MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011

1. PAWEŁ KAPŁAŃSKI
CTO |

2. Agenda
 O nas czyli o
 O monitoringu internetu
 Dlaczego Windows Azure?

3. O nas Zarządzanie
wiedzą e-Learning
Inżynieria Formalne systemy
Textmining
oprogramowania reprezentacji wiedzy
Testy Fluent Editor4
Media
automatyczne OWL

4. O nas
 Przyszłośd
 Nowe projekty
 Pozyskanie inwestora
 bardziej dynamiczny rozwój

5. O monitoringu internetu
 Bing, Google i inne wyszukiwarki
– zwracają „najlepsze” wyniki,
– wyniki trudne do opracowania
 Google Alerts
– zgłasza nową treśd gdy wykryje zmianę względem cache’a
 Monitoring Mediów – słowo klucz PERSONALIZACJA:
 Wyniki dopasowane do potrzeb badacza
 System filtrów
 Profil klienta
 Dokładne wyniki – o wysokiej jakości
 Kategoryzacja źródeł informacji
 Analiza wyników

6. Sieci społecznościowe
Medium demokratycznie
(pierwszy raz w historii ludzkości)
 Anonimowe,
otwarte – dla wszystkich
 Blogi
 Fora internetowe
 Odwzorowujące rzeczywistośd,
zamknięte – hierarchia uprawnieo
 Facebook
 Twitter
 Linkedin

7. Jak to mierzyć?
 Analiza statystyczna:
 Zorientowana na poszczególne węzły
- liderzy opinnii
 Analiza treści:
 Przeszukiwanie pod względem
słów kluczowych
 Analiza topologii sieci
 Badanie spójności sieci,
wyszukiwanie słabo spójnych fragmentów

8. Ważne dla świata?
W przyszłości mogłoby to:
 Zapobiegad sytuacjom kryzysowym
 Wyłapywać jednostki niebezpieczne
 Ograniczać skutki epidemii
 W tym medialnych

9. Przypadki użycia

10. Przypadek 1)
 Dziennikarz / Badacz
„Szukając inspiracji i tematu artykułu, często
przeglądam serwisy internetowe, albo szukam
na własną rękę. Internet jest jednak tak
przesycony informacjami, że ciężko znaleźd te
najbardziej istotne. Na szczęście trafiłem na
który wyszukuje wszystkie
interesujące informacje i znacznie ułatwia
pracę” „Doda” –(a)
„Donald Tusk” –(a), [aA]
„Eksmisja na bruk” –(a), [aA]

11. Przypadek 2)
 Dostawca IT / e-Commerce
„Potrzebowaliśmy monitorowad na bieżąco,
czego szukają nasi potencjalni klienci, jakich
rozwiązao, jakich cech, jakie mają problemy.
pozwala śledzid taką wymianę
informacji w Internecie online.”
„Splatter vision” (FBI):
skanowanie tłumu z odległości - „Jaki ... CRM ... polecacie ... ?” –(a), [aA]
świadomie ale bez skupiania się „Kupid ... program ... .” –(a), [aA]
na jednostce

12. Przypadek 3)
 Agencja reklamowa
„Aby skutecznie działad na rynku, musieliśmy
wiedzied co o naszych produktach i marce piszą
nasi odbiorcy. umożliwił nam
zdobycie tej wiedzy w łatwy i przystępny
sposób”
„Coca-Cola” [aA]
„Pepsi” [aA]

13. Przypadek 4)
 Salon meblowy
„Informacje na temat konkurencji są dla Nas
bardzo istotne. Do tej pory zdobycie tych
informacji wiązało się z poświęceniem dużej
ilości czasu, na żmudne poszukiwania. Dzięki
dostęp do tych informacji w koocu
jest łatwy, a dodatkowo statystyki pozwalają
Nam porównad się z konkurencją i dopracowad
Nasze słabe strony”
„IKEA” [aA]
„Black Red White” [aA]

14. Dlaczego Azure?
Koszt/użytkownik
1 10 100 1000 10000 100000

15. Dziękujemy za uwagę

16. © 2011 Microsoft Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Microsoft, Windows oraz inne nazwy produktów są lub mogą byd znakami towarowymi lub zastrzeżonymi znakami towarowymi firmy Microsoft w Stanach Zjednoczonych i innych
krajach. Zamieszczone informacje mają charakter wyłącznie informacyjny. FIRMA MICROSOFT NIE UDZIELA ŻADNYCH GWARANCJI (WYRAŻONYCH WPROST LUB DOMYŚLNIE), W TYM
TAKŻE USTAWOWEJ RĘKOJMI ZA WADY FIZYCZNE I PRAWNE, CO DO INFORMACJI ZAWARTYCH W TEJ PREZENTACJI.