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Internet Ökonomie Portale, Push - Technologie und Personalisierung Michael Augustin 26.6.2003

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Internet Ökonomie

Portale, Push - Technologieund Personalisierung

Michael Augustin 26.6.2003

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Gliederung

Portale Das Tor zum WWW Wirtschaftseinblick

Push-Technologie Funktionsweise Unicast und Multicast Push is still alive

Personalisierung Der gläserne Kunde Vorführung von Bitlog

Data Mining Einführung Der KDD- Prozess Verfahren

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Portale

Das Tor zum WWW

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Portale

Wichtige Kriterien

Hilfe für Einstieg, Weiterführung und Orientierung im World Wide Web

Anlauf- und Rückkehrstelle für das Browsen bieten wichtige und allgemeine Web- Services auf persönliche Belange zugeschnitten Sprungbrett für weiteres Surfen im Netz

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Portale

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Portale

Einteilung nach eBusiness-Aktivitäten Consumer-Portal

offener Nutzerkreiskundenspezifisch orientierthochfrequentierte Web-Einstiegsseiten im Internetleistungsstarker Suchdienst als wesentliches Element

Enterprise-Information-Portal offener Nutzerkreisunternehmensspezifisch ausgerichtetEinstiegsseiten für Web-Site eines UnternehmensInformationen des Unternehmens im Web anbieten

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Portale

Extranet-Portal geschlossener Kundenkreis Zielgruppe: potentiell kooperierende Geschäftskunden berücksichtigt spezielle Services wie Bestell- und

Liefervorgänge

Intranet Portal geschlossener Kundenkreis unternehmens-intern orientiert für Mitarbeiter ein konsistenter Blick auf das Unternehmen direkter und angepasster Zugriff auf

Unternehmensapplikationen und Intranetinhalte

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Portale

Bedeutsame Faktoren für das Marketing

Ausbau zu attraktivem Werbemedium Gewinnen und Auswerten nutzerspezifischer

Informationen Professioneller Auftritt im WWW Etablierung und Sicherung des Portals als

Marke mit positiven Markenassoziationen Product, Place, Price, Promotion

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Portale

Wirtschaftseinblick

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Portale

Geschätzte Werbeausgaben der 4 wichtigsten Weltregionen

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Portale

Nr. Name URL Mtl. Nutzer in Mio

1 Yahoo www.yahoo.com 30,893

2 AOL www.aol.com 29,141

3 MSN www.msn.com 22,046

4 GO (Disney) www.go.com 19,484

5 Netscape www.netscape .com 18,676

Top 5 der Web-Portale 1999

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Push - Technologie

Funktionsweise

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Push - Technologie

Rückblick

1997 das Jahr der Push - Technologie Vorreiter: Individual Inc., Cryan Verfahren, um Nutzer mit gewünschten

Informationen zu versorgen Manuelles Suchen war nicht mehr zumutbar Verwendet Konzepte des traditionellen

Verlagwesens (Abonnement- Modell) Gegenstück zu Pull

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Push - Technologie

Funktionsweise

Benutzer (Abonnent) wird Mitglied bei einem Anbieter oder speziellen Informationskanal (Channel) mittels senden eines Informationsprofils

Einstellen wann Anbieter senden soll Anhand des Zeitplans verbindet sich der user-PC zum

Server im Internet und holt sich von da seine Informationen

Information speichern Benutzer über neue Information benachrichtigen

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Push - Technologie

Unicast und Multicast

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Push - Technologie

Unicast TCP - Basierend viel Bandbreite nötig für jeden Nutzer eigene Verbindung,

auch bei identischen Anforderungen

Browser Server

Inhalt anzeigen

„Pull“ Datenanforderung

Inhalt auf PC laden

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Push - Technologie

Unicast TCP - Basierend viel Bandbreite nötig für jeden Nutzer eigene Verbindung,

auch bei identischen Anforderungen

Server

Profil übermitteln

Entsprechende Information herunterladen

Benachrichtigung

Client

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Push - Technologie

3 Modelle der Informationszustellung bei Unicast Unterschiede dieser Modelle

BenutzerprofilfähigkeitenAufwand zur Integration in bestehende Strukturen der

Informationszustellung der Anbieterandere Bereiche, die Anbieter als Notwendig erachten

Computer Computer ComputerContent Agents

Push ClientPush ClientPush Client

Channel Content Channel Content Channel Content

Push Server Web ServerWeb Servers

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Push - Technologie

Multicast ein Server sendet Daten zu mehreren Clients in

einem einzelnen Transfer UDP basierend weniger Bandbreite wird verbraucht ermöglicht ereignisgesteuerte Echtzeitdaten und

Updates Intranet- Administrator kann selbst für diese

Fähigkeit seines Netzes sorgen in Blöcke und Frames geteilte Daten werden vom

Server kontinuierlich gesendet

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Push - Technologie

Verdeutlichung von Multicast

Content Source

Internet Backbone

Primary Distribution Servers

Secondary Distribution Servers

Clients

PoP

ISP

Intranet

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Push - Technologie

Push is still alive

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Push - Technologie

Weiterentwicklung

Bloomer oder Skycom bieten Möglichkeit per PCI-to-Satelite-Adapter (30 MBit/sec) Text, Video, Audio und komplette Webseiten zu verarbeiten

Airmedia ermöglicht kabellose Zustellung von Daten über das Rundfunknetz 24 Stunden/Tag

Microsoft - übertragen von Updates Spam

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Push - Technologie

Siemens - Vertriebsabteilung

Nutzung der Backweb-Software keine Informationsangebote mehr

durchgehen Aufteilung des eigenen Informationsangebots

in unterschiedliche ChannelsHotline entlastetSupport nicht mit Anrufen Überflutet

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Personalisierung

Der gläserne Kunde

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Personalisierung

Ziele

Informationen über Kunden sammeln durch sehr spezielle Datenauswertung

individuelle, dynamische und gewinnbringende Beeinflussung auf Kaufverhalten ausüben

Angebote auf Ansprüche der Nutzer zuschneiden

diskrete Manipulation

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Personalisierung

Der Personalisierungsprozess

Profiling Match Making

Explizite Daten

(Postanschrift, Präferenzen ...)

Implizite Daten

(Click-Stream,Verweilzeiten ...)

dynamisch

(Agentenansatz, Collaborative Filtering)

statisch

Data Mining

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Data Mining

Einführung

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Data Mining

Nutzen und Anwendung

gezielte/ themenbezogene Datensuche Strukturen und Zusammenhänge finden die

nicht bekannt sind Verfahren für Unternehmens und

Wettbewerbsdaten, aber auch in der Medizin und im Sport von Notwen-digkeit

Wissenschaft für sehr komplexe Datenmengen

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Data Mining

Ich habe eine Box, die gut in die Hand paßt

Es ist eine leichte Box

Im Supermarkt gibt es sie in vielen Farben

Auf meiner Box steht ein Name

Die Box kann man öffnen

Öffnet man sie, entdeckt man etwa 20 Stäbchen

Wilhelm

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Data Mining

Einsatzmöglichkeiten

Konstellationen und Ausprägungen von Marketinginstrumenten ermitteln

frühzeitiges erkennen von Trendwechseln Herausfinden von kauffreudigen Kunden Erkennen von abwanderungsgefährdeten Kunden Feststellen von Gründen für Produktionsfehler Kategorisierung von Kunden Webseiten-Optimierung

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Data Mining

Der KDD- Prozess

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Data Mining

Der Knowledge Database Discovery Prozess

1) Daten sammeln

2) Daten vorbereiten (Data-preprozessing)

3) Anwendung der Data Mining Verfahren

4) Auswertung

Informationsgewinn (neue Erkenntnisse)

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Data Mining

Datensammlung Vorkommen und Formen von Daten erkennen

In der Natur- Ca Calcium - Mg Magnesium

- He Helium

Neu generierte Daten

- Strichcode ...- Texte

Historische Daten

Operationale Daten

Informational Data

Metadaten

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Data Mining

Datenhaltung Flat Files Tabellenkalkulationen Datenbanken - relational

Strukturen• indexstrukturiert• B-Baum• Data Warehouse

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Data Mining

Datenaufbereitung

Gründe: Daten sind ungeordnetunbrauchbare Daten sind enthaltenExistenz von Lücken in der Datensammlung

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Data Mining

Preprocessing:

Data Formatting Data Cleaning Data Filterning Behandlung von invalid

values Behandlung von

Ausreißern Behandlung von missing

values Behandlung von sparse

columns/tables

Sampling Berechnung neuer

Variablen Festsetzen von valid values Gebrauch von Taxonomien Name Mapping Value Mapping Diskretisierung Pivotisierung Data Coding/Neuronale

Netze

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Data Mining

Methoden Assoziationen (Warenkorbanalysen)

suchen nach Regelnfür jede Regel Support und Confidence

finden

Wie oft alle Elementeder Regel in der Da-tenbank vorkommen

Durchschnitt vonHead und Body

if then

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Data Mining

Klassifikationen Neuronale Netze Baumklassifikationen

Wohnort

Bremen

Berlin

Gehalt

Schlechter KundeGuter Kunde

< 5000> 5000

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Data Mining

Clustering

Gruppierung von DatensätzenGruppen von Datensätzen zusammensuchen,

die gemeinsame Merkmale aufweisenDistancemaß entscheidet Ähnlichkeit von

Objektenbeim Punkte Cluster räumliche Entfernung der

Punkte betrachtenähnlich mit Farben (orange rot) (grün blau)

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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit

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Quellenangabe

www.cs.uni-potsdam.de/~borchiwww.iicm.edu/thesis/hforstinger/

Kapitel6.htmlwww.8ung.at/mobileworkshop/

artikel_id65.htmwww.networkworld.dewww.ibusines.de/shop/db/shop.0472hr.html