Einführung in Data Science
Joerg Blumtritt
@jbenno
@datarella

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Ziel
• ... einen Überblick über das Berufsfeld "Data Science" zu
geben,
• ... in die Lage versetzen, sich selbst weiter zu...
Agenda
1) Einführung in das Thema
• Neue Paradigmen / Abgrenzung zu Statistik,
Marktforschung und Business Intellgence
• D...
Big Data
Volume
Velocity
Variety
Quanti
fication

Data
Science
Michele Banko und Eric Brill 2001: http://acl.ldc.upenn.edu/P/P01/P01-1005.pdf
Data Science

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http://www.lehmanns.de/shop/mathematik-informatik/27078173-9781449361327-data-science-for-business

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Data Science

http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram
Data Scientists?

http://www.forbes.com/sites/danwoods/2012/03/08/hilary-mason-what-is-a-data-scientist/
Data Science 101
1. Daten erzeugen Sammeln
2. Daten ablegen / abrufen (=wiederfinden)
3. Daten bereinigen
4. Daten analysi...
1. Daten erzeugen / Sammeln
Marktforschung

Data Science

Daten
erzeugen/sammeln

Feld, Methode

Parsing, Crawling,
Scrapi...
1. Daten erzeugen / Sammeln
• Parsing: APIs
• Autentifizierung (Token)
• JSON
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• HTTrack Website Copier
• Simple...
API, Authentifizierung, Token
https://api.foursquare.com/v2/users/jbenno/checkins?bef
oreTimestamp=1338875927&oauth_token=...
API, Authentifizierung, Token
https://api.foursquare.com/v2/users/jbenno/checkins?bef
oreTimestamp=1338875927&oauth_token=...
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Quelle: https://dev.twitter.com/apps
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Crawling
• HTTrack Website Copier etc.
• Simple Web Crawler in Python

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Scraping
• Daten sammeln, die bereits optisch aufbereitet wurden
und keine "Datenstruktur" mehr besitzen:
• Tabellen, Char...
Corpus
• unbearbeitete Datengrundlage, häufig in Textformat:
• eine Webpage
• Wikipedia
• Sammlung von Tweets zu einem bes...
Stream
• kontinuierlicher Datenfluss:
• Tweets
• Stromverbrauchsmessung durch Smart Meters
• Sensordaten aus dem Bordcompu...
Spezifikationen
• Daten sind oft nur sehr grob beschrieben, häufig gibt es
überhaupt keine Dokumentation
• Mit Versionswec...
Datenlieferanten

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2. Daten ablegen / abrufen
Marktforschung /
Statistik

Data Science

Format

Tabellen, RDBMS

Dokumente, Dateien

Konsiste...
2. Daten ablegen / abrufen
• Unstrukturierte Datenablage
• Konsistenzfunktion
• Immutability
• Document/Graph/Key-Value St...
Unstrukturierte Datenablage
• Datensätze werden als Text-Dateien direkt gespeichert

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2. Daten ablegen / abrufen
• Exkurs:
• Virtuelle Maschine
• Hadoop
• Amazon S3/E2, Google BigQuery

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Virtuelle Maschinen

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• Storage, BigQuery
Konsistenzfunktion
• Statt die Konsistenz der Daten schon in der Struktur
festzulegen, wird eine Funktion definiert, die j...
Immutability

Operation SQL
Create
Read (Retrieve)
Update (Modify)
Delete (Destroy)

"mutable"
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Document/Graph/Key-Value Store
• Dokumente werden geeignet indiziert
• Meta-Daten werden in speziellen Formaten mitgeliefe...
Hash-Table, Bitmap-Index
• Hash-Table: aus den Werten wird über eine HashFunktion ein Index berechnet, der auf den Datensa...
Lambda-Architektur
Data

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Query

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Precomputed View
(Batch Mode)
3. Daten bereinigen
• "Data munging"
• "Pervasive Data Gremlins":
• technisches Format: Endianness, Unicode-Table, OSVersi...
4. Daten analysieren
Marktforschung /
Statistik

Data Science

Tools

SPSS und vergleichbare

R, Python, div.
Frameworks

...
4. Daten analysieren
• Agile Statistics
• Statistische Verfahren
• Machine Learning
• Textanalyse
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• Netzwerkana...
Agile Statistics
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• "Mechanical Turk"

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Statistische Verfahren
• (kaum Testverfahren, hauptsächlich Vorhersagen)
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Machine Learning
• Supervised Learning (Entscheidungsalgorithmen)
• Regression
• Diskriminanzanalyse, Cluster mit vorgegeb...
Mahout
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Textanalyse
• Vorbereitung des Corpus
• N-Gramme
• Wortabstände
• Textvergleiche: Cosinus-Vektor-Ähnlichkeit

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Textanalyse
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5. Daten visualisieren

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STREETFIGHTING DATA SCIENCE

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Street Fighting Data Science
• Umnutzen vorhandener
Daten (Tweets -> Bewegungsgeschwindigkeit)
• Umwidmen von
Methoden (Bi...
Tools finden

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N-Gramme

Google Ngram Viewer http://books.google.com/ngrams + DB http://books.google.com/ngrams/datasets
WordNet
• WordNet:
semantische
und lexikalische
Bedeutung von
Wörtern
• Daraus z.B.
Wörter mit
Stimmungen
identifizierbar
...
N-Gramme + WordNet
• Emotionen im Zeitverlauf

Acerbi et al 2013 http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.p...
Food Pairings

Ahn et al 2011 http://www.nature.com/srep/2011/111215/srep00196/full/srep00196.html
Food Pairings

Ahn et al 2011 http://www.nature.com/srep/2011/111215/srep00196/full/srep00196.html
Food Pairings

Ahn et al 2011 http://www.nature.com/srep/2011/111215/srep00196/full/srep00196.html
Google Correlate

Google Correlate www.google.com/trends/correlate
Funnel Plots

http://www.cochrane-net.org/openlearning/html/mod15-3.htm
Twitter Tags
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NodeXL – Netzwerk-Analyse

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Flickr für Touristen

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OpenPaths

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Weather Signal

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Verhalten analysieren:
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QUANTIFY & ASK = EXPLORE APP

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Diary

Heat Map
Noch ein paar Links:
http://twitter.com/jbenno/bigdata
http://strataconf.com/
http://www.r-bloggers.com/
http://oreilly.co...
Joerg Blumtritt
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Datarella GmbH
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Einfuhrung datascience

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Einfuhrung datascience

  1. 1. Einführung in Data Science Joerg Blumtritt @jbenno @datarella 1
  2. 2. Ziel • ... einen Überblick über das Berufsfeld "Data Science" zu geben, • ... in die Lage versetzen, sich selbst weiter zu informieren, • ... weitere Fortbildungen gezielt auszuwählen, • ... zu erkennen, wo sich Potenziale bei Kunden ergeben, die dann mit interner bzw. externer Unterstützung in Angebote übersetzt werden können. 2
  3. 3. Agenda 1) Einführung in das Thema • Neue Paradigmen / Abgrenzung zu Statistik, Marktforschung und Business Intellgence • Data Science 101: 1. Daten erzeugen Sammeln 2. Daten ablegen / abrufen (=wiederfinden) 3. Daten bereinigen 4. Daten analysieren 5. Daten visualisieren 3
  4. 4. Big Data Volume Velocity Variety Quanti fication Data Science
  5. 5. Michele Banko und Eric Brill 2001: http://acl.ldc.upenn.edu/P/P01/P01-1005.pdf
  6. 6. Data Science 6
  7. 7. http://www.lehmanns.de/shop/mathematik-informatik/27078173-9781449361327-data-science-for-business 7
  8. 8. Data Science http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram
  9. 9. Data Scientists? http://www.forbes.com/sites/danwoods/2012/03/08/hilary-mason-what-is-a-data-scientist/
  10. 10. Data Science 101 1. Daten erzeugen Sammeln 2. Daten ablegen / abrufen (=wiederfinden) 3. Daten bereinigen 4. Daten analysieren 5. Daten visualisieren 10
  11. 11. 1. Daten erzeugen / Sammeln Marktforschung Data Science Daten erzeugen/sammeln Feld, Methode Parsing, Crawling, Scraping Datenquelle Tabellen, Feldberichte API, Corpus, "Heap", "Stream" Datenbeschreibung Codebuch Specs, N.N. Dienstleister Feldinstitut Data Broker 11
  12. 12. 1. Daten erzeugen / Sammeln • Parsing: APIs • Autentifizierung (Token) • JSON • Crawling • HTTrack Website Copier • Simple Web Crawler in Python • Scraping 12
  13. 13. API, Authentifizierung, Token https://api.foursquare.com/v2/users/jbenno/checkins?bef oreTimestamp=1338875927&oauth_token=F2THPP1YHU Y4YVZLJ0ORKX3TCEAM0OCKS3WEFWYBIJBCGRHB&v=201 30719 13
  14. 14. API, Authentifizierung, Token https://api.foursquare.com/v2/users/jbenno/checkins?bef oreTimestamp=1338875927&oauth_token=F2THPP1YHU Y4YVZLJ0ORKX3TCEAM0OCKS3WEFWYBIJBCGRHB&v=201 30719 14
  15. 15. 15 Quelle: https://dev.twitter.com/apps
  16. 16. {"meta":{"code":200},"notifications":[{"type":"notificationTray","item":{"unreadCount":9}}],"res ponse":{"checkins":{"count":914,"items":[{"id":"51e51fb0498e5dc08f90263f","createdAt":1373 970352,"type":"checkin","timeZoneOffset":120,"venue":{"id":"4b977703f964a520da0435e3","n ame":"Bonn Hauptbahnhof","contact":{"twitter":"db_bahn"},"location":{"address":"Am Hauptbahnhof 1","lat":50.73212621273225,"lng":7.096948027610779,"postalCode":"53111","city":"Bonn","co untry":"Germany","cc":"DE"},"canonicalUrl":"https://foursquare.com/v/bonnhauptbahnhof/4b977703f964a520da0435e3","categories":[{"id":"4bf58dd8d48988d129951735 ","name":"Bahnhof","pluralName":"Bahnhöfe","shortName":"Bahnhof","icon":{"prefix":"https: //foursquare.com/img/categories_v2/travel/trainstation_","suffix":".png"},"primary":true}], "verified":true,"stats":{"checkinsCount":15804,"usersCount":3101,"tipCount":33},"likes":{"count ":16,"groups":[{"type":"others","count":16,"items":[]}],"summary":"16 Gefällt mir"},"like":false,"beenHere":{"count":4,"marked":false}},"likes":{"count":0,"groups":[]},"like":fal se,"photos":{"count":0,"items":[]},"posts":{"count":0,"textCount":0},"comments":{"count":0},"so urce":{"name":"foursquare for Android","url":"https://foursquare.com/download/#/android"}},{"id":"51e4edcc498eaecbe 717cb35","createdAt":1373957580,"type":"checkin","timeZoneOffset":120,"venue":{"id":"4b99 688cf964a520507935e3","name":"mD-Hotel Aigner","contact":{"phone":"0228604060","formattedPhone":"0228 604060"},"location":{"address":"Dorotheenstr. 12","lat":50.739016,"lng":7.095067,"city":"53111 Bonn","state":"NordrheinWestfalen","country":"Germany","cc":"DE"},"canonicalUrl":"https://foursquare.com/v/mdho telaigner/4b99688cf964a520507935e3","categories":[{"id":"4bf58dd8d48988d1fa931735","name 16 ":"Hotel","pluralName":"Hotels","shortName":"Hotel","icon":{"prefix":"https://foursquare.co
  17. 17. 1 { 2 "items": [ 3 { 4 "id": "51e51fb0498e5dc08f90263f", 5 "createdAt": 1373970352, 6 "type": "checkin", 7 "timeZoneOffset": 120, 8 "venue": { 9 "id": "4b977703f964a520da0435e3", 10 "name": "Bonn Hauptbahnhof", 11 "contact": { 12 "twitter": "db_bahn" 13 }, 14 "location": { 15 "address": "Am Hauptbahnhof 1", 16 "lat": 50.73212621273225, 17 "lng": 7.096948027610779, 18 "postalCode": "53111", 19 "city": "Bonn", 20 "country": "Germany", 21 "cc": "DE" 22 }, 23 "canonicalUrl": "https://foursquare.com/v/bonnhauptbahnhof/4b977703f964a520da0435e3", 17 24 "categories": [
  18. 18. Crawling • HTTrack Website Copier etc. • Simple Web Crawler in Python 18
  19. 19. Scraping • Daten sammeln, die bereits optisch aufbereitet wurden und keine "Datenstruktur" mehr besitzen: • Tabellen, Charts • pdf • Websites 19
  20. 20. Corpus • unbearbeitete Datengrundlage, häufig in Textformat: • eine Webpage • Wikipedia • Sammlung von Tweets zu einem bestimmten Thema, • Wahlprogramme der Parteien • Google ngram Corpus 20
  21. 21. Stream • kontinuierlicher Datenfluss: • Tweets • Stromverbrauchsmessung durch Smart Meters • Sensordaten aus dem Bordcomputer eines KfZ • Verarbeitung muss in der Regel online erfolgen, d.h. eintreffende Daten werden sofort verarbeitet 21
  22. 22. Spezifikationen • Daten sind oft nur sehr grob beschrieben, häufig gibt es überhaupt keine Dokumentation • Mit Versionswechsel der API ändert sich in der Regel auch das Datenformat der neuen Datensätze, ohne dass die Bestandsdaten transformiert werden • Datenformat, Toleranzen, Umgang mit fehlenden Werten etc. wird "durch Augenschein" erarbeitet 22
  23. 23. Datenlieferanten 23
  24. 24. 2. Daten ablegen / abrufen Marktforschung / Statistik Data Science Format Tabellen, RDBMS Dokumente, Dateien Konsistenz durch das Format Funktional Struktur Fälle, Datensätze Netzwerke, Graphen Datenhaltung lokal Cloud 24
  25. 25. 2. Daten ablegen / abrufen • Unstrukturierte Datenablage • Konsistenzfunktion • Immutability • Document/Graph/Key-Value Store • Hash-Table, Bitmap-Index • Lambda-Architektur 25
  26. 26. Unstrukturierte Datenablage • Datensätze werden als Text-Dateien direkt gespeichert 26
  27. 27. 2. Daten ablegen / abrufen • Exkurs: • Virtuelle Maschine • Hadoop • Amazon S3/E2, Google BigQuery 27
  28. 28. Virtuelle Maschinen 28 https://www.virtualbox.org/
  29. 29. 29
  30. 30. 30
  31. 31. 31
  32. 32. 32
  33. 33. Cloudservices • Amazon • S3, EC2 33 • Google • Storage, BigQuery
  34. 34. Konsistenzfunktion • Statt die Konsistenz der Daten schon in der Struktur festzulegen, wird eine Funktion definiert, die jeden Record nach den vorgegebenen Kriterien überprüft: function IsConsistent(Record, Schema) as Boolean 34
  35. 35. Immutability Operation SQL Create Read (Retrieve) Update (Modify) Delete (Destroy) "mutable" 35 INSERT SELECT UPDATE DELETE "Each event happens at a particular time and is always true" • Just C+R; nothing gets ever "updated" • Records are stored as files. Each record is a new file. "immutable"
  36. 36. Document/Graph/Key-Value Store • Dokumente werden geeignet indiziert • Meta-Daten werden in speziellen Formaten mitgeliefert (zB. MPEG7) • Wenn eine Key-Value-Struktur besteht, wird die Sturktur der JSON- oder XML-Dokumente in eine Art Tabellenform gebracht (Keys ~ Spalten, Values ~ Zellwerte) 36
  37. 37. Hash-Table, Bitmap-Index • Hash-Table: aus den Werten wird über eine HashFunktion ein Index berechnet, der auf den Datensatz verweist • Bitmap-Index: Tabellenartige Struktur, bei der die Variablen (via Dummy-Variablen) in eine 0/1-Struktur gebracht werden 37
  38. 38. Lambda-Architektur Data Stream Precomputed realtime view Query All Data 38 Precomputed View (Batch Mode)
  39. 39. 3. Daten bereinigen • "Data munging" • "Pervasive Data Gremlins": • technisches Format: Endianness, Unicode-Table, OSVersion, Sonderzeichen und Steuerbefehle, etc. • inhaltlich: Fehlende Werte, Zeitzonen, Sommerzeit, Feiertage, Lables, Firmen/Konzernbezeichnung, Vorwahlen, "Höhe über N.N.", etc. • historisch: Formatwechsel ("Jahr 2000"), unterschiedliche Granularität, etc. 39
  40. 40. 4. Daten analysieren Marktforschung / Statistik Data Science Tools SPSS und vergleichbare R, Python, div. Frameworks Vorgehen Stichprobenziehung Totalerhebung oder nicht-repräsentativ Mathematik Stochastik Algorithmen Ergebnis abgeschlossen iterativ 40
  41. 41. 4. Daten analysieren • Agile Statistics • Statistische Verfahren • Machine Learning • Textanalyse • Geodaten • Netzwerkanalyse 41
  42. 42. Agile Statistics • a/b-Test • Pivoting: • Evolutionäre Algorithmen, Jittering, Simulated Annealing • "Mechanical Turk" 42
  43. 43. Statistische Verfahren • (kaum Testverfahren, hauptsächlich Vorhersagen) • Robuste Schätzer • Fouriertransformation, Wavelets • ARIMA 43
  44. 44. Machine Learning • Supervised Learning (Entscheidungsalgorithmen) • Regression • Diskriminanzanalyse, Cluster mit vorgegebenen Zentroiden • Backpropagation (MLP) • Unsupervised (Dimensionsreduktion) • Clusteranalyse, k-Nächste Nachbarn, k-Means, DBSCAN • Hauptkomponentenanaylse, MDS • Autoencoder • Self Organizing Maps 44
  45. 45. Mahout • Mahout currently has • Singular value decomposition • Collaborative Filtering • Parallel Frequent Pattern mining • User and Item based recommenders • K-Means, Fuzzy K-Means clustering • Mean Shift clustering • Dirichlet process clustering • Latent Dirichlet Allocation 45 • Complementary Naive Bayes classifier • Random forest decision tree based classifier • High performance java collections (previously colt collections)
  46. 46. Textanalyse • Vorbereitung des Corpus • N-Gramme • Wortabstände • Textvergleiche: Cosinus-Vektor-Ähnlichkeit Textmining in R: z.B. das Paket "TM" 46
  47. 47. Textanalyse Wort Aar Limburg 1 Aartalbahn Aartalhalle Abbild Abbildung aber Abgaben 1 2 7 1 abgegrenzten Abgeordnete 1 1 Abgeordneter abgerissen Abgerufen abgeschlossen abgetrennt Abitur 1 Abschluss Abschnitt 47 Abschnitten 1 2 1 Stockdorf Taunusstein 2 1 1 1 1 Cos(Taunusstein, Stockdorf) 0,75 Cos(Stockdorf, Limburg) 0,81 Cos(Taunusstein, Limburg) 0,76 3 3 1 1 2 1
  48. 48. Netzwerkanalyse 48
  49. 49. 49
  50. 50. 50
  51. 51. 51
  52. 52. 5. Daten visualisieren D3 52
  53. 53. 53
  54. 54. 54
  55. 55. STREETFIGHTING DATA SCIENCE 55
  56. 56. Street Fighting Data Science • Umnutzen vorhandener Daten (Tweets -> Bewegungsgeschwindigkeit) • Umwidmen von Methoden (BioTech -> Sozialwissenschaften) • Agile Ad-hoc-Analysen • Improvisation http://en.wikipedia.org/wiki/File:Fightingmanstones.jpg
  57. 57. Tools finden http://github.com 57
  58. 58. N-Gramme Google Ngram Viewer http://books.google.com/ngrams + DB http://books.google.com/ngrams/datasets
  59. 59. WordNet • WordNet: semantische und lexikalische Bedeutung von Wörtern • Daraus z.B. Wörter mit Stimmungen identifizierbar (WN Affect) WordNet http://wordnet.princeton.edu/ WordNet Affect http://wndomains.fbk.eu/wnaffect.html
  60. 60. N-Gramme + WordNet • Emotionen im Zeitverlauf Acerbi et al 2013 http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0059030
  61. 61. Food Pairings Ahn et al 2011 http://www.nature.com/srep/2011/111215/srep00196/full/srep00196.html
  62. 62. Food Pairings Ahn et al 2011 http://www.nature.com/srep/2011/111215/srep00196/full/srep00196.html
  63. 63. Food Pairings Ahn et al 2011 http://www.nature.com/srep/2011/111215/srep00196/full/srep00196.html
  64. 64. Google Correlate Google Correlate www.google.com/trends/correlate
  65. 65. Funnel Plots http://www.cochrane-net.org/openlearning/html/mod15-3.htm
  66. 66. Twitter Tags http://mashe.hawksey.info/2013/02/twitter-archive-tagsv5/ Item id_str from_user text Value 356092702800105000 winedanddined Picking up an orange wine (Arboreus) (@ Italian Wine Merchants) [pic]: http://t.co/u0xcPXTTSP Sat Jul 13 16:48:10 +0000 2013 13/07/2013 17:48:10 loc: 40.73580099,-73.98906051 en created_at time geo_coordinates user_lang in_reply_to_user_id_str in_reply_to_screen_nam from_user_id_str 18657048 in_reply_to_status_id_st source <a href="http://foursquare.com" rel="nofollow">foursquare</a> profile_image_url http://a0.twimg.com/profile_images/716129754/jump_normal.jpg user_followers_count 6925 user_friends_count 2754 user_utc_offset -18000 status_url http://twitter.com/winedanddined/statuses/356092702800105472 66 entities_str {"symbols":[],"urls":[{"expanded_url":"http://4sq.com/15qYMPc","indices
  67. 67. NodeXL – Netzwerk-Analyse NodeXL http://nodexl.codeplex.com/
  68. 68. Flickr für Touristen Eric Fischer „See something or say something“http://www.flickr.com/photos/walkingsf/5935471000/in/set72157627140310742 and „Locals and Tourists“http://www.flickr.com/photos/walkingsf/4671578001/in/set72157624209158632
  69. 69. OpenPaths 69 http://openpaths.cc
  70. 70. Weather Signal 70
  71. 71. funf.org 71
  72. 72. Verhalten analysieren: • Targeting-Daten > Verhaltensbeobachtung im Web • Moblie Tracking > Verhaltensbeobachtung im "Meatspace" • Situatives Einfragen • Interaktion 72
  73. 73. QUANTIFY & ASK = EXPLORE APP Start Screen 73 Diary Heat Map
  74. 74. Noch ein paar Links: http://twitter.com/jbenno/bigdata http://strataconf.com/ http://www.r-bloggers.com/ http://oreilly.com/ http://iognos.com/blog-3/ 74
  75. 75. Joerg Blumtritt @jbenno Datarella GmbH Oskar-von-Miller-Ring 36 80333 München 089/44 23 69 99 info@datarella.com

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