Big Data_und auf was es wirklich ankommt. 1A Relations

Big Data

Neuer Trend oder die „nächste Sau“

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Zunahme der Datenmenge

Mehr Kontaktmöglichkeiten mit Kunden, Interessenten, Fans

mehr Interaktionen und Transaktionen.

Besonders Daten aus dem Web nehmen exponentiell zu

(Infos aus Marktplätzen wie Amazon oder Buch.de, Registrierungen

und Selbstqualifizierungen, verschiedenste Log-Files, Geografische

Verläufe bzw. Informationen und Mobile Interaktionen über Apps,

Newsletter oder Landeseiten).

Durch die Nutzung von Social Media (eine Vielfalt von Tools sowie

„Spuren“ aus Texten, Bildern, Musik- oder Videodateien) potenziert

sich das Datenvolumen.

06.04.2013

Zunahme der Datenmenge

• Gespräche auf Messe und Events,

• Daten aus dem Handel und E-Commerce,

• In- und Outbound-Telefonie

• Marktforschung, Wettbewerbsdaten oder Social-

Media-Monitoring

• die zunehmende Angebots- und Produktvielfalt

bzw. deren Kombinationsmöglichkeiten

• Kundenorientierung, Multi-Touchpoints, Multi-

Channel-Kommunikation und Multi-Optionen.

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Herausforderung

• Strukturierte Daten

und

• Unstrukturierte Daten

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Alle 5 Jahre

• Faktor

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Definition • „Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet, die mit

Hilfe von Standard-Datenbanken und Daten-Management-Tools nicht oder

nur unzureichend verarbeitet werden können.

• Problematisch sind hierbei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die

Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung von großen Datenmengen.

• Das Volumen dieser Datenmengen geht in die Terabytes, Petabytes und

Exabytes. Klassische relationale Datenbanksysteme sowie Statistik- und

Visualisierungs-Programme sind oft nicht in der Lage, derart große

Datenmengen zu verarbeiten. …

• Für Big Data kommt daher eine neue Art von Software zum Einsatz, die

parallel auf bis zu Hunderten oder Tausenden von Prozessoren bzw.

Servern arbeitet.“

• Quelle: Wikipedia, 11.01.2013

• Aber es fehlt: Der Fokus „Kunde“

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Definition

Ohne Emotionen betrachtet handelt es sich

schlicht um

• die Sammlung, Sichtung, Aufbereitung

(Normierung/ Standardisierung), Qualifizierung,

Gewichtung, Analyse, Interpretation von Daten

und Ableitung von Maßnahmen daraus.

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Definition

• Spirituell könnte man dies auch

• „den Jakobsweg zur unternehmerischen

Erleuchtung“ bezeichnen.

• Oder „Beton (Big Data), es kommt darauf an,

was man daraus macht.“

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Was sagen die Top-Manager?

• „a greater Scope of information“ bei 18 %.

• „New kind of data and analysis“ liegt bei 16 %,

• „real time information” bei 15 %.

D.h., wenn die wichtigsten drei Nennungen nur bei

15 % bis 18 % liegen, kann man von keinem

klaren und eindeutigen Bild sprechen. Quelle:

IBM: Analytics: The real-world use of big data, October 2012 – Seite 3

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Was sind die Herausforderungen?

• „Volume“,

• „Variety“,

• „Velocity“ und

• „Veracity“

Und

• Variablity

• Verknüpfung

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Was bedeutet das nun?

• Das Abendland geht wegen Big Data nicht unter.

• Denken Sie an die 80/20 Regel.

• Think Big – Start Small

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Bevor man losrennt, sollte man… • Sind überhaupt die Grundvoraussetzungen für die Sammlung,

Speicherung, Verarbeitung und Analyse dieser Datenmengen im Unternehmen vorhanden?

• Welche Ausgangsbasis hat das Unternehmen?

• Auf Basis welcher Strategie und welcher geplanten oder notwendigen Kampagnen, Geschäftsmodelle, Interaktionen und Prozesse will das Unternehmen in Zukunft arbeiten?

• Welche internen Fähigkeiten oder Dienstleister besitzt das Unternehmen zu diesem Thema?

• Ist die Kultur zum Sammeln und Nutzen von Daten ausreichend vorhanden?

• Hat man eine gute Ausgangsbasis bzw. Startrampe aufgebaut?

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Bevor man losrennt, sollte man… • Haben Sie bei mehr als 20 % der Post-Adressen

auch eine E-Mail-Adresse zugeordnet?

• Wissen Sie von Ihren Kunden, wie viele auf Facebook, XING oder Pinterest sind?

• Sind alle Kundendaten sauber strukturiert und in einem CRM-System zur allgemeinen Nutzung aufbereitet?

• Gibt es eine Definition für „Kundenwert“?

• Bei einer Mehrfachantwort „Nein“, empfehlen wir zuerst die Pflicht zu erledigen, bevor man sich der Kür widmet.

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Welche Fragen sind zu stellen? • Welche Datenquellen gibt es?

• Wo lohnt sich das Sammeln?

• Wie kann man die Datenquellen bewerten?

• Welches Gewicht bekommt eine Quelle oder ein Datum?

• Wie kann man auf die relevanten Daten zugreifen (dauerhaft/temporär/einmalig)?

• Mit welchen Daten baut man Datentabellen/Datamarts auf?

• Lohnt sich ein selektives Vorgehen, bei dem auch das Hinzufügen neuer/weiterer Daten möglich ist?

• Wie sind die Datenquellen optimal zu strukturieren/standardisieren?

• Wie verknüpft/verdichtet man die Daten?

• In welcher Form werden sie gespeichert?

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Welche Fragen sind zu stellen? • Wo sind Datenschutz einerseits und selektive

Zugriffsberechtigungen andererseits zu berücksichtigen bzw. Betriebsräte zu informieren?

• Mit welchen Tools und Methoden analysiert man die Daten?

• Wie bereitet man die Analysen auf?

• Wer kann diese Daten interpretieren?

• Wie werden die Informationen und Ergebnisse der Geschäftsführung präsentiert?

• Und was lernt man aus all‘ dem?

• Schließlich sollte der „Closed-Loop“ der Analyse im Ergebnis zu einer laufenden Optimierung führen.

• Stimmen Führung, Struktur und Mannschaftsaufstellung sowie die Ziele?

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Was wird oft vergessen? • Was ändert sich innerhalb eines Unternehmens?

• Der Change Management Prozess, der unbedingt mit den Änderungen einhergehen sollte, muss durch das Führungspersonal angeleitet und begleitet werden.

• Zum Beispiel müssen die Fähigkeiten der Mitarbeiter entsprechend geschult und laufend gefördert werden.

• Ebenso muss die Nutzung der Daten rechtlich abgesichert und vor allem Zeit für Daten-Bearbeitung und Analysen geben werden.

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Was wird oft vergessen?

• Ich kann es leider nicht oft genug sagen:

Datenschutz beachten, Betriebsrat einbinden!

• Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Definition

der Service-Strategie der internen IT.

• Oft muss sich die IT aus einem Cocooning

herausgeholt werden. Deren Dienstleistungen

leiten sich an den Bedürfnissen der internen

Kunden – und damit indirekt auch der externen

Kunden – ab.

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Erste wichtige Schritte • „Eine skalierbare und erweiterbare Informations-

Management-Struktur im Unternehmen ist eine Voraussetzung für die Weiterentwicklung von Big Data.“

• Bauen Sie Analysefunktionen je nach geschäftlichen Prioritäten auf und implementieren sukzessive bestehende und neu zugängliche Datenquellen. Erstellen Sie einen Maßnahmenplan, der auf messbaren Ergebnissen beruht.“

• „Zeig mir Deine Daten und ich sage Dir, wer Du bist!“

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Was kostet der Spaß?

• Ab ca. 100.000 Euro

bis zu

• 1 Mio. Euro

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Was haben die Entscheider davon? • größten Nutzen der neuen Technologie „bei Budget- bzw.

Reporting-Aufgaben sowie der Pflege und Wartung.“

• Man profitiert bei der Produktentwicklung sowie die Prozesse rund um den Kunden (CRM) an Bedeutung.

• Man beschäftigt sich mit der Festlegung von Serviceanforderungen, Verträgen mit Lieferanten und auch dem Messen von Kundenzufriedenheit, der optimalen Aussteuerung des Kundenservices bzw. dem Etablieren von Serviceleistungen generell.

• Hinzu kommen deutlich bessere Cross-Selling-Potenziale.

• Vor allem auch die Ermittlung eines Kundenwerts und einhergehend die Fokussierung auf die wichtigen Kunden hilft Kosten zu sparen und die Budgets besser zuzuordnen.

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Was bringt es?

• Die Optimierung der Daten-Qualität und die

Verbesserung der Prozesse sowie die höhere

Verfügbarkeit von Daten führten z.B. im

Verlagsbereich zu einer 18% Erhöhung des

Umsatzes je Mitarbeiter.

• Der Durchschnitt, repräsentativ ermittelt für die

1.000 Fortune Unternehmen in den USA, liegt

bei 14 %.

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Fazit

• Adress- und Daten-Qualität ist eben kein

Kostenfaktor,

• sondern ein Wertschöpfungsfaktor!!!

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Neutrale Beratung,

die sich auszahlt

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