Was die Wirtschaft von der Bioinformatik lernen kann

1. Big Data = Big Business?
Was die Wirtschaft von der Bioinformatik lernen kann
© plus-IT Gruppe 2013
Martin Szugat
Leiter Business Analytics & Discovery
plus-IT GmbH
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2. Zur Person
1996-2008
2006-2008
Freiberuflicher
SoftwareEntwickler,
Berater und
Fachautor
Stipendiat von
Manage & More
bei der
UnternehmerTUM
© plus-IT Gruppe 2013
2001-2008
Studium der
Bioinformatik und
Hiwi an der LMU
2008-2013
Gesellschafter
und Gründer von
SnipClip
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3. Beratung
Business
Applications





E-Commerce &
Social Commerce
CRM & Social CRM
CMS
Groupware
Individualsoftware
Planung
Business
Intelligence






ETL-Prozesse
Data-Warehousing
Analyse & Reporting
Dashboards
Scorecards
(Social) RoI
Umsetzung
Business
Discovery





Self-Service BI
Exploration
Visualisierung
Clustering
Kunden- &
Marktforschung
Business
Analytics





Predictive Analytics
Recommendations
Personalisierung
(Lead-)Scoring
Text & Data Mining
ERP
CRM
ECM
Big Data
Enterprise
Data
Daten
© plus-IT Gruppe 2013
Software
Lösungen
Leistungen
Zum Unternehmen
Web
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Social
Mobile
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4. Agenda
1. Das große Rauschen: Massenwerbung vs.
Personalisierte Produktempfehlungen
2. Der große Goldrausch: Big Data für Big Business
3. Der große Trend: Personalisierung
4. Die große Frage: wie funktioniert
Empfehlungsmarketing?
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5. Die große Chance: als Data Scientist
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5. Agenda
1. Das große Rauschen: Massenwerbung vs.
Personalisierte Produktempfehlungen
2. Der große Goldrausch: Big Data für Big Business
3. Der große Trend: Personalisierung
4. Die große Frage: wie funktioniert
Empfehlungsmarketing?
© plus-IT Gruppe 2013
5. Die große Chance: als Data Scientist
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6. © plus-IT Gruppe 2013
Werbung als Störquelle
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7. © plus-IT Gruppe 2013
Werbung als Geldverbrenner
„Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I
don't know which half.” (John Wanamaker, Marketing-Pioneer)
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8. © plus-IT Gruppe 2013
Werbung als Informationsquelle
Quelle: http://www.w3b.org/nutzungsverhalten/nutzer-lehnen-personalisiertewerbung-ab.html
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9. Data Driven Marketing
Marketing
Controlling
Marketing
Intelligence



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
Markt und
Wettbewerber
beobachten
Trends schneller
erkennen
Risiken
minimieren
Chancen nutzen
Customer
Insights



Kundendaten
analysieren
Kunden
segmentieren
und verstehen
Streuverluste
vermeiden
Lead
Scoring




Profilinformationen aggregieren
Leads
qualifizieren
Angebote zum
richtigen
Zeitpunkt machen
Vertriebskosten
minimieren
Product
Recommendations




Korrelationen im
Kundenverhalten
entdecken
Relevante
Produkte
empfehlen
Vertriebschancen
erhöhen
Umsätze steigern
 Marketing-Budgets effizienter nutzen und Vertrieb effektiver gestalten
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10. © plus-IT Gruppe 2013
Werbung als Gefahr
Quelle: http://www.w3b.org/nutzungsverhalten/nutzer-lehnen-personalisiertewerbung-ab.html
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11. Agenda
1. Das große Rauschen: Massenwerbung vs.
Personalisierte Produktempfehlungen
2. Der große Goldrausch: Big Data für Big Business
3. Der große Trend: Personalisierung
4. Die große Frage: wie funktioniert
Empfehlungsmarketing?
© plus-IT Gruppe 2013
5. Die große Chance: als Data Scientist
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12. © plus-IT Gruppe 2013
Big Data. Big Opportunity?
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13. The Three V’s of Big Data
Volume
Variety
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Velocity
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14. Big Data in der Bioinformatik
Volume:
Humangenom;
3.234,83 Mb
Velocity:
Biochips
Microarray Data
Gene Networks
Text Papers
….
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Genomsequenzierung
Variety:
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15. © plus-IT Gruppe 2013
Big Data @ Facebook
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16. © plus-IT Gruppe 2013
Visualisierung von Big Data
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17. Agenda
1. Das große Rauschen: Massenwerbung vs.
Personalisierte Produktempfehlungen
2. Der große Goldrausch: Big Data für Big Business
3. Der große Trend: Personalisierung
4. Die große Frage: wie funktioniert
Empfehlungsmarketing?
© plus-IT Gruppe 2013
5. Die große Chance: als Data Scientist
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18. © plus-IT Gruppe 2013
Die Web-Visitenkarte von damals
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19. © plus-IT Gruppe 2013
„Everything that can be digital, …“
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20. © plus-IT Gruppe 2013
„… will be.“
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21. © plus-IT Gruppe 2013
Die Web-Visitenkarte von heute
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22. © plus-IT Gruppe 2013
„Everything can be social, …
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23. © plus-IT Gruppe 2013
… will be.“
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24. © plus-IT Gruppe 2013
„The web is being rebuilt around people.“
Quelle: http://www.slideshare.net/padday/how-your-customers-social-circlesinfluence-what-they-buy-what-they-do-and-where-they-go
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25. Das personalisierte Web: Facebook
Ticker
Nachrichten
Seiten
Apps
Gruppen
Listen
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Ads
Newsfeed
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26. Newsfeed: Personalisierungsmaschine
© plus-IT Gruppe 2013
Freund
Personen
Like
Pages
Zulassen
Apps
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27. Effektive Reichweite
© plus-IT Gruppe 2013
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28. © plus-IT Gruppe 2013
EdgeRank: ein Graph-Algorithmus
Quelle: http://techcrunch.com/2010/04/22/facebook-edgerank/
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29. Soziale Interaktion bestimmt Relevanz
Von der User Navigation …
… zur User Personalization.
© plus-IT Gruppe 2013
… über den Social Graph …
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30. Agenda
1. Das große Rauschen: Massenwerbung vs.
Personalisierte Produktempfehlungen
2. Der große Goldrausch: Big Data für Big Business
3. Der große Trend: Personalisierung
4. Die große Frage: wie funktioniert
Empfehlungsmarketing?
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5. Die große Chance: als Data Scientist
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31. Einladungsverhalten
6000
Anzahl der Nutzer
5000
4000
3000
2000
1000
1
14
27
40
53
66
79
92
105
118
131
144
157
173
190
203
226
243
260
286
304
332
363
400
446
499
597
1059
© plus-IT Gruppe 2013
0
Anzahl der Einladungen pro Nutzer
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32. © plus-IT Gruppe 2013
Virale Ketten
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33. Einladungen: Weniger ist mehr
900 11.12%
800
700
12.00%
10.00%
8.56%
Anzahl
600
8.00%
500
400
766
3.95% 3.70%
300
200
320
100
1-5
6-10
2.90%
1.19%
276
118
0
© plus-IT Gruppe 2013
6.00%
5.01%
74
120
11-20 21-30 31-40 41-50
Einladungen
4.00%
2.00%
114
Erfolgsqu
ote
Einladun
gen
0.00%
>50
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34. © plus-IT Gruppe 2013
Zielnetzwerke statt Zielgruppen
Quelle: http://www.slideshare.net/padday/how-your-customers-social-circles-influence-what-they-buy-what-they-do-andwhere-they-go
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35. © plus-IT Gruppe 2013
Vergesst die Influencer(-Modelle)!
Quelle: http://www.slideshare.net/padday/how-your-customers-social-circles-influence-what-they-buy-what-they-do-andwhere-they-go
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36. © plus-IT Gruppe 2013
Versteht die Kontext-Netzwerke!
Quelle: http://www.slideshare.net/padday/how-your-customers-social-circles-influence-what-they-buy-what-they-do-andwhere-they-go
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37. © plus-IT Gruppe 2013
Pathways in der Bioinformatik
Quelle:
http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/18/suppl_1/S145.full.pdf+html
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38. Agenda
1. Das große Rauschen: Massenwerbung vs.
Personalisierte Produktempfehlungen
2. Der große Goldrausch: Big Data für Big Business
3. Der große Trend: Personalisierung
4. Die große Frage: wie funktioniert
Empfehlungsmarketing?
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5. Die große Chance: als Data Scientist
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39. © plus-IT Gruppe 2013
Data Scientist: Sexiest Job?
Quelle: http://hbr.org/2012/10/datascientist-the-sexiest-job-of-the-21stcentury/
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40. © plus-IT Gruppe 2013
Zumindest der Spannendste ;-)
Quelle: http://de.slideshare.net/pskomoroch/street-fighting-data-science-12072010
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41. Kontakt
Präsentation ist zu finden auf:
http://www.slideshare.net/Martin.Szugat/
© plus-IT Gruppe 2013
Martin Szugat – Leiter Business Analytics & Discovery
Telefon: +49 (0)176 1019 0176
Email: martin.szugat@plus-it.de
Web:
www.plus-it.de
plus-IT GmbH, Dr.-August-Einsele-Ring 20, 82418 Murnau
am Staffelsee
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