Big Data - Kundendaten im 2015

Big Data – Kundendaten im 2015Michael Gisiger | Wortgefecht Training & Beratung

Social Media für MedienunternehmenTrendtagung am Medieninstitut, 31. März 2015

SOMEXCLOUD Academy

Agenda

• Kurze Vorstellung• Big Data – was ist das genau?• Case: DW – Nutzungsdaten und -analysen von

Videos im Web

Big Data - Kundendaten im 2015Medieninstitut, 31. März 2015

Michael GisigerWortgefecht Training & Beratung

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Vorstellung



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Historiker & MedienwissenschafterExecutive MBA (in Ausbildung)SVEB-Zertifikat / Eidg. FA Ausbilder

● 15+ Jahre Erfahrung in Marketing & PR● 8+ Jahre Erfahrung als Social-Media- / Enterprise-2.0-Berater● 7+ Jahre Erfahrung als Dozent & Trainer

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Ein „echter“ Digital Native



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Big Data – was ist das genau?



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Mit jedem Klick, jedem Einkauf usw. ...



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… produzieren wir immer mehr Daten.



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Aktuell in 10 Minuten so viele Daten ...



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… wie seit der Steinzeit bis 2001!



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Herkömmliche Datenanalyse versagt



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Die Lösung

Gestern• Relationale Daten-

banksysteme• Klassische Analyse-

tools• Sequentielle Pro-

grammierung• Einkern-Prozessoren


11Michael GisigerWortgefecht Training & Beratung

Heute• MapReduce (Hadoop,

MongoDB u.a.)• Echtzeit, Concurrent

Queries u.a.• Parallele Program-

mierung• Mehrkern-Architektur,

Serverfarmen usw.

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Ein Beispiel das alle kennen



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So wird’s gemacht



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Use Case aus der Praxis



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DW – Nutzungsdaten und -analysen von Videos im Web

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Ausgangslage

• Deutsche Welle (DW) produziert täglich Web-Videos in mehr als 10 Sprachen, die auf eigenen Plattformen

• sowie auf Youtube, MyVideo, Sevenload und Dailymotion aus-gespielt werden.

• Dazu kommen neu auch asiatische Plattformen.

• Die Markt- und Medienforschung der DW möchte die Nutzung ihrer Videos auf allen Plattformen monitoren und einen nähe-ren Einblick in das Nutzungsverhalten bekommen.

• Ein einheitlicher Zugang zu den Daten auf den verschiedenen Plattformen sowie die Möglichkeit übergreifender, systema-tischer Auswertungen sind von zentraler Bedeutung.



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„Typisch deutsch“ im Mediacenter DW



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„Typisch deutsch“ auf Youtube



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„Typisch deutsch“ auf Dailymotion



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Zentrale Problemstellung

• Prozess des Einstellens der Videos auf den Plattformen weder automatisiert noch standar-disiert (dauerte lange und war fehleranfällig).

• Kein zentraler Einblick in plattformübergrei-fende Kennzahlen zu den Videos wie Nutzung, Likes oder Anzahl von Kommentaren und Be-wertungen.



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Lösung

• Automatisierte, standardisierte Distribution aller Videos über ein zentrales Media-Asset Mana-gement-System mit API-Anbindung an alle Platt-formen.

• EIN Interface mit ALLEN Abruf- und Nutzungs-zahlen ALLER Videos auf EINEN Blick.



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Der BIRT-Report



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Der BIRT-Report



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So funktioniert's: webbasiertes Dashboard

• Big-Data-Lösung mit Hadoop & MapReduce• System ruft stündlich Abruf- und Nutzungszahlen

aller Videos auf allen Plattformen ab, importiert, normalisiert und aggregiert diese und stellt sie schliesslich browserbasiert zur Verfügung.

• Zwei weitere Reports über die „Konkurrenz“ Russia Today und France24 (nur Youtube).



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Ein paar Fakten

• Sammlung der Daten seit August 2011

• Rechner-Cluster beliebig erweiterbar und die Datenbank damit frei skalierbar

• Anbindung weiterer Kanäle problemlos möglich

Stündlich werden getrackt

• > 50'000 Videos

• auf 25 Kanälen

• In 12 Sprachen

Dies entspricht mittlerweile > 1 Milliarde Datensätzen



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Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!



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Michael GisigerHintere Engehaldenstr. 38CH-3004 Bern+41 76 310 48 [email protected]

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Quellen

• Die Illustrationen des einführenden Teils zu Big Data stammen aus dem Video „Was hinter Big Data steckt - einfach erklärt“ von explain-it Erklärvideos (http://goo.gl/vJnmf8).

• Weitere Informationen zum Case der Deutschen Welle findet man im „Leitfaden Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte“ der BITKOM (http://goo.gl/x6b1D2).

• Einige Slides und Screenshots des Cases stammen aus einer Präsentation der ausführenden Firma The unbelievable Machine Company, gehalten 2013 an der FH Koblenz (PDF: http://goo.gl/ip32wz).



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http://goo.gl/vJnmf8

http://goo.gl/x6b1D2

http://goo.gl/ip32wz