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Big Data – Kundendaten im 2015Michael Gisiger | Wortgefecht Training & Beratung
Social Media für MedienunternehmenTrendtagung am Medieninstitut, 31. März 2015
SOMEXCLOUD Academy
Agenda
• Kurze Vorstellung• Big Data – was ist das genau?• Case: DW – Nutzungsdaten und -analysen von
Videos im Web
Big Data - Kundendaten im 2015Medieninstitut, 31. März 2015
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Vorstellung
Big Data - Kundendaten im 2015Medieninstitut, 31. März 2015
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Historiker & MedienwissenschafterExecutive 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
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Ein „echter“ Digital Native
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Big Data – was ist das genau?
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Mit jedem Klick, jedem Einkauf usw. ...
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… produzieren wir immer mehr Daten.
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Aktuell in 10 Minuten so viele Daten ...
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… wie seit der Steinzeit bis 2001!
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Herkömmliche Datenanalyse versagt
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Die Lösung
Gestern• Relationale Daten-
banksysteme• Klassische Analyse-
tools• Sequentielle Pro-
grammierung• Einkern-Prozessoren
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Heute• MapReduce (Hadoop,
MongoDB u.a.)• Echtzeit, Concurrent
Queries u.a.• Parallele Program-
mierung• Mehrkern-Architektur,
Serverfarmen usw.
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Ein Beispiel das alle kennen
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So wird’s gemacht
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Use Case aus der Praxis
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DW – Nutzungsdaten und -analysen von Videos im Web
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Ausgangslage
• Deutsche Welle (DW) produziert täglich Web-Videos in mehr als 10 Sprachen, die auf eigenen Plattformen
• sowie auf Youtube, MyVideo, Sevenload und Dailymotion aus-gespielt werden.
• Dazu kommen neu auch asiatische Plattformen.
• Die Markt- und Medienforschung der DW möchte die Nutzung ihrer Videos auf allen Plattformen monitoren und einen nähe-ren Einblick in das Nutzungsverhalten bekommen.
• Ein einheitlicher Zugang zu den Daten auf den verschiedenen Plattformen sowie die Möglichkeit übergreifender, systema-tischer Auswertungen sind von zentraler Bedeutung.
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„Typisch deutsch“ im Mediacenter DW
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„Typisch deutsch“ auf Youtube
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„Typisch deutsch“ auf Dailymotion
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Zentrale Problemstellung
• Prozess des Einstellens der Videos auf den Plattformen weder automatisiert noch standar-disiert (dauerte lange und war fehleranfällig).
• Kein zentraler Einblick in plattformübergrei-fende Kennzahlen zu den Videos wie Nutzung, Likes oder Anzahl von Kommentaren und Be-wertungen.
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Lösung
• Automatisierte, standardisierte Distribution aller Videos über ein zentrales Media-Asset Mana-gement-System mit API-Anbindung an alle Platt-formen.
• EIN Interface mit ALLEN Abruf- und Nutzungs-zahlen ALLER Videos auf EINEN Blick.
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Der BIRT-Report
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Der BIRT-Report
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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).
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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
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Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
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● twitter.com/wortgefecht
● facebook.com/wortgefecht
● gplus.to/wortgefecht
Michael GisigerHintere Engehaldenstr. 38CH-3004 Bern+41 76 310 48 [email protected]
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Quellen
• Die Illustrationen des einführenden Teils zu Big Data stammen aus dem Video „Was hinter Big Data steckt - einfach erklärt“ von explain-it Erklärvideos (http://goo.gl/vJnmf8).
• Weitere Informationen zum Case der Deutschen Welle findet man im „Leitfaden Big Data im Praxiseinsatz – Szenarien, Beispiele, Effekte“ der BITKOM (http://goo.gl/x6b1D2).
• Einige Slides und Screenshots des Cases stammen aus einer Präsentation der ausführenden Firma The unbelievable Machine Company, gehalten 2013 an der FH Koblenz (PDF: http://goo.gl/ip32wz).
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