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Big Data und Social Media

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Guestlecture January 2016 on Big Data and Social Media

Big Data und Social Media

  1. 1. 1Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Big Data und Social Media M.Sc. Lukas Ott Wintersemester 2015/16 Hochschule Aschaffenburghttps://goo.gl/UEUJ5i
  2. 2. 2Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Big Data Teamrolle: Data Scientist
  3. 3. 3Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Agenda • Wie kam es zu Big Data? • Was ist Social Semantic Web? • Wie funktioniert Social Media Analyse? • Beispiele erfolgreicher Big Data Lösungen • Was sind die aktuellen Entwicklungen?
  4. 4. 4Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Gartner Hype Cycle 2013
  5. 5. 5Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Gartner Hype Cycle 2015
  6. 6. 6Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Digitaler Paradigma Wechsel
  7. 7. 7Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential ● Web 1.0 ● Web 2.0 ● Das Semantische Web Semantisches Web Entwicklung des Internets
  8. 8. 8Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Semantisches Web
  9. 9. 9Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential ● RDF ● SPARQL ● OWL Semantisches Web Semantic Web Stack
  10. 10. 10Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential ● Wissensrepräsentation einer Domäne ● Relationen von Objekten zueinander ● Regeln was wie in Beziehung zueinander steht ● Instanzen sind über Relationen miteinander verknüpft Ontologien
  11. 11. 11Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Interlinked Open Data
  12. 12. 12Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Google Knowledge Graph
  13. 13. 13Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Social Semantic Web
  14. 14. 14Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Social CRM
  15. 15. 15Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Social Media Monitoring
  16. 16. 16Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Produkt Loyalität Marketing Kunden- zufriedenheit Kundenbeziehung
  17. 17. 17Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Wie sieht so ein Social Media System technisch aus? Prototyp
  18. 18. 18Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Ontology des Prototypen
  19. 19. 19Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Datenanalyse im Prototypen
  20. 20. 20Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Onlim - Social Media Management für den Tourismus
  21. 21. 21Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential ● Marketing Kampagne beobachten/ monitoren ● Benutzer-spezifische Produkte monitoren ● Produkte vergleichen mit Produkten von Marktbegleitern ● Beschwerdemanagement und Qualitätskontrolle ● Verbesserung der internen Markenführung Anwendungsfälle
  22. 22. 22Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  23. 23. 23Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Drei von fünf Befragten glauben das Big Data potenziell die Geschäftsprozesse in Ihren Unternehmen revolutionieren könnte. Metlife Auto & Home – eine CSC Erfolgsgeschichte Zielsetzung Betrugsversuche effektiv bekämpfen Schadensfälle verzögerungsfrei bearbeiten Ermittlungen fokussieren Realisierung Betrugs-Erkennungs-Software Verdachtsfälle sofort nach Verlustanzeige erkennen Kontinuierliche neu evaluieren Auswirkungen Markiert und priorisiert Verdachtsfälle und Muster 16% Ermittlungssteigerung Signifikanter ROI in nur 6 Monaten Prozess-revolution durch Big Data Lösung
  24. 24. 24Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Auswirkung von Big Data Lösung 50% der CIOs & CFOs nehmen an das Big Data einen ähnlichen großen Effekt auf Ihr Unternehmen haben wird wie die Entstehung des WEBs Avis Budget Grou - - eine CSC Erfolgsgeschichte Zielsetzung Erwartungen der Kunden entsprechen Maximierung Kundenwert Aufbau von langfristigen Kundenbeziehungen Realisierung Customer Value Model Marketing Kampagne und Datenbank Marketing Science Organisation Auswirkungen US $200 Mio. Umsatz Erhöhte Rentabilität Höhere Kundenloyalität
  25. 25. 25Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Wertschöpfung durch Big Data Lösung CIO´s sagen, dass die größte Herausforderung mit Daten eine erfolgreiche Abfrage beinhaltet, um einen tatsächlichen Nutzen aus diesen Geschäftseinblicken zu ziehen Cytolon AG – eine CSC Erfolgsgeschichte Zielsetzung • Zuordnung von Nabelschnurblut-Spendern für die Krebsbehandlung nutzbar machen • Schnell und einfach bedienendbares Matching-System Realisierung • Vollständiges Patientenmanagement mit individuell konfigurierbaren Suchprofilen • Matching von Spender & Patienten • „CordMatch“: Internetbasiertes Spender-Monitoring-System Auswirkungen • „CordMatch“ kann 2.000.000 Merkmale suchen und vergleichen • „CordMatch“ macht Nabelschnurblut-Einheiten weltweit verfügbar
  26. 26. 26Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Datenqualität verbessert mit Big Data Lösung Global Bank – eine CSC Erfolgsgeschichte Zielsetzung • Zusammenführen von Datenströmen • Erhöhung der Datenqualität • Echtzeitabfrage von einer Datenbank Realisierung • CSC erzeugt eine virtuelle Datenbank • Integration von vielen verschiedenen Datenquellen • Tausende Anwendungen greifen auf die eine Datenquelle zu Auswirkungen • Qualitativ hochwertige und aktuelle Datensätze • Risikosenkung durch einheitliche Daten • Nachvollziehbarkeit für externe und interne Berichte ermöglicht Drei von fünf Finanzvorständen sagen, dass die angebotenen Datenqualität und die Geschwindigkeit höchstens akzeptabel ist
  27. 27. 27Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  28. 28. 28Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Das bietet CSC an
  29. 29. 29Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Ausblick und Zusammenfassung Vernetzung As a Service Semantisch
  30. 30. 30Januar, 2016CSC Proprietary and ConfidentialCSC Proprietary and Confidential 30 Vielen Dank! Fragen? Feedback! https://goo.gl/UEUJ5i
  31. 31. 31Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Quellen • https://hbr.org/2013/07/five-roles-you-need-on-your-bi/ • Gartner Hype Cycle • http://www.csc.com/big_data/success_stories • http://www.golem.de/news/eu-datenschutzreform-ein-guter-tag-fuer- die-nutzer-1512-118041.html • http://www.heise.de/developer/artikel/Abfragesprachen-fuer- Graphendatenbanken-1985666.html • http://www.golem.de/news/big-data-der-algorithmus-sagt-wo-s- brennt-1512-117986.html • https://www.youtube.com/watch?v=n7NYDtaoXtY • https://www.youtube.com/watch?v=qNinPASzXBY • https://www.youtube.com/watch?v=BN9FyHiRZDU • https://www.youtube.com/watch?v=7XY2fc8zduw • http://www.heise.de/newsticker/meldung/32C3-Wenn-Algorithmen- entscheiden-und-toeten-3057086.html
  32. 32. 32Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  33. 33. 33Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  34. 34. 34Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  35. 35. 35Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  36. 36. 36Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  37. 37. 37Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Big Data Definition
  38. 38. 38Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Gartner Vector Model
  39. 39. 39Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  40. 40. 40Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Wissensmanagement
  41. 41. 41Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Was für eine IT Landschaft wird benötigt? other Applications/ Repositories Enterprise Content Management Enterprise Resource Planing Social - Product Lifecycle Management Product Data Management Social - CRM Source: 7. Enterprise Service Bus
  42. 42. 42Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Wie würde das im Detail aussehen? Source: 7.
  43. 43. 43Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential ● große Bedeutung für die Logistik ● Dinge finden ihren Weg automatisch ● Verbessert Wartungssysteme ● Ermöglicht Schwarmsysteme Internet der Dinge
  44. 44. 44Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  45. 45. 45Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential
  46. 46. 46Januar, 2016CSC Proprietary and Confidential Industrie 4.0 - Michael Porter - Dezember 2015
  • bagleyjudd

    Jan. 20, 2017

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