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Data Special
Licht ins Dunkel bringen: Die Datenanalyse
08.12.2014 - Das Marketing verändert sich, weil sich auch der Prozess der Kaufentscheidung grundlegend wandelt, sagt Karsten Wilhelmus, Marketingleiter bei IBM für Business Analytics. Mehr Daten und tiefere Analyse liefern Unternehmen ein Bild jedes einzelnen Kunden, das so klar ist wie nie zuvor, sagt Roland Brezina, Advisory Solution Architect, Center of Excellence Integrated Marketing Management, bei SAS Deutschland. Wir haben verschiedene Möglichkeiten der analytischen Verarbeitung im Big-Data-Kontext zusammengefasst.
Das Marketing verändert sich, weil sich auch der Prozess der Kaufentscheidung grundlegend wandelt, sagt Karsten Wilhelmus, Marketingleiter bei IBM für Business Analytics. "Die Aufmerksamkeit der Konsumenten verteilt sich auf eine Vielzahl möglicher Kontaktpunkte mit dem marketingtreibenden Unternehmen. Eine Flut von Informationen via Apps, Devices und Screens und sich ständig verändernde Kombinationen von Kontaktpunkten machen den Kaufentscheidungsprozess des Konsumenten beinahe unvorhersehbar. Die Herausforderung besteht darin, Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen zusammenzuführen und auszuwerten, so dass sinnvolle und verwertbare Informationen für das Marketing dabei herauskommen. Smart Data statt Big Data ist hier das Stichwort. "Smart" - das heißt, der Analyseprozess wird künftig nahezu in Echtzeit ablaufen und mit Prognosemodellen zur Kaufwahrscheinlichkeit und datenbasierter Planung verknüpft." Mehr Daten und tiefere Analyse liefern Unternehmen ein Bild jedes einzelnen Kunden, das so klar ist wie nie zuvor, sagt Roland Brezina, Advisory Solution Architect, Center of Excellence Integrated Marketing Management, bei SAS Deutschland. "Wer die Möglichkeiten von Big Data Analytics richtig einsetzt, kommt dem Ziel eines Marketings, das Kunden als wertvolle Information und nicht als lästige Werbung wahrnehmen, sehr nahe. Das moderne analytische Marketing begleitet Kunden Schritt für Schritt während ihrer Entscheidungs- und Kaufprozesse und setzt im richtigen Moment über die richtigen Kanäle die richtigen Impulse. Und nur Relevanz erzeugt Akzeptanz! Mit alledem verändert sich natürlich auch die Erwartungshaltung der Konsumenten. Gießkannenmarketing muss aufhören, denn Irrelevanz wird nicht länger einfach ignoriert. Sie erzeugt Ablehnung."
Die unterschiedlichen Arten der analytischen Verarbeitung
Der Technologieverband Bitkom unterteilt den Bereich analytische Verarbeitung im Rahmen von Big Data in folgende Segmente: Orts- und raumbezogene Datenanalyse, Web Analytics, Text- und Semantische Analyse, Video and Audio Analytics, Predictive Analytics, Data Mining, Machine Learning und Reporting (siehe auch "Big-Data-Technologien - Wissen für Entscheider", Bitkom 2014).
Orts- und raumbezogene Datenanalyse: Viele Daten weisen einen Ortsbezug auf, der für weitere Analysen genutzt werden kann. Durch Big-Data-Methoden lassen sich auch Nicht-Geo-Daten mit einem Ortsbezug verknüpfen, beispielsweise wenn Texte nach Städtenamen, Straßen oder Restaurants durchsucht werden. Durch die zusätzliche Dimension "Ort" entstünden ganz neue Datenprodukte. Dabei seien nun effiziente Algorithmen gefragt, die auch große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren können. "Hier bringen relationale Datenbanksysteme Funktionen mit, die in Standard-SQL (Structured Query Language) eingebettet sind", heißt es beim Verband. So ließen sich komplexe geobasierte Anfragen mit Standardwerkzeugen auf großen Datenmengen durchführen.
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