Prof. Dr. Marco Hardiman
Verfolgungsjagd auf den Kunden. 

Wie das Netz unser Verhalten studiert.
Kommission ITK | Wirtsch...
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Wie das „Netz“ uns verfolgt?
Technik
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Google (täglich)
20 Petabyte pro Tag
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2,8 Zettabyte = 2.800.000.000.000.000.000...
Was weiss „das Netz“ über mich?
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Selbstcheck!
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Cum hoc non est propter hoc
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Cum hoc non est propter hoc
Korrelationsanalysen
„Pirates are cool!“
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„Wir haben
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Wir haben 

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Koexistenz von Big Data und Data Warehouse
Ressourcen
Quelle: in Anlehnung an Davenport 2014, S. 128Bildquelle hadoop-Logo...
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Case Studies
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Familie Madrigal
Quelle: Madrigal 2013
Quelle: Morgenroth 2014
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» Creditreform
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Beispiel Dynamische Preisgestaltung
Dynamische Angebotsgestaltung
Quelle: in Anlehnung an Morgenroth 2014
PC iPad Mac
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Quelle: Morgenroth 2014
Likes (∅68) Algorithmus
Hautfarbe (95%)
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away! Das „Netz“ verfolgt Sie überall.
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References
Bahnsen, C. / Bognanni, M. / Gerwien,T. / Heflik, R. / Hildebrand,A. /
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Verfolgungsjagd auf den Kunden. Wie das Netz unser Verhalten prognostiziert | Big Data
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Verfolgungsjagd auf den Kunden. Wie das Netz unser Verhalten prognostiziert | Big Data

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Big Data-Vortrag beim Wissenschaftsrat (ITK Kommission) der Stadt Hamburg von Prof. Dr. Marco Hardiman zu Big Data, Data Mining und passenden Beispielen und Case Studies.

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Verfolgungsjagd auf den Kunden. Wie das Netz unser Verhalten prognostiziert | Big Data

  1. 1. Prof. Dr. Marco Hardiman Verfolgungsjagd auf den Kunden. 
 Wie das Netz unser Verhalten studiert. Kommission ITK | Wirtschaftsrat Hamburg, 20. Januar 2015
  2. 2. TOPs ! Wie verfolgt uns das „Netz“? ! Welche Möglichkeiten hat das „Netz“? ! Was macht das „Netz“ (heute) daraus?
  3. 3. Wie das „Netz“ uns verfolgt? Technik Bildquelle: © Belkin & Co - Fotolia.com
  4. 4. Google (täglich) 20 Petabyte pro Tag 20.000.000.000.000.000 Byte pro Tag Bestand 2,8 Zettabyte = 2.800.000.000.000.000.000.000 Byte 2,8 Zettabyte = 2.8 Billionen GB 20 Millionen GB pro Tag 2,8 Zettabyte Weltweite Datenproduktion Quelle: Ebert 2014 Bildquelle: © foto_don - Fotolia.com Quelle: Horchert 2012
  5. 5. Was weiss „das Netz“ über mich? Bildquelle: Fotolia - Trueffelpix
  6. 6. Selbstcheck! Google Preferences https://www.google.com/ads/preferences/ Google Location History https://maps.google.com/locationhistory Google Search History https://history.google.com/ Social Media
  7. 7. Online Offline& Cookies Canvas Fingerprinting Facebook ID Targeting …… Bildquelle: © Trueffelpix - fotolia.com » Soziodemografisches Targeting » Geo Targeting » Behavioral Targeting » Predicitve Behavioral Targeting » Re-Targeting » Kontext Targeting » Keyword Targeting » Sematisches Targeting » CRM Targeting » Technisches Targeting » Social (Media) Targeting » ….
  8. 8. Track the 
 trackers!
  9. 9. Das Daten- Ich! Bildquelle: Srivastava, 2014 Social Media
  10. 10. Unsere Heim- Daten Social Media
  11. 11. PrimeSense-Tiefensenor | 3D-Mikrofon | Kamera KINEKT TM
  12. 12. Bildquelle:The Cyranos for McCann Worldgroup Europe (http://vimeo.com/97708026)
  13. 13. Bildquelle: © jcg_oida - Fotolia Datensilos
  14. 14. Welche Möglichkeiten hat das „Netz“? Analytics Bilderquelle: © Marco2811 - Fotolia.com
  15. 15. Bilderquelle: © Naeblys - Fotolia Wunderwerk Gehirn
  16. 16. Bildrechte: © TTstudio - Fotolia Data Mining „Analytics 1.0“ » deskriptiv » vergangenheitsbezogen „Analytics 2.0“ » prädikativ » zukunftsbezogen „Analytics 3.0“ » präskriptiv » vorschreibend/bewertend
 (optimaleVerhaltensweisen) Quelle: Davenport 2014
  17. 17. Bildmaterial von istockphoto.com: © by jgroup Cum hoc non est propter hoc Korrelationsanalysen » Störche & Geburten » Schuhgröße & Einkommen » Piraten & Erderwärmung » Gore-Effekt » Arztdichte & Lebenserwartung » u.v.m.
  18. 18. Bildmaterial von istockphoto.com: © by jgroup Cum hoc non est propter hoc Korrelationsanalysen „Pirates are cool!“
  19. 19. Bildmaterial von istockphoto.com: © by korhankaracan „Wir haben keine besseren Algorithmen. Wir haben 
 einfach nur bessere Daten.“ Quelle: Davenport 2014, S. 22 Peter Norvig, Forschungsdirektor von Google
  20. 20. Koexistenz von Big Data und Data Warehouse Ressourcen Quelle: in Anlehnung an Davenport 2014, S. 128Bildquelle hadoop-Logo:Apache Software Foundation (https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/logos/out_rgb/) Web-Logs Bilder Social Media Dokumente Videos Data
 Warehouse Reporting OLAP Modellierung Ad hoc
  21. 21. Was macht das „Netz“ (heute) daraus? Case Studies Bildquelle: © tashatuvango - Fotolia
  22. 22. Bildquelle: © tashatuvango - Fotolia
  23. 23. Baby prediction 1 Familie Madrigal Quelle: Madrigal 2013
  24. 24. Quelle: Morgenroth 2014 » Schober » Arvato » Infoscore » Acxiom » Creditreform » Supercheck » u.v.m. Familie „Müller“ Baby Prediction II - Datendienste Wissen Rasterfandung Prognosemodelle
  25. 25. Bildquelle Logo: Creative Commons freelogovector.com | Bildquelle Coupon: coupons.target.com | Bildquelle Frau: designed by Freepik.com ? außergewöhnlich viel unparfümierte Körpermilch Nahrungsergänzungs-
 mittel 
 (z.B. Kalzium, Magnesium und Zink) große Mengen Seife,Watte, Desinfektionsmittel und Waschlappen Baby Prediction III
  26. 26. Beispiel Dynamische Preisgestaltung Dynamische Angebotsgestaltung Quelle: in Anlehnung an Morgenroth 2014 PC iPad Mac 130 $ 111 $ 100 $ *Schätzung auf Basis einer 30% höhreren Preisbereitschaft für eine Hotelnacht von Apple Nutzern Hotelübernachtungen - Modell*
  27. 27. Studienergebnisse Facebook Quelle: Morgenroth 2014 Likes (∅68) Algorithmus Hautfarbe (95%) Geschlecht (93%) Religion (93%) polit.Ansicht (85%) sex. Orientierung ( 88%| 75%) Suchtmittelkonsum (65-75%) Scheidungskind (65-75%) Intelligenz Charakter - Input - - Analyse - - Output -
  28. 28. to take away! Das „Netz“ verfolgt Sie überall. ! Wir stehen erst am Anfang. ! Sie werden (vermutlich) ein „offenes Buch“ sein. „Es gibt in Deutschland nur zweiArten von Menschen, die, derenLeben das Internet veränderthat, und die, die nicht wissen,dass das Internet ihr Lebenverändert hat.“ Sascha Lobo, Blogger und Netzaktivist
  29. 29. Your Digital Stamp! What footprints are you going to leave? Bildquelle: Qualman 2015 (https://www.youtube.com/watch?v=0xVwpB-j-OM)
  30. 30. .twitter @hardiman .mail hardiman@kpzsm.de Bildmaterial: apple.com
  31. 31. References Bahnsen, C. / Bognanni, M. / Gerwien,T. / Heflik, R. / Hildebrand,A. / Lorbach, I. / Reuter, J. / Röhring, J. / Ruge, K. / Schneyink, D. / Stillich, S .  ( 2 0 0 8 ) :  D a t e n h a n d e l : Ve r r a t e n u n d ve r k a u f t - Panorama.  stern.de.  Online im Internet: http://www.stern.de/ panorama/datenhandel-verraten-und-verkauft-636773.html (Zugriff am: 20.01.2015). Davenport, T. H.  (2014):  Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities, Harvard Business School Press, Boston Massachusetts. Kosinski, M. / Stillwell, D. / Graepel, T.  (2013):  „Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior“, In:  Proceedings of the National Academy of Sciences,  Vol. 110 (15), S. 5802–5805. Madrigal, A. C. (2013): If It Wasn’t the Pregnancy Tests, Why *Did* Baby Catalogs Start Arriving at Our House?. The Atlantic. Online im Internet: http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/04/if- it-wasnt-the-pregnancy-tests-why-did-baby-catalogs-start-arriving-at- our-house/275072/ (Zugriff am: 17.01.2015). Morgenroth, M. (2014): Sie kennen dich! Sie haben dich! Sie steuern dich!: Die wahre Macht der Datensammler, Droemer HC, München. Qualman, E. (2015): My Digital Stamp, , Online im Internet: https:// w w w . y o u t u b e . c o m / w a t c h ? v = 0 x V w p B - j - OM&feature=youtube_gdata_player (Letzter Zugriff am: 20.01.2015).

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