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Analyse von Big Data: Teil 1 - Datenmenge - Volume

Die Datenverarbeitung gerade in Zeiten von Big Data spielt für Unternehmen eine große Rolle. Doch warum ist es sinnvoll die großen Datenbestände – sogenannte Data Lakes, mit in die Geschäftsprozesse einfließen zu lassen? Unter Big Data wird die Datenhaltung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen verstanden, der vier V's, Volume (Menge), Variety (Struktur), Velocity (Schnelligkeit) und Veracity (Qualität) charakterisiert werden. Die große Frage ist allerdings, wie aus den riesigen Datenmengen, die heute anfallen, die Informationen extrahiert werden können, die für Business Entscheidungen tatsächlich relevant sind – sogenannte Smart Data

Doch wie wird Big Data zu Smart Data?

Eine Antwort gibt es: Der Brand Awarness Radar. Mit dem Brand Awareness Radar ist es möglich , sämtliche Online Quellen aus Social Media, News Foren, Video und Bildinformation, Textinfos aus Blogs und Foren, Kommentaren oder alternativen Quellen in Deutsch oder Englisch in einer kontextbezogenen Suchabfrage auszuwerten. Der Algorithmus der 100 Worte Sprachanalyse wertet die Sprachquellen hinsichtlich vorhandener Emotionen, Bedürfnisse, Denkstile, Sozialer Status und Beziehungsqualität aus, die Hintergründe zu der Analyse sind hier nochmals zusammengefasst. Insbesondere die Möglichkeit ebenso Marken direkt zu vergleichen, ermöglicht es den Unternehmen gezielt Marketingstrategien zu entwickeln und Marktsegmente differenzierter zu adressieren.

Analyse von Big Data: Teil 2 - Datenvarietät - Variety

Für die Erhebung der Daten und Analyse werden jede Art von Textnachrichten aus internen, wie auch externen Quellen verarbeitet. Unabhängig von der Datenstruktur wird nach der entsprechenden Suchabfrage, in der bei 100 Worte ein dezidiertes Suchprofil, das sowohl das Keywording aus Social Predictive Analytics (Nutzervorhersagen mit Grundlage der Verhaltensgesteuerten Ökonomie), dem Grundgerüst aus der Psychologie bei 100 Worte, wie auch dem spezifischen kundenrelevanten Teil des Suchprofils, das 100 Worte Data Set erstellt. Der Datenerhebung geht eine spezifischen Korrelation Analyse voran. Die resultierenden Data Sets unterscheiden sich in Volumen und Tiefe des Minings.

Analyse von Big Data: Teil 3 - Geschwindigkeit - Velocity

In diesem Data Workflow werden beim Brand Awareness Radar, dem Marktanalyse Tool von 100 Worte, bis zu 300 Mio. Websites und online Quellen in nur wenigen Minuten verarbeitet. Zudem werden, um die Vergleichsmöglichkeit zu gewährleisten, wiederum über 400 Mio. Textfiles gespeichert. Pro Sekunde kann der 100 Worte Core über eine halbe Million Worte analysieren, in Bezug setzten und auswerten. Das System als solches ist frei skalierbar und erweiterbar und wird in neuen und sicheren Serverparks in Deutschland gehostet.

Analyse von Big Data: Teil 4 - Qualität der Daten und der Wert - Veracity - Brand Awareness Radar (BAR)

Das richtige Suchprofil mit der entsprechenden Suchanfrage ist die Grundlage für die Auswertung und Marketingstrategie für den Kunden. Während sich die Begrifflichkeit Big Data in erster Linie auf die Adressierung, Bereitstellung und technische Durchdringung großer Datenmengen bezieht werden in dem nächsten Schritt, mit der Exegese und der passenden Darstellung, erst Smart Data. 100 Worte transformiert das Wissen, wie durch die Anwendung aus der großen Masse der Information auch der wertvolle Inhalt als zielgruppenspezifische Nachricht und somit in eine präskriptive Analyse, einer beschreibenden und vorausschauenden Analyse und im Sinne der verhaltensrelevanten Ökonomie, auch die Möglichkeiten der markspezifischen Entwicklungsfelder einfließt. Die 100 Worte transformiert die unüberschaubare und nicht verwertbare Datenmenge durch Hinzufügen der Parameter der Semantik, des Nutzens, der Qualität der Daten in Richtigkeit, Sicherheit und Datenschutz in Smart Data, also in handlungsrelevante und nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten, die in ihrer spezifischen Verfügbarkeit den Mehrwert für den Kunden bieten.

Analyse von Big Data: Teil 5 - 100 Worte Smart Data

Wie bereits erläutert wird aus semantischer Datenexegese bei großen Datenmengen (Big Data) und filterspezifischen Taggings (Zuordnung von Dateneigenschaften) in Korrelation der Quelle, Zeitpunkt der Erhebung, des Kontextes und Sinnzusammenhang durch Präspektive Analyse erst der Nutzen und Mehrwert generiert, der auch die Grundlage für eine verhaltensorientierte Ökonomie bildet. Der Kunde respektive der Mensch in seinem digitalen Umfeld bewegt sich zunehmend im Kontext von Assistenten und Assistenzsystemen, analog, wie auch digital. Diese Assistenzsysteme werden hierbei intelligenter und sind selbstlernend angelegt (AI) und sollen dem Individuum bei Entscheidungsprozessen helfen. Gerade bei der Markenbildung und Markenbindung für Produkte oder Unternehmen kann durch die 100 Worte Datenanalyse aus Socia Media Quellen, wie den sozialen Netzwerken und online chats, durch die entsprechende Datenauswertung das jeweilige Image definiert, abgegrenzt und neu ausgerichtet werden.

Das gute Image einer spezifisch analysierten und entwickelten Marke ist die Voraussetzung für erfolgreiche Vertriebskampanien und Marketing. Der Brand Awareness Radar zeigt den Status Quo einer Marke auf und ermöglicht eine vorhersagende und bestimmende Entwicklung im jeweiligen Marktsegment und sichert im Umfeld von rasant wachsenden Datenbeständen die eigene Position in der wirtschaftlichen Wertschöpfungskette, um den Fokus auf den strategischen Schwerpunkt einer umfassenden Markenbestimmung mit verhaltensorientierten und präskriptiven Analysetools zu richten.

Quellen

Hanka, Big Data, 2017; eigen.

https://www.bigdata-insider.de/was-ist-big-data-a-562440/

https://www.sas.com/de_ch/insights/big-data/what-is-big-data.html

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