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Akademie der deutschen Medien
Abendgespräch BigData & Predictive Analytics
BigFun2BigData1 Todos3
1 BigData
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Alpha Go vs. Lee Sedol
4 : 1
2,08 × 10170
Quelle: Wikipedia
1018 Byte
1 Trillion Byte
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ca. 1.388.888.888.889 gedruckte Bücher
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geboren 1948 geboren 1948
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Über 50%: im Bett Über 40%: im Bad Über 30%: beim Essen
23:45 Düsseldorf
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3. Etage, Schlafzimmer387 Freunde auf Facebook
Hobby: Eigener Garten
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80% der Menschen vertrauen Empfehlungen von Freunden*

(nur 14% vertrauen der Werbung)

*Quelle: PwC
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WAS IST DAS
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Foto: (c) Sabrina Nicke
LETHARGIE
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Foto: US Army Africa
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Cluster “Anna”
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Siehe auch: Wirtschaftswoche 7/2014 vom 10.02.2014, Seite 64ff
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Datenschätze heben
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DANKE
Prof. Tim Bruysten
bruysten@richtwert.eu
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BigData Abendgespräch – Akademie der dt. Medien
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BigData Abendgespräch – Akademie der dt. Medien
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BigData Abendgespräch – Akademie der dt. Medien

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Zum BigData Abendgespräch eine Keynote die BigData, Anwendungsfälle und Integrationsdesign diskutiert.

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BigData Abendgespräch – Akademie der dt. Medien

  1. 1. Prof. Tim Bruysten | richtwert GmbH | brand & sense GmbH | intelligence GmbH | Mediadesign Hochschule Foto: DirkJan Ranzijn BIG DATA and
 BIG FUN
  2. 2. Akademie der deutschen Medien Abendgespräch BigData & Predictive Analytics BigFun2BigData1 Todos3
  3. 3. 1 BigData
  4. 4. https://medium.com/backchannel/the-crazy-tiny-next-generation-of-computers-17e89e472839
  5. 5. Alpha Go vs. Lee Sedol 4 : 1 2,08 × 10170
  6. 6. Quelle: Wikipedia 1018 Byte 1 Trillion Byte 555.555.555.555.556 Normseiten ca. 1.388.888.888.889 gedruckte Bücher … deren Stapel würde 185x zum Mond reichen Die Gesamtheit aller gedruckten Werke wird auf 0,2 EB geschätzt* Exabyte-Spickzettel
  7. 7. Person 1 Person 2 männlich männlich Engländer Engländer geboren 1948 geboren 1948 zum 2. Mal verheiratet zum 2. Mal verheiratet 2 Kinder 2 Kinder Wohlhabend Wohlhabend Im Winter oft in den Alpen Im Winter oft in den Alpen Mag Hunde Mag Hunde Prominent Prominent Ozzy OsbournePrinz Charles
  8. 8. Über 50%: im Bett Über 40%: im Bad Über 30%: beim Essen
  9. 9. 23:45 Düsseldorf Grafenberger-Alle 128 3. Etage, Schlafzimmer387 Freunde auf Facebook Hobby: Eigener Garten ø Alter: 46 Gute Wohnlage Interessen: Automobil-Industrie Geldanlagen Europa Interessen mit 215 Freunden geteilt iPad Winkel: 43° Prognose Einschlafzeitpunkt: 23:58 Sharing-Statistik verheiratet ElisabethAlter: 56 davon 15 Arbeitskollegen Summe Facebook Freunde: 6241 Kalender: Termine morgen Termine mit 4 Personen davon 3 bei FacebookGemeinsame Interessen Historie
  10. 10. 80% der Menschen vertrauen Empfehlungen von Freunden* (nur 14% vertrauen der Werbung) *Quelle: PwC
  11. 11. IN SOCIAL NETWORKS, GROUP BOUNDARIES PROMOTE THE SPREAD OF IDEAS http://phys.org/news/2015-06-social-networks-group-boundaries-ideas.html
  12. 12. 2 BigFun
  13. 13. WAS IST DAS GEGENTEIL VON SPIEL? Foto: (c) Sabrina Nicke
  14. 14. LETHARGIE
  15. 15. LETHARGIE Spiel1 CxP? Arbeit?
  16. 16. »What if we decided 
 to use everything 
 we know about game design to fix what‘s wrong with reality?« Jane McGonigal, reality is broken, 2011
  17. 17. ProgressFokus Team Regeln Identifikation
  18. 18. Foto: US Army Africa
  19. 19. Foto: US Army Africa
  20. 20. Gamifications-Mechaniken Cluster “Anna” Kompetitiv, Service, 
 Single, Party, Sport, CDU, 41 Status Access Power Stuff Points Badgets Leaderboards Beispiel für Wirkmechanismus Anerkennung Beziehungen Ehre Eros Essen Familie Idealismus KörperlicheAktivität Macht Neugier Ordnung Rache Ruhe Sparen Status Unabhängigkeit
  21. 21. CLUSTER Motivationsmodell Intentionsmodell Stimmungsmodell Modenmodell Netzwerkmodell
  22. 22. http://enterprise-gamification.com/index.php/en/education-a-training/71-roadwarrior-how-sap-trains-its-sales-people-on-mobility
  23. 23. Siehe auch: Wirtschaftswoche 7/2014 vom 10.02.2014, Seite 64ff Abschlussrate ist zweistellig gestiegen
  24. 24. Studie im Web
  25. 25. 3 Todos
  26. 26. Business out of Data Datenschätze heben
  27. 27. Business out of Data Datenschätze heben Data Potential Analyse1
  28. 28. Business out of Data Datenschätze heben Data Potential Analysis Identifikation
 Datenquellen systematisch identifizieren
 Informations- & Datenflussanalyse Qualifikation
 Datenquellen qualitativ bewerten
 Bewertung der Datenquellen & der Interoperabilität
 Model-Free oder Model-Based Modifikation
 Verbesserung der Datenbasis
 Verbesserung des Datafunnels Selektion
 Detailentscheidungen der BigData-Strategie Ergebnis Klarheit über Datenpotentiale Beschreibung der gegebenen technischen Handlungsspielräume Empfehlungen für Verbesserungen zur Maximierung der Optionen Data-Business-Modell
  29. 29. Business out of Data Datenschätze heben Data Business Modell2Data Potential Analyse1
  30. 30. CLUSTER Motivationsmodell Intentionsmodell Stimmungsmodell Modenmodell Netzwerkmodell
  31. 31. CLUSTER Personalisierung Landingpages Newsletter Suchergebnisse Empfehlungen Curation Produktauswahl Produktkonfiguration Produktvarianten Tonalitäten Ergebnis Conversion Rate Costs of Goods Sold Loyalty CLV
  32. 32. Business out of Data Datenschätze heben Data Business Modell2Data Potential Analyse1 Loslegen!3
  33. 33. DANKE Prof. Tim Bruysten bruysten@richtwert.eu xing.com/profile/Tim_Bruysten facebook.com/bruysten de.linkedin.com/in/bruysten twitter.com/timbruysten richtwert GmbH www.richtwert.eu Grafenberger-Allee 128 40237 Düsseldorf Download der Folien richtwert.eu/bigdata-abend

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