DE- Module 2 - Improving your business model using your own data

D: DRIVE
Wie arbeitet man datengesteuert?
This programme has been funded with
support from the European Commission
Modul 2: Das Verbessern
bestehender Unternehmen durch
die unternehmenseigenen Daten

Smart Data Smart Region | www.smartdata.how
Dieses Programm wurde mit Unterstützung der Europäischen Kommission finanziert. Der Autor
ist allein verantwortlich für diese Veröffentlichung (Mitteilung) und die Kommission übernimmt
keine Verantwortung für die Verwendung der darin enthaltenen Informationen.
Ziel dieses Moduls ist es einen Überblick darüber
zuschaffen, wie Sie die Daten, welche Ihnen schon zur
Verfügung stehen nutzen können, um ihr Unternehmen
zu fördern.
Bei der Bearbeitung dieses Moduls:
- Erfahren Sie Tipps, wie Sie die vorhandenen Daten , die
Sie bereits haben, zu ihrem Vorteil nutzen können
- Lokalisieren können, wo interne Daten bereits in Ihrem
Unternehmen liegen
- Erkennen Sie die Bedeutung der Implementierung von
Datenanreicherung in Ihre Big-Data-Projekte
- Sehen Sie, wie Daten Ihnen helfen können, Ihre Marke
aufzubauen
Dauer des Moduls: vorraussichtlich 1 – 2 Stunden
Modul 2: Das
Verbessern bestehender
Unternehmen durch die
unternehmenseigenen
Daten

1 Vorteile von Smart Data
2
Datenanreicherung3
Dieses Programm wurde mit Unterstützung der Europäischen Kommission finanziert. Der Autor ist allein verantwortlich für diese
Veröffentlichung (Mitteilung) und die Kommission übernimmt keine Verantwortung für die Verwendung der darin enthaltenen
Informationen.
– Datenquellen
– Quellen interner Daten
Datensammlung
– Warum ist die Datenanreicherung ein muss?
– Wie funktioniert es?
– Die Schritte der Integration
– Die Grundsätze der Datenanreicherung
– Warum ist Smart Data smart?
– Wie können Sie ihre Daten zum
Wettbewerbsvorteil nutzen?
Die Benutzung von Daten für den Aufbau
ihrer Marke4
– Wie dir Daten helfen dein Unternehmen
aufzubauen
– Die Vorteile des Verwendens interner
Daten bei der Vermarktung

VORTEILE VON
SMART DATA
1. Warum ist Smart Data smart?
2. Wie können Sie ihre Daten zum
Wettbewerbsvorteil nutzen?

Es ist nicht wichtig wie viele Daten man
besitzt, es geht darum, dass man sie effektiv
nutzt. Möglicherweise stellt Big Data nur ein
großes Problem dar für welches Smart Data
die Lösung ist, da es das Marketing komplett
verändert und da wir mit seiner Hilfe
unseren Kunden bessere Lösungsvorschläge
liefern können.

• Smart darin zu sein, welche Daten man sammeln, validieren und
transformieren sollte
• Smart darin zu sein, wie Daten gespeichert, verwaltet, betrieben und genutzt
werden
• Smart in Maßnahmen basierend auf Ergebnissen der Datenanalyse inklusive
Organisationsstrukturen, Rollen, Dezentralisierung und Übertragung von
Entscheidungsfindung, Prozessen und Automatisierung zu ergreifen
• Smart in dem man realistisch, pragmatisch und sogar skeptisch gegenüber
was erreicht werden kann und zu wissen welchen Wert abgeleitet werden
kann und wie man diesen maximieren kann
• Smart bei der Definition von erreichbaren, Vorteilen-Lead-Strategie integriert
in das Bedarfs Geschäft und in die Umsetzung
• Smart bei der Auswahl der Kanäle und Interaktionen, um intelligente Daten
Nutzungsfälle einzuschließen
Fokussierte Investitionen in bessere Geschäfts-und
Organisations Ergebnisse
Mehr Vertrauen der Wirtschaft und Organisation in
die Rechtfertigung und Genehmigung von
Investitionen und Ressourcen
Schnelle Überlieferung von Ergebnissen
WARUM IST SMART DATA SMART?
SMART DATA BEDEUTET ...

Die wirklichen Hindernisse von Big
Data sind nicht technisch: es ist das
Geschäft. Es wird
notwendigerweise menschliches
Know-how beinhalten, um die
Daten zu bereichern und es zu
"sprechen " zu bekommen. Wenn
Sie big in Smart verwandeln,
sollten Sie sich die nächsten Tipps
bewusst machen!
WIE KÖNNEN SIE
IHRE DATEN ZUM
WETTBEWERBSVOR
TEIL VERÄNDERN
Big Data ist ein Projekt, kein Gerät!
Stellen Sie die richtigen Fragen!
Beginnen Sie mit internen Daten
Anreicherung und Querverweis existierender Daten
Bereichern Sie die Modelle mit vorhandenen Daten
Ziehen Sie Geschäftsexperten hinzu
Stellen Sie keine Vermutungen darüber auf was das
Ergebnis sein könnte.
Bleiben sie skeptisch.
1
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6
7
8

1. Datenquellen
– Interne
• Quellen interner Daten
– Externe
DATENGEWINNUNG

Big Data ist nicht
unbedingt groß. Der
„magischste“ Aspekt
von Big Data ist was ich
„Smart Data“ nenne.
Philip Brittan

Eine Menge Daten liegen in den hintersten
Ecken vieler Unternehmen, man kann
jedoch mit relativ geringem Aufwand diese
Daten sammeln, analysieren und einsetzen,
um das Marketing und das Kundenerlebnis
zu verbessern. Es könnte zum Beispiel eine
Website personalisiert werden um den
Kunden ein besseres Einkaufserlebniss zu
bieten, indem allgemeine Besucherdaten
der Website gesammelt und genutzt
werden. Der Aufbau neuer Prozesse in
einem Unternehmen erfordert immer
Investitionen, zum Beispiel Fähigkeiten,
geeignete Technologien und das
Bewusstsein, was zu tun ist.

Die Datengewinnung durch Forschungen sind in allen Bereichen des Studiums inklusive
physikalischer, betriebswirtschaftlicher und sozialer Wissenschaften, sowie auch
Geisteswissenschaften etc. üblich. Ziel der Datengewinnung ist es Qualitätsnachweise zu erfassen,
so wie sie in eine reichhaltige Datenanalyse zu übersetzen.
DATENGEWINNUNG
Die Datengewinnung ist der
Prozess des Sammelns und des
Messens von Informationen
verschiedener Interessen in
einer etablierten und
systematischen Art und Weise,
mit denen man die genannten
Forschungsfragen
beantworten und das Ergebnis
auswerten kann.
Nötig für die Datengewinnung sind:
• Informationen für Analysen zu erhalten
• Eine Idee der Echtzeitsituation zu bekommen
• Zwei Situationen miteinander vergleichen
Faktoren, die vor dem Sammeln von Daten zu
berücksichtigen sind
• Scope of the enquiry
• Informationsquellen
• Quantitive expression
• Techniken der Datengewinnung
• Unit of collection

DATENQUELLEN
DATEN
INTERNE QUELLEN EXTERNE QUELLEN
PRIMÄRE QUELLEN
SEKUNDÄRE
QUELLEN

INTERNE DATEN
Interne Daten oder eigene Daten sind Informationen, welche
durch den Betrieb einer Organisation, welche Verkäufe,
Bestellungen und Transaktionen anstelle von Daten, welche von
einer unabhängigen Studie oder Datenbank kreirt wurden,
besitzen.
Viele Unternehmen und Dienststellen haben Informationen über
ihre reguläre Funktionen, für ihre eigenen internen Zwecke. Auf
diese Weise sind interne Daten die Informationen, die dem
Unternehmen bereits zur Verfügung stehen, die Kontrolle hat und
derzeit besitzt, einschließlich der Details, die in den eigenen
Computersystemen und Cloud-Umgebungen des Unternehmens
enthalten sind.

Quellen interner Daten
Bevor Entscheider und Datenwissenschaftler nach externen Quellen suchen, ist es wichtig sicherzustellen, dass alle internen Datenquellen eines
Unternehmens zum eigenen Vorteil abgebaut, analysiert und genutzt werden. Während externe Daten eine Reihe von Vorteilen bieten, sind interne
Datenquellen in der Regel einfacher zu erfassen und können relevanter für unternehmenseigene Zwecke und Erkenntnisse sein.
Es gibt eine Reihe von wirkungsvollen und internen Orten an denen Unternehmen auf Datenminen schauen können. Diese umfassen:
TRANSAKTIONSDATEN UND
AND POS INFORMATION
CUSTOMER RELATIONSHIP
MANAGEMENET SYSTEM
INTERNE DOKUMENTE ARCHIVE
ANDERE
GESCHÄFTSANWENDUNGEN
DEVICE SENSORS

TRANSAKTIONS-
DATEN UND POS
INFORMATIONEN
Eine der mächtigsten Datenquellen befindet sich in den Finanz- und Transaktionssystemen eines
Unternehmens. Hier können Unternehmen sowohl aktuelle Daten als auch Verlaufsdaten durch Ihre
eigenen Geschäfteinkäufe fördern, sowie Informationen zu den Einkaufstrends ihrer Kunden einholen.
Aus diesen Details können Organisationen wichtige Erkenntnisse ziehen, , einschließlich der
Möglichkeiten, ihre eigenen Ausgaben zu reduzieren um im Haushalt zu bleiben, sowie entscheidende
Muster, die die Kaufgewohnheiten und Einkaufs Präferenzen Ihrer Kunden betreffen.

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Außerdem können Unternehmen mit ihren eigenen CRM Systemen Daten fördern. Informationen wie
Firmen Zugehörigkeiten, Standorte und andere regionale oder geografische Details können ein
detailliertes Bild darüber wo sich Kunden befinden, verschaffen. Wenn diese mit den
Transaktionsinformationen kombiniert werden, werden diese CRM Details noch mächtiger.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Gerade jetzt, im Zeitalter des Cloud Computing, werden die eigenen internen Dokumente eines
Unternehmens wertvoller denn je. Digitalisierte Kopien interner Formulare können eine robuste
Informationsquelle bieten, insbesondere wenn es um die Aktivitäten, Strategien und Prozesse des
Unternehmens geht. E-Mails, Word-Dokumente, PDF, XML und eine Reihe weiterer interner Dokumente
können für Big Data abgebaut werden.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNE
DOKUMENTE

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Wenn es um interne Informationen geht, sollten sich Unternehmen nicht nur auf die aktuellsten
Informationen beschränken. Auch Verlaufsdaten können sehr aufschlussreich sein, weshalb es
empfehlenswert ist, auch die archivierten Dokumente und Datenströme des Unternehmens zu prüfen.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNAL
DOCUMENTS
ARCHIVE

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
CRM ist zwar eine der robustesten internen Quellen von Big Data, bedeutet aber nicht, dass andere
interne Anwendungen nicht abgebaut werden können. Auch andere Plattformen, die Mitarbeiter von
Mitarbeitern nutzen, darunter Projektmanagement, Marketing, Produktivität, Enterprise Resource
Management, Personalwesen, Kostenmanagement sowie Automatisierungs-apps, können unglaublich
vorteilhaft sein. Wenn Sie diese Quellen abbauen, ist es im besten Interesse eines Unternehmens, die
Art ihrer Big-Data-Initiative dazu zu bringen, ihre Entscheidungen darüber zu treiben, welche Quellen Sie
nutzen sollen. Zum Beispiel, wenn eine Organisation sucht, um Einblicke in das aktuelle Budget zu
gewinnen, werden Quellen wie Kosten Verfolgung und Ressourcenmanagement die hilfreichsten sein.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNAL
DOCUMENTS
ARCHIVES
ANDERE
GESCHÄFTSANW
ENDUNGEN

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
“The Internet of Things” wächst jeden Tag und stellt zusätzliche und zunehmend einzigartige Daten für
die Analyse bereit. Unternehmen, die Geräte nutzen, die mit Sensoren und Netzanschlüssen
ausgestattet sind, können diese auch für Daten nutzen. Dazu gehören IOT-Artikel, die das Unternehmen
im eigenen Büro verwendet, oder solche, die es für seine Kunden zur Verfügung stellt. So können
beispielsweise Autosensoren auf der Fahrzeugflotte eines Unternehmens eine Fülle von Daten
Übernutzung, Kilometerleistung, Gas und Reisekosten anbieten. Unternehmen, die Fitness oder andere
gesundheitssensoren anbieten, können diese Quellen ebenfalls sammeln, anonymisieren und
analysieren.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNAL
DOCUMENTS
ARCHIVES
OTHER BUSINESS
APPLICATIONSGERÄTESENSOREN

Überall bieten interne Quellen von Big Data
viele Vorteile für die heutigen Unternehmen.
Diese Quellen sind jedoch nicht nur
unglaublich aufschlussreich und relevant,
sondern auch für das Unternehmen
kostenfrei , da es Informationen sind die
schon im Besitz des Unternehmens sind.
Dadurch können Unternehmen eine Reihe
von Big-Data-Initiativen starten, ohne über
ihre eigenen Mauern hinauszublicken.

EXTERNE DATEN
Externe Daten sind Informationen die dem Unternehmen
gegenwärtig nicht gehören. Außerdem können sie
unstrukturierte, öffentliche Daten sowie auch Informationen
welche von anderen Organisationen gesammelt wurden,
enthalten.
Mehr über externe Daten und wie Sie sie zu ihrem Vorteil nutzen
können , können Sie im Modul 3: Verbessern Sie Ihr Unternehmen
mit externen Daten nachlesen

DATENANREICHERUNG
1. Warum Datenanreicherung ein muss ist
2. Wie funktioniert es?
3. Die Schritte der Integration
4. Die Grundsätze der Datenanreicherung

Der Integrationsprozess von Daten ist traditionell in 3 Schritte geteilt: extrahieren, transformieren und
laden. Ohne Betrachtung der oft diskutierten Reihenfolge bedeutet:
- extrahieren (extract) , Daten aus einem Quellsystem herauszuziehen
- transformieren (transform), die Datenquellen zu validieren und in die gewünschten Standards zu
konvertieren (z. B. Meter in Yard),
-laden (load), die Daten am Zielort zu speichern
Es wurde jedoch ein weiterer Schritt entwickelt: die Datenanreicherung. Diese bietet signifikante
Verbesserungen des Wertes integrierter Daten. Die effektive Anwendung benötigt aber eine solide
Grundlage für die Verwaltung von Daten.
DATENANREICHERUNG
Die Datenanreicherung bezieht sich
auf Prozesse um Rohdaten zu
verbessern, verfeinern oder
anderweitig zu optimieren. Dieses
und andere ähnliche Konzepte
tragen dazu bei Daten zu einem
wertvollen Gut für nahezu jedes
moderne Unternehmen.
WARUM IST DATENANREICHERUNG EIN MUSS
25%
74%
88%
36%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
der durchschnittlichen B2B
Datenbanken enthalten
Kritische Fehler
der Firmen haben keinen
ausgereiften Ansatz zur
Datenqualität
der analysierten
Aufzeichnungen fehlen
firmographische Daten
der Vermarkter sagen, dasss
die Datenqualität das größte
Hindernis für den Erfolg ihrer
Maretingautomatisierung ist

WIE FUNKTINIERT ES?
Daten Integratoren bringen traditionell Daten von der
Quelle zum Ziel unverändert. Es ist, als ob ETL-
Entwickler waren Movers, die sich Rühm, Ihre Möbel
in den neuen Ort ungebrochen setzen. Unternehmen
fordern heute die Mover auf, die Möbel zu reparieren
und zu verbessern, bevor Sie Sie im neuen Haus
landen.
Das offensichtlichste Anreicherungs Beispiel ist die
Adress Korrektur. Wenn Sie Ihre Adresse auf einigen
e-Commerce-Websites eingeben, korrigiert die
Website Sie, indem Sie Straßen-, Stadt-und Staats
Felder standardisiert und die letzten vier Ziffern der
Postleitzahl hinzufügt. ETL-Anbieter tout viele
Möglichkeiten über die Adress Korrektur hinaus.
Die Arten von Informationen, die einer demografischen
Datenbank hinzugefügt werden kann:
GEOGRAPHISCH
• Wie Postleitzahl, der Name des Landkreises, Längen- und Breitengrad, and political
district
VERHALTEN
• Schließt Käufe, Kreditrisiko und bevorzugte Kommunikationsseiten
DEMOGRAPHISCH
• Wie Einkommen, Familienstand, Bildung, Alter und die Anzahl der Kinder
PSYCHOGRAPHISCH
• betrifft sowohl Hobbies und Interessen als auch politische Zugehörigkeit
Zensus
• Haushalt und Community -Daten

Datenanreicherung oder Datenverbesserung fügt mehr Informationen aus anderen internen oder externen Datenquellen zu Informationen,
welche bereits in der Organisation benutzt wurde, hinzu. Dieser Prozess erhöht den analytischen Wert für die bereits vorhandenen
Informationen. Ein Beispiel dieses Datenanreicherungsprozesses ist die Verknüpfung der derzeitigen Kundendatensätze in der aktuellen
Datenbank mit dem Kaufverhalten und demographischen Informationen anderer Quellen.
For customers targeting purpose, income classification is used to
assign the income level to the customers.
Vorname Nachname Einkommen
John Smith 32,000 $
Henry White 88,000 $
Andy Brown 120,000 $
Steve Brook 54,000 $
Einkommen
L
Einkommen
U
Target
20000 39999 A
40000 59999 B
60000 79999 C
80000 99999 D
100000 119999 E
120000 139999 F
Vorname Nachname Einkommen Target
John Smith 32,000 $ A
Henry White 88,000 $ D
Andy Brown 120,000 $ F
Steve Brook 54,000 $ B
Beispiel:

Ausarbeitungen
beschränken sich nicht nur
auf demographische
Merkmale. Datenqualitäts-
Werkzeuge Data quality
tools allow definition of
rules that integrate into the
ETL stream for any data
source.
MATCHING
incoming records
with existing data,
like
identifying to which
insured member a
claim applies
CORRECTING
invalid data based
on other data in
the record, like
correcting an out-
of-bounds hand-
entered
measurements
based on an
independent
automated data
feed
INTERPOLATING
missing values
based on other
available data. So
while loading a
pregnancy related
claim the system
might fill in a missing
value for gender.
DIE SCHRITTE DER INTEGRATION

DIE GRUNDSÄTZE DER DATENANREICHERUNG
Operations that automatically match, correct, or interpolate data values operate with some "confidence" level, meaning that sometimes they are wrong. That means
that hundreds of thousands of matches may have been incorrect - not necessarily an issue for the particular application involved, but something for those implementing
enrichment to consider.
By following these three guiding principles, organizations can ensure that they deploy enrichment processes that enhance business value of integrated data while
minimizing risk and maximizing flexibility as requirements evolve.
The business should drive and manage enrichment definition: Data stewards who understand the incoming data and the intended
use must be the key drivers of what data is enriched, how it is done, and test of the enrichment outcomes.
Angereicherte Daten müssen in der Zieldatenbank identifizierbar und prüfbar sein: Jede Integrations-Zieldatenbank sollte
: where is this data element from, when was it loaded, and what happened to it along the way. This is even more true for data added by interpolating
from, augmenting, matching, or correcting source data. Analysts must know which data came directly from the source, which was generated, and the
confidence level of the latter.
Data replaced by enrichment must be available alongside the enriched data: Enrichment processes must store modified or
added data in such a way that analysts have access to the "raw" source data. Analysts should be able to independently test enrichment processes and
suggest improvements if needed. If, for whatever reason, enrichment doesn't meet specific analysis needs, then they should be able to fall back to the
original source data.
1
3
2

DIE NUTZUNG VON
DATEN ZUM AUFBAU
IHRER MARKE
1. Wie können Ihnen Daten helfen Ihr
Unternehmen aufzubauen
2. Die Vorteile der Nutzung interner Daten
im Marketing

Nur weil das durchschnittliche
Kleinunternehmen weniger selbst erzeugte
Daten besitzt, als große Firmen wie Google
oder Facebook, heißt nicht das Big Data für
sie tabu sind. In der Tat eignet sich Big Data
in vielerlei Hinsicht besser für kleine
Unternehmen, da sie im Allgemeinen agiler
sind und schneller auf datengesteuerte
Erkenntnisse reagieren können. Schauen wir
uns einige Möglichkeiten an, wie kleine
Unternehmen Big Data nutzen können.
WIE KÖNNEN IHNEN
DATEN HELFEN IHR
UNTERNEHMEN
AUFZUBAUEN

Wie ticken ihre Kunden?
Dank Big Data bekommen auch kleine Unternehmen ein breiteres Bild ihrer Kunden zu sehen:
Sie erfahren wie sie ticken, warum sie etwas kaufen, wie sie es bevorzugen einzukaufen,
warum sie zu einem anderen Anbieter wechseln, was sie als nächstes kaufen und welche
Faktoren sie dazu bewegen ein Unternehmen an jemanden weiterzuempfehlen.
Unternehmen können durch das Analysieren der Kundenbewertungen auch besser mit ihren
Kunden interagieren, da sie dadurch ihre Produkte oder ihren Service verbessern. Nützliche
Datenquellen beinhalten traditionelle interne Daten (wie Verkaufsdaten und Kundendienst-
protokolle), soziale Medien, Browser Protokolle, Textanalysen und große, öffentliche
Datensätze (wie Census Data).
Social Media ist zu einer besonders wertvollen Datenquelle geworden, da es Vorgänge wie
die Identifizierung von Nischenmärkten und die Analyse von Kundenfeedbacks viel einfacher
und günstiger macht. Twitter eines der Netzwerke bei dem alle Unterhaltungen in der
Öffentlichkeit ausgetragen warden, ist leichter zu mine als andere Plattformen.
1

Trends erkennen
Das Erkennen und Beobachten von Verhaltensweisen und -muster ermöglicht es uns zu
prognostizieren wo sich die Dinge hin entwickeln, wie sich die Nachfrage an unseren
Produkten oder Diensten verändern wird und was diese Veränderung veranlassen wird. Bis
vor Kurzem waren Trendanalysen und Prognosen von einem guten Bauchgefühl abhängig.
Trendthemen leuchten jeden Tag auf Facebook und Twitter auf, die es leichter als jemals
zuvor machen herauszuarbeiten was Menschen wollen. Dienste wie Trendera und Trend
Hunter sammeln Trenddaten und benutzen sie um konkrete Fragen für Unternehmen zu
beantworten. Im Einzelhandel, können die Verhaltensweisen von online und offline Kunden
bis ins mikroskopischste Detail gemessen warden, auch bis hin zu dem, wie sich jemand im
Onlineshop oder im Geschäft bewegt. Diese Daten können mit externen Daten, wie die
Jahreszeit, wirtschaftliche Bedingungen und sogar dem Wetter, verglichen warden, um ein
breiteres Bild davon zu erstellen was die Menschen zu welcher zeit vorrausichtlich kaufen
warden
2

Den Wettbewerb im Blick zu halten
In der Vergangenheit, war das Verstehen ihrer Konkurrenz auf Industrietratsch oder dem
Umschauen auf den Websites oder Läden ihrer Konkurenz beschränkt. Manche dürften sogar
so weit gegangen sein, sich als Kunden auszugeben, um mehr über den Service oder das
Produkt eines Mitbewerbers zu erfahren. Heutzutage müssen Sie Ihren Schreibtisch kaum
verlassen, um herauszufinden, was die Konkurrenz vorhat; Finanzdaten sind leicht verfügbar,
Google Trends kann Erkenntnisse über die Beliebtheit einer Marke oder eines Produkts
liefern, und Social-Media-Analysen können die Beliebtheit (d. h. wie oft ein Unternehmen
genannt wird) veranschaulichen und zeigen, was Kunden dazu sagen. Und auch hier ist
Twitter ein besonders günstiger Startpunkt. Alle Informationen die ihre Konkurenz sammelt
kann mit Ihrer eigenen Marke verglichen werden (z.B.: Wurde Ihre Konkurenz öfter als Ihr
Unternehmen genannt? Wie führen sie Unterhaltungen mit Kunden im Vergleich mit Ihnen?)
Behalten Sie jedoch im hinter Kopf, dass es für Ihre Konkurenz ebenfalls leicht ist
Informationen über Sie einzuholen. Es gibt keinen Weg daran vorbei, aber Sie können einen
Schritt voraus sein, indem Sie immer über die neuesten Big-Data-Technologien und -
Verwendungen auf dem Laufenden sind.
3

Improving operations
Big data is also increasingly used to optimize business processes and everyday operations.
With any business process that generates data, you can use that data to make improvements
and generate efficiencies.
For manufacturing or industrial companies, machines, vehicles and tools can be made ‘smart’,
which means they can be connected, data-enabled, and constantly reporting their status to
each other. By analyzing this data, organizations can gain real-time visibility into their
operations and look for ways to increase efficiency. Retail companies are able to optimize
their stock keeping based on predictions generated from social media data, web search
trends, and weather forecasts. This allows stores to stock up on the most popular items,
ensuring they don’t miss out on sales and reducing the amount of unwanted stock lying
around. Supply chain or delivery route optimization is another business process that is
benefitting heavily from big data analytics. Here, GPS and sensors are used to track goods or
delivery vehicles and optimize routes by integrating live traffic data, and so on.
4

Recruiting and managing talent
Daten können Ihnen helfen die erfolgreichsten Bewerber zu finden, identify the best
recruitment channels, und bestehende Mitarbeiter besser einzubinden. Die moisten
Unternehmen generieren schon Most businesses already generate a wealth of HR-related
data: absenteeism figures, productivity data, personal development reviews, and staff
satisfaction data. As well as this, companies can now access so much more data that wasn’t
available before: data from recruitment sites, information from sensors in ID badges, social
media data, etc. All this information can be analyzed to gain insights that were never available
before.
5

Tweaking your business model
Daten können sogar einen Teil Ihres Geschäftsmodells warden, was zu vielen neuen
Methoden der Generierung von Einnahmen führt. Facebook, zum Beispiel, ist für Nutzer
kostenfrei aber hat historically generated Einkommen durch Werbung. Heute nutzt das
Unternehmen die enorme Menge an Daten, die es über seine Nutzer hat, indem es
bestimmte Daten anderen Unternehmen zur Verfügung stellt. Manche dieser Daten sind frei
zugänglich, andere widerum muss man gegen Geld erwerben, wodurch für Facebook eine
neue Einnahmequelle entsteht. Es gibt nun viele Möglichkeiten für kleine Unternehmen um
die Daten die sie generieren in dem sie There are many opportunities now for small
businesses to monetize the data they are generating by providing value added services or
selling data to customers or third parties.
6

Anders als externe Daten, welche für die
Öffentlichkeit frei zugänglich sind, sind
interne Daten einer Marke exklusiv. Es sind
Inforationen, die es nirgendswo anders zur
Verfügung stehen. Dies ist nur einer der
Gründe warum Daten so perfekt für die
Marken storytelling ist. Inhalt basierend auf
Originaldaten erzeugt Aufmerksamkeit und
viele andere Vorteile.
DIE VORTEILE DES
VERWENDENS
INTERNER DATEN BEI
DER VERMARKTUNG

Rather than regurgitating what the
rest of your industry is saying in their
content, sharing your company data
allows you to present something
unique. By opening the kimono and
sharing your internal data, you’re
offering something that can’t be found
anywhere else which is extremly
attractive to your consumers.
1
BEISPIEL: SPOTIFY
Spotify, a streaming music service app, collects data all day every day. As listeners select
songs, playlists, and artists, the music app collects information on the user’s musical choices
as well as their location and demographics.
Spotify has unique access to listeners’ habits and traits; this allows it to create original, unique
content that isn’t available anywhere else. The company shares the information and trends it
uncovers in its data on the Spotify Insights blog.ORIGINAliTÄT
It even created a
world “Musical
Map” that shows
the listening habits
and preferences of
people in cities
around the world.
By tapping into its
resource of
internal data that
no other brand or
organization has
access to, Spotify
creates original
stories and insights
that can’t be found
anywhere else.

CONSUMER VALUE
Audiences enjoy educational content
that shows them something they
haven’t see before. By using internal
data, you can create valuable
content that educates, introduces
new ideas, and/or provides support
for existing ideas.
2
EXAMPLE: INDEED
With thousands upon thousands of job listings posted on its website, Indeed.com can collect
data on job trends across the world. Instead of keeping this data to itself, Indeed shares the
data on its Job Trends page.
The Job Trends page shares information on a job’s number of postings over time. It also
shares postings per capita, job market competition across the country, and growth and
decline rates of major employment industries.
The graphs and charts provide
valuable information for both
job seekers and employees. By
providing useful insights,
Indeed can help its audience
while attracting users to the
platform and growing its
brand recognition.

OPERATIONAL
TRANSPARENCY
More and more customers crave
transparency from the brands they
love. Opening up your organization
and sharing insider information is a
way to give customers an inside
look into your brand.
3
EXAMPLE: GROOVE
Groove is a help-desk software solution for small businesses. Groove’s clients rely on it for
providing vital support to their business. So to display to its clients how it helps, Groove uses
data and transparency to show how it supports its own business.
On the Groove blog, team members regularly share statistics and data from its operations. In
the “Startup Journey” section of the blog, they reveal “everything on our journey to $500k in
monthly revenue.” In the post, “How We Measure and Optimize Customer Success Metrics in
Our Saas Startup,” they dig deep into its internal metrics and share onboarding, conversion,
churn, and active user data.
By peeling back the layers of its
business and opening it up for the
world to see, Groove is using data
to be transparent, show its
authority, and build trust with an
audience who it hopes will turn
into customers.

DAS VERTRAUEN DER
VERBRAUCHER
Customers crave transparency
because it helps them trust brands.
When you share internal data and
an inside look at your business or
operations, it shows that your
company values openness. This lets
your customers know you have
nothing to hide, which builds trust
and lasting consumer-brand
relationships.
4
EXAMPLE: HUBSPOT
HubSpot is a leading inbound marketing software that also acts as a leading inbound
marketing resource. The company provides both software and educational content to help its
clients achieve success.
HubSpot shows that it is a reliable resource in its industry by using content to build trust. It
shares free content marketing information through dozens of ebooks, white papers, blog
posts, and its annual State of Inbound Report.
The State of Inbound is an in-depth resource that includes results from HubSpot’s annual
survey of marketers. The report shows that HubSpot knows what it is talking about and that it
has access to leading information in the industry.
By sharing a deep
resource of marketing
knowledge and insights,
HubSpot shows
customers why they
should turn to it and trust
its products and
knowledge when they
have content marketing
needs.

MARKENWIEDER-
ERKENNUNG
In a content-filled world, getting
brand exposure is difficult. It’s hard to
stand out. But original, internal data
allows you to cut through the noise
and get your brand in front of a larger
audience. Audiences are introduced
to your brand and left with an
impression that will allow them to
recognize and remember your brand.
5
EXAMPLE: JAWBONE
Jawbone is a wearable technology company that builds “products and software platforms
powered by data science.” As its mission statement expresses, Jawbone is a company rooted
in data. The company uses data to improve its products, help its customers, and spread
awareness about its brand.
The Jawbone blog regularly features stories with trends in data collected by Jawbone’s
wearable devices. By using information that is exclusive to its database, Jawbone can gain
brand exposure by sharing content that is relevant to a large audience.
By pulling interesting and
unique stories from its data,
Jawbone can catch the
attention of online audiences,
spread awareness about its
brand, and build brand
recognition with each data-
focused blog post.

WERT EINER FIRMA
Interne Daten sind also nützlich um Ihre
Marke zu promoten und Ihren Wert zu
zeigen. Sie können ihre interne Daten
nutzen um zu zeigen wie ihre Kunden von
ihren Produkten oder ihrem Service
profitieren. Die Daten können zeigen, wie
Sie sich von Ihren Mitstreitern
unterscheiden und bringt Ihre Marke in die
Lage mit potenziellen Kunden in
Ressonanz zu treten.
6
BEISPIEL: KASPERSKY
Mit mehr als 400 Millionen Nutzern weltweit ist Kaspersky einer der größten Antiviren und
Internet Security Software Anbietern mit Zugang zu tonnenweise Informationen über
Cyperbedrohungen.
Kaspersky hält diesen tiefen Pool an Daten nicht für sich. Stattdessen teilt es die Daten, um
Ihren Kunden zu helfen und den Wert ihrer Produkte zu zeigen. Durch die Hervorhebung von
Statistiken über cybersicherheitsrisiken teilt er einen Insider-Blick auf seine Branche und bildet
die Kunden aus, warum Sie Antiviren-Software benötigen.
Die Antiviren-Firma hat einen Blog, Kaspersky Labs, die mit Ressourcen auf digitale
Sicherheitstipps, Studien, Produkte und Trends gefüllt ist. Es schuf auch die cyberthreat Echt
Zeit Karte, eine interaktive Website, die es dem Publikum ermöglicht, zu sehen, welche Art
von digitalen Bedrohungen auf der ganzen Welt passieren.
Durch den Austausch von
Erkenntnissen aus seiner
Datenbank zur Cyber-Sicherheit
kann Kaspersky das Problem
aufdecken, das seine Marke
löst. Das zeigt seinen Wert für
seine Kunden und bildet Sie zu
einem interessanten Thema
aus.

www.smartdata.howwww.facebook.com/smartdatasr

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