Big Data Kundendaten im 2015 Michael Gisiger Wortgefecht Training & Beratung

Transkript

1 Big Data Kundendaten im 2015 Social Media für Medienunternehmen Trendtagung am

2 Agenda Kurze Vorstellung Big Data was ist das genau? Case: DW Nutzungsdaten und -analysen von Videos im Web 2

3 Vorstellung Historiker & Medienwissenschafter Executive 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 3

4 Ein echter Digital Native 4

5 Big Data was ist das genau? 5

6 Mit jedem Klick, jedem Einkauf usw.... 6

7 produzieren wir immer mehr Daten. 7

8 Aktuell in 10 Minuten so viele Daten... 8

9 wie seit der Steinzeit bis 2001! 9

10 Herkömmliche Datenanalyse versagt 10

11 Die Lösung Gestern Relationale Datenbanksysteme Klassische Analysetools Sequentielle Programmierung Einkern-Prozessoren Heute MapReduce (Hadoop, MongoDB u.a.) Echtzeit, Concurrent Queries u.a. Parallele Programmierung Mehrkern-Architektur, Serverfarmen usw. 11

12 Ein Beispiel das alle kennen 12

13 So wird s gemacht 13

14 Use Case aus der Praxis DW Nutzungsdaten und -analysen von Videos im Web 14

15 Ausgangslage Deutsche Welle (DW) produziert täglich Web-Videos in mehr als 10 Sprachen, die auf eigenen Plattformen sowie auf Youtube, MyVideo, Sevenload und Dailymotion ausgespielt werden. Dazu kommen neu auch asiatische Plattformen. Die Markt- und Medienforschung der DW möchte die Nutzung ihrer Videos auf allen Plattformen monitoren und einen näheren Einblick in das Nutzungsverhalten bekommen. Ein einheitlicher Zugang zu den Daten auf den verschiedenen Plattformen sowie die Möglichkeit übergreifender, systematischer Auswertungen sind von zentraler Bedeutung. 15

16 Typisch deutsch im Mediacenter DW 16

17 Typisch deutsch auf Youtube 17

18 Typisch deutsch auf Dailymotion 18

19 Zentrale Problemstellung Prozess des Einstellens der Videos auf den Plattformen weder automatisiert noch standardisiert (dauerte lange und war fehleranfällig). Kein zentraler Einblick in plattformübergreifende Kennzahlen zu den Videos wie Nutzung, Likes oder Anzahl von Kommentaren und Bewertungen. 19

20 Lösung Automatisierte, standardisierte Distribution aller Videos über ein zentrales Media-Asset Management-System mit API-Anbindung an alle Plattformen. EIN Interface mit ALLEN Abruf- und Nutzungszahlen ALLER Videos auf EINEN Blick. 20

21 Der BIRT-Report 21

22 Der BIRT-Report 22

23 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). 23

24 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 24

25 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! twitter.com/wortgefecht facebook.com/wortgefecht gplus.to/wortgefecht Hintere Engehaldenstr. 38 CH-3004 Bern

26 Quellen Die Illustrationen des einführenden Teils zu Big Data stammen aus dem Video Was hinter Big Data steckt - einfach erklärt von explain-it Erklärvideos ( Weitere Informationen zum Case der Deutschen Welle findet man im Leitfaden Big Data im Praxiseinsatz Szenarien, Beispiele, Effekte der BITKOM ( Einige Slides und Screenshots des Cases stammen aus einer Präsentation der ausführenden Firma The unbelievable Machine Company, gehalten 2013 an der FH Koblenz (PDF: 26