nerds, etc.) und Unwissenden (Chefs, Marketing-Menschen, etc.) sondern gilt in allen Situationen: eine gute Visualisierung ist das A&O einer jeden Entscheidung im Unternehmen. Anbieter von Dashboards und Visualisierung sind sozusagen die Oberfläche für die Data Analytics. Insbesondere wenn bereits eine hohe Datenkultur im Unternehmen besteht, können Lösungen wie beispielsweise ‚Tableau‘ leicht implementiert werden.

Starten Sie mit unseren Big Data Strategie Workshops. Sprechen Sie mit uns über Ihr maßgeschneidertes Big Data Angebot!

Unser Angebot an Beratung, Trainings und Workshops

Seminar: „Streetfighting Data Science“

Der ideale Einstieg in Big Data.

Die Teilnehmer erhalten einen Überblick der offenen Big Data Tools, relevanter Datenquellen, haben erste eigene Erfahrungen in der Anwendung von Data Science gemacht und können selbständig weiter recherchieren.

Datenanalyse und Statistik wurde lange genug in Hinterzimmern und akademischen Elfenbeintürmen betrieben. Es ist höchste Zeit, die Methoden und Techniken auf die Straße zu bringen und damit Gutes zu tun.
Die Daten liegen frei herum, die Tools sind per Drag & Drop für jeden zur Hand. Datenanalyse ist keine Arkanwissenschaft mehr. Jeder kann anfangen aus den Daten etwas zu schaffen, die Welt besser zu verstehen, vor allem das Denken, Fühlen und Verhalten von Menschen. Zum ersten Mal liegen Messdaten zum Verhalten massenweise vor und das Werbe-Targeting macht davon ausführlich Gebrauch. Aber dabei muss es nicht bleiben: Jeder kann aus den Daten seinen Nutzen ziehen, die Welt bereichern und die Gesellschaft verbessern. Wir wollen euch zeigen, wie das geht. Untersucht, auseinandergenommen und durchgeknetet werden frei verfügbare Datensätze von Wikipedia über Twitter bis Google n-grams. Bring your own data!

Seminar: Einführung in Big Data

Data Science, das Berufsfeld zu “Big Data”, hat sich als angewandte Wissenschaft etabliert und ersetzt zunehmend “Business Intelligence” und “Data Mining”, die in den letzten 20 Jahren die vorherrschenden Paradigmen der strategischen Planung stellten.

Der Beruf “Data Scientist” unterscheidet sich von Marktforscher/in, Statistiker/in und verleichbaren Berufen, indem er die neuen Paradigmen von “Big Data” abbildet.
Neben den Ansätzen und Methoden unterscheidet sich Data Science auch in der Terminologie von den etablierten Feldern.

Das Seminar führt in die wichtigsten Begriffe von “Big Data” ein.

Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmern einen Überblick über “Data Science” zu geben und sie in die Lage zu versetzen, sich selbst weiter zu informieren oder weitere Fortbildungen gezielt für sich auszuwählen. Damit soll der Workshop den Teilnehmern die Möglichkeit geben, zu erkennen, wo sich Potenziale bei Kunden ergeben, die dann mit interner bzw. externer Unterstützung in Angebote übersetzt werden können.

Workshop: Data Science in der Anwendung

Data Science lernen, wie Chemie: durch “Experimentierkästen”, mit denen jeder Mitarbeiter auch ohne tiefe Statistikkenntnisse schnell explorativ mit Daten Produkte entwickeln kann.

Die Teilnehmer machen erste praktische Erfahrungen im Umgang mit Data Science Tools. Komplexe, bisher nur wenigen Spezialisten zugängliche Methoden wie Textmining, Predictive Modelling , Machine Learning oder Visualisierung werden vorgestellt und (wo möglich) selbständig erschlossen.
Module mit Anwendungen aktueller Data Science Tools mit Code an konkreten Beispielen.

Vorstellung und interaktive Anwendung der Tools anhand von durch die Teilnehmer oder die Referenten gewählten Beispielen (BYOD).

Workshop Entwicklung von Big Data Produkten

Im Workshop “Entwicklung von Big Data Produkten” werden die Teilnehmer Produktideen und mögliche Projekte zur Umsetzung zu entwickeln. Die Bedarfe der Kunden werden mit den technologischen Möglichkeiten zur Deckung gebracht, die sich durch “Big Data” neu ergeben.

Ziel ist es, kurz- und mittelfristige Produkte und eine erste “Big Data Strategie” vorzubereiten und in der Folge der Geschäftsleitung vorzulegen.

Ablauf:

Einführung und Motivation
Assesment der Daten aus den unterschiedlichen Bereichen
Brainstorming und Gruppenarbeit – Entwicklung von Use Cases und möglichen Lösungen
Konsolidierung der Ergebnisse, Diskussion der Machbarkeit
Definition von Stakeholdern und Aufzeigen des Entwicklungspfades

Seminar / Workshopt: Open Foresight

Strategische Planung mit offenen Daten: Open Data für die Vorhersage.

Die Teilnehmer erhalten einen Überblick der offenen Big Data Tools, relevanter Datenquellen, haben erste eigene Erfahrungen in der Anwendung für Foresight gesammelt und können selbständig weiter recherchieren.

Seminar: Data Driven Journalism

Von “Daten als Fakten” zu “Daten als Fiktion”:

Open Data
Datenanalyse mit “Hausmitteln”
Visualisierung
Data-driven Storytelling

Seminar: Wearable Tech in der Medizin – Selftracking in der Patientenanwendung

Selftracking: Eigene Gesundheitsdaten erheben
Für den Hausarzt: „Bring your own data“ – die eigenen Daten zum Arzt mitbringen
Für Familie und Pflegekräfte: Warnhinweise erkennen, automatische Notrufe auslösen
Für die Forschung: Langzeituntersuchungen, multidimensionale Betrachtung des Patientenverhaltens
Problemfelder: Datenschutz, Standardisierung
Ausblick

Trainings und Workshops zu Quantified Self und Self-Tracking

Hier finden Sie unser Angebot zu Quantified Self.

Datenbasierte Digitale Produktentwicklung

Big Data ist mehr als Business Intelligence: Big Data ist auch die Basis neuartiger Produkte für Endkunden. Unternehmen wie Uber, AirBnB oder Amazon nutzen Big Data, um ihren Nutzern optimale Services zu liefern. Profitieren Sie von Big Data und entwicklen Sie ihre Daten-basierten Produkte mit uns.

Jeder Mensch produziert laufend Daten. Auch immer mehr Dinge werden mit Sensoren ausgestattet und vernetzt – das sogenannte Internet of Things. Auf diese Weise sind auch Unternehmen über ihre vernetzten Produkte mit ihren Kunden stets verbunden. Durch Big Data wird die Customer Journey gut sichtbar. Mobile Data liefert reiche Insights zum Verhalten: Geolocation liefert Orte und Wege der Nutzer und ermöglichen es Unternehmen, auf individuelle Verhaltensweisen ihrer Kunden einzugehen.

Datarella ist Spezialist im Entwickeln von datenbasierten Produkten und Services. Wir unterstützen Sie dabei, die in Ihrem Unternehmen gesammelten Daten zu analysieren, passende Produktkonzepte zu entwerfen und gemeinsam mit Ihnen innovative Big Data Produkte zu entwickeln.

Beispiele: Der aufgrund des Wissens um die Flugverspätung des Gastes nächtlich vorbereitete Snack auf dem Hotelzimmer, oder der Verzehrgutschein, der den im Stau stehenden Autofahrer 5km vor der Ausfahrt zum entsprechenden Restaurant in seiner Driver Timeline auf dem Phone erreicht – zwei gelungene nutzenstiftende Serviceangebote mit hohem Kundenbindungspotenzial, die dank Einsatz mobiler Sensor-Technologie möglich ist.

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Produktbeispiel TeamGuide

TeamGuide ist der app-basierte Coach für Teams zur Optimierung der teaminternen Kommunikation. Die Teammitglieder erhalten über den TeamGuide eine unmittelbare, transparente und gut verständliche Analyse ihrer Kommunikationsprozesse und Kooperationsmuster. Die Ergebnisse werden unter Begleitung des Wirtschaftspsychologen Prof. Dr. Claas Triebel ausgewertet und in den Teams zur Optimierung der Kommunikation eingesetzt.

Im TeamGuide wird das Modell von Ed Schein als wearable app umgesetzt und für die tägliche Arbeit in Teams nutzbar gemacht: der TeamGuide basiert auf der Android App explore, mit der die Teams sich, ihr Verhalten und ihre anderen Teammitglieder besser kennenlernen. Im TeamGuide bekommen Teammitglieder Fragen über sich, ihre täglichen Aktivitäten und ihre Meinungen zu unterschiedlichen Themen gestellt. Sie können immer alle Fragen beantworten oder aber sich diejenigen aussuchen, die sie interessieren.

Projektablauf
Wie läuft ein TeamGuide Projekt ab?

  • Kick-off – Datarella verfügt über bewährte Surveys. Diese werden dem Team in einem Kick-off vorgestellt. Datarella sammelt Themen, die aus Sicht des Teams von besonderer Bedeutung sind, und passt die bestehenden Surveys entsprechend an.
  • Die Teammitglieder laden den TeamGuide auf ihre Android Smartphones und übermitteln Datarella ihre IDs.
  • Die Teammitglieder erhalten aus der Nutzung des TeamGuide unmittelbare Rückmeldung über sich und ihr Team.
  • In Weeklys, Bi-Weeklys oder Monthlys erhalten die Teams Auswertungen ihres Teamverhaltens für Retros.
  • Die Retros werden in der Einführung des TeamGuide durch einen Berater von Datarella geleitet. Nach kurzer Zeit übernimmt ein Teammitglied die Rolle des Moderators/Coach
  • Datarella verwaltet die Daten des Projektteams bis das Projekt beendet ist

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Complex Event Processing Engine CEPE

Smartphones sind mit bis zu 25 Sensoren bestückt, die Daten über die unterschiedlichen Aktivitäten ihrer Nutzer generieren. Mit dem inhouse selbstentwickelten Datarella explore Sensor Framework können die über die Sensoren generierten Daten gesammelt und gespeichert werden, selbst wenn der Nutzer des Smartphones offline ist, d.h. auch wenn keine Datenverbindung besteht.

Mit der ebenfalls inhouse entwickelten Datarella Complex Event Processing Engine CEPE kann eine Interaktion mit Smartphone Nutzern eventbasiert gesteuert werden: in Abhängigkeit bestimmter Events – beispielsweise gelangt die Nutzerin an einen bestimmten Ort – erhalten Nutzer Fragen, Aufforderungen oder Tipps, die im Kontext ihres aktuellen Verhaltens stehen.

Beide Technologien stehen sowohl in der explore App und ihren White Label Versionen, als auch über die Datarella API sowie als SDK zum Einbau in Ihre eigene App zu Verfügung.

Spezifikation

  • Datenübertragung zum/vom Smartphone: asynchron (Daten werden lokal gesammelt und im Block übertragen, optimiert für Batterielaufzeit und optional nur bei Wifi-Empfang)
  • Smartphone-Betriebssystem: ab Android 4.0.0
  • Sprachliche Unterstützung: beliebig (im Einsatz: Deutsch, Englisch und Chinesisch)
  • Speicherplatz für das App-Framework und die CEPE: 10,3 MB
  • Datenvolumen (bei allen Sensoren): bis zu 120 MB pro Tag
  • Abtastrate: für alle Sensoren flexibel einstellbar, bis zu 1/s
  • API: Web-API mit oAuth Token zum Datenabruf für Dritt-Systeme

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Mobile Research – Konzepte zur Werbeforschung

Einsatz der Tracking App explore

Nur explore kann

  • umfassend alle Sensordaten messen und auswerten
  • App-Nutzung und Mobile Web Nutzung erfassen
  • Befragungen durch Sensor-Events triggern
  • vollständig offline arbeiten, d.h. auch wenn keine Netzverbindung besteht (Messungen und Befragungen werden dann gespeichert und übertragen, wenn eine Verbindung – z.B. über Wifi – zur Verfügung steht).

Kontaktoptimierung

  • Was ist die optimale wirksame Reichweite einer Kampagne? Wieviel Kontakte mit ooH-Medien haben welche Werbewirkung? Wie wirken ooH-Kontakte im Mediamix
  • Ein Panel aus Versuchsteilnehmern wird über mehrere Wochen getrackt. Die Bewegungsdaten werden mit den Standorten der ooH-Werbemittel geschnitten, um die Kontaktchancen zu erhalten.
  • In unterschiedlichen Kontaktklassen werden die Panelisten nach den klassischen Items der Werbewirkung befragt.
  • Optional: Erhebung der Mediennutzung in anderen Medien zur Modellierung der Mix-Kontakte.
  • Durchführung komplett mobil in der App ‚explore‘
  • Teilnehmerakquisition über Datarella oder Kunde

Offline Customer Journey

  • Modellierung von Werbewirkung auf individuelles Verhalten
  • Mit klassischen Ansätzen sind Offline-Touchpoints schwer greifbar
  • Ein Ad-Hoc Panel von Zuschauern wird mit der App ‚explore‘ über den Kampagnenzeitraum getrackt: Wo kaufen sie ein? Was kaufen Sie? Welche Tochpoints werden wahrgenommen?
  • Weiterer Kontext (Stimmung, Interesse, Bedürfnisse, …) wird durch Befragung in der App erhoben
  • Besonders interessant: ROPO – Was wird im TV und im Handel wahrgenommen, aber online gekauft? Wo läuft es umgekehrt?Durchführung komplett mobil in der App ‚explore‘
  • Teilnehmerakquisition über Datarella oder Kunde

Mystery Consumer

  • Mobile Mystery Shopper / Mystery Observer mit der ‚explore‘ App
  • Teilnehmer erhalten situationsbezogene Aufgaben, „Jobs“, Beispiele:
  • Beim Einkauf auf bestimmte Angebote achten und vermerken
  • Fotos (von Einkauf, Laden, Schaufenster, etc.) machen
  • Weiterer Kontext (Stimmung, Interesse, Bedürfnisse, …) wird durch Befragung in der App erhoben
  • Durchführung komplett mobil in der App ‚explore‘
  • Ad-hoc oder als Panel
  • Teilnehmerakquisition über Datarella oder Kunde

Customer Quick Check

  • Schneller Wirkungsnachweis
  • Tracking von Werbekontakt, Messung sonstiger Touchpoints und des Einkaufsverhaltens
  • Befragung des relevanten Kontext, z.B.:
  • Warum wurde der Einkaufsort gewählt?
  • Wurden Sonderangebote / Promotions wahrgenommen?Scan der Einkäufe (Bon-Scan)
  • Durchführung komplett mobil in der App ‚explore‘
  • Ad-hoc oder als Panel
  • Ergebnisse noch in derselben Woche
  • Teilnehmerakquisition über Datarella oder Kunde
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