Wie Sie mit Datenstrategie-Design den analytischen Reifegrad Ihres Marketings...Datentreiber
Die ersten Schritte in das datengetriebene Marketing sind gemacht. Doch dann bleiben viele Unternehmen im Reporting stecken. Sie sammeln konsequent alle Kundendaten in der Data-Management-Platform, erfassen penibel Kennzahlen im Data-Warehouse und befüllen fleißig Ihren Data Lake. Doch sie fragen sich: wie gewinne ich aus all diesen Daten wirklich entscheidende Erkenntnisse? Und wie und vor allem wofür setze ich neue Technologien wie Künstliche Intelligenz ein? Den Unternehmen fehlt eine Datenstrategie: ein individueller Fahrplan, der Ihnen hilft, die richtigen Schritte in Richtung eines automatisierten und vor allem intelligenten Marketings zu gehen. Mit der Methode des Datenstrategie-Designs lernen Sie auf diesem Vortrag den Weg dahin kennen.
Das Thema "BigData Analytics" diskutierten auf der DMS EXPO 2013 unter der Leitung von Dr. Joachim Hartmann Hanns Köhler-Krüner (Gartner), Heiko Beier (moresophy), Mathias Kaldenhoff (SAP), Walter Opfermann (Verfassungsschutz Ba-Wü), Sebastian Welter (IBM) und Stefan Wess (Empolis).
Erfolgreiche Datenstrategien für PIM & MDM entwerfenDatentreiber
In den IT-Systemen vieler Unternehmen sind zahlreiche Datenschätze versteckt. Doch ohne eine Datenstrategie, welche die für das Unternehmen relevanten Verwertungsmöglichkeiten aufzeigt, bleiben diese Datenschätze unentdeckt und damit ungenutzt. Am Beispiel der datengetriebenen Optimierung des Produktportfolios für ein exemplarisches Unternehmen lernen Sie die visuelle und interaktive Methode des Datenstrategie-Designs kennen, mit der Sie in interdisziplinären Teams erfolgreiche Datenstrategien entwerfen können. In dem Webinar erfahren Sie außerdem, warum ein aktives Stammdatenmanagement kritisch für die Erschließung ihrer Datenlandschaft ist und wie Sie Ihre Daten aus einem Product Information Management System (PIM-System) analytisch verwerten können.
Datentreiber befähigt Ihr Unternehmen, Daten zielgerichtet zu nutzen, um Kosten zu reduzieren, Umsätze zu steigern, Kunden zu binden und neue Produkte und Geschäftsmodelle zu entwickeln.
- Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen?
- Wie passen AI und Social Media zusammen?
- Wie wird ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt?
- Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics?
Vom datengetriebenen Unternehmen zum DatentreiberDatentreiber
Big Data treibt die Unternehmen um. Riesige Datenmengen erfordern komplexe Lösungen. Big-Data-Lösungen treiben somit vor allem die Kosten in die Höhe. Doch statt mit Big Data zu beginnen, sollten Unternehmen anfangen zu fragen: Welche Daten treiben mein Unternehmen voran? Woher bekomme ich diese Daten? Und wie nutze ich die Daten, um Kosten zu reduzieren und Umsätze zu steigern? Big Data ist hier nur eine Teilantwort unter vielen. Im Vordergrund des Vortrags stehen konkrete Anwendungsbeispiele, wie Unternehmen Daten gewinnbringend als Treibstoff für ihr Online-Business nutzen: von Customer-Insights-Analysen über Churn-Reduzierung bis hin zu Personalisierung.
Mit Design Thinking zum datengetriebenen MarketingDatentreiber
- Lernen Sie die Methode des Data Design Thinkings in der Praxis kennen, um für Ihr Unternehmen eine zielorientierte und individuelle Datenstrategie im Rahmen eines Data-Driven Marketings zu entwickeln.
- Erschließen Sie das volle Potential Ihrer Daten, indem Sie Ihre Data Assets auf einer Landkarte verorten und bewerten. Dabei werden Sie neue Datenschätze und ungeahnte Geschäftspotentiale entdecken.
- Verfeinern Sie Ihre Daten: „Daten sind das neue Öl.“ – Wie Öl müssen Sie Ihre Daten erst verfeinern, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie für datengetriebene Entscheidungen nutzen können.
- Verwerten Sie Ihre Daten mit Predictive & Prescriptive Analytics. - Entwerfen Sie neue Geschäftsmodelle, Wertschöpfungsketten und Vermarktungskonzepte für Ihre Kunden und Ihr Unternehmen.
Wie Sie mit Datenstrategie-Design den analytischen Reifegrad Ihres Marketings...Datentreiber
Die ersten Schritte in das datengetriebene Marketing sind gemacht. Doch dann bleiben viele Unternehmen im Reporting stecken. Sie sammeln konsequent alle Kundendaten in der Data-Management-Platform, erfassen penibel Kennzahlen im Data-Warehouse und befüllen fleißig Ihren Data Lake. Doch sie fragen sich: wie gewinne ich aus all diesen Daten wirklich entscheidende Erkenntnisse? Und wie und vor allem wofür setze ich neue Technologien wie Künstliche Intelligenz ein? Den Unternehmen fehlt eine Datenstrategie: ein individueller Fahrplan, der Ihnen hilft, die richtigen Schritte in Richtung eines automatisierten und vor allem intelligenten Marketings zu gehen. Mit der Methode des Datenstrategie-Designs lernen Sie auf diesem Vortrag den Weg dahin kennen.
Das Thema "BigData Analytics" diskutierten auf der DMS EXPO 2013 unter der Leitung von Dr. Joachim Hartmann Hanns Köhler-Krüner (Gartner), Heiko Beier (moresophy), Mathias Kaldenhoff (SAP), Walter Opfermann (Verfassungsschutz Ba-Wü), Sebastian Welter (IBM) und Stefan Wess (Empolis).
Erfolgreiche Datenstrategien für PIM & MDM entwerfenDatentreiber
In den IT-Systemen vieler Unternehmen sind zahlreiche Datenschätze versteckt. Doch ohne eine Datenstrategie, welche die für das Unternehmen relevanten Verwertungsmöglichkeiten aufzeigt, bleiben diese Datenschätze unentdeckt und damit ungenutzt. Am Beispiel der datengetriebenen Optimierung des Produktportfolios für ein exemplarisches Unternehmen lernen Sie die visuelle und interaktive Methode des Datenstrategie-Designs kennen, mit der Sie in interdisziplinären Teams erfolgreiche Datenstrategien entwerfen können. In dem Webinar erfahren Sie außerdem, warum ein aktives Stammdatenmanagement kritisch für die Erschließung ihrer Datenlandschaft ist und wie Sie Ihre Daten aus einem Product Information Management System (PIM-System) analytisch verwerten können.
Datentreiber befähigt Ihr Unternehmen, Daten zielgerichtet zu nutzen, um Kosten zu reduzieren, Umsätze zu steigern, Kunden zu binden und neue Produkte und Geschäftsmodelle zu entwickeln.
- Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen?
- Wie passen AI und Social Media zusammen?
- Wie wird ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt?
- Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics?
Vom datengetriebenen Unternehmen zum DatentreiberDatentreiber
Big Data treibt die Unternehmen um. Riesige Datenmengen erfordern komplexe Lösungen. Big-Data-Lösungen treiben somit vor allem die Kosten in die Höhe. Doch statt mit Big Data zu beginnen, sollten Unternehmen anfangen zu fragen: Welche Daten treiben mein Unternehmen voran? Woher bekomme ich diese Daten? Und wie nutze ich die Daten, um Kosten zu reduzieren und Umsätze zu steigern? Big Data ist hier nur eine Teilantwort unter vielen. Im Vordergrund des Vortrags stehen konkrete Anwendungsbeispiele, wie Unternehmen Daten gewinnbringend als Treibstoff für ihr Online-Business nutzen: von Customer-Insights-Analysen über Churn-Reduzierung bis hin zu Personalisierung.
Mit Design Thinking zum datengetriebenen MarketingDatentreiber
- Lernen Sie die Methode des Data Design Thinkings in der Praxis kennen, um für Ihr Unternehmen eine zielorientierte und individuelle Datenstrategie im Rahmen eines Data-Driven Marketings zu entwickeln.
- Erschließen Sie das volle Potential Ihrer Daten, indem Sie Ihre Data Assets auf einer Landkarte verorten und bewerten. Dabei werden Sie neue Datenschätze und ungeahnte Geschäftspotentiale entdecken.
- Verfeinern Sie Ihre Daten: „Daten sind das neue Öl.“ – Wie Öl müssen Sie Ihre Daten erst verfeinern, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie für datengetriebene Entscheidungen nutzen können.
- Verwerten Sie Ihre Daten mit Predictive & Prescriptive Analytics. - Entwerfen Sie neue Geschäftsmodelle, Wertschöpfungsketten und Vermarktungskonzepte für Ihre Kunden und Ihr Unternehmen.
Fast growing-high-profit companies 20101021Semalytix
In der aufgebauten Zielgruppe werden die Research-Experten von RAAD eine Befragung durchführen. Im Rahmen der Befragung sollen zwei wesentliche Aspekte herausgearbeitet werden:
1. Was hat die IT bislang erreicht?
Ist IT Kernkompetenz? Wie ist die Stellung der IT im Unternehmen? Welche Sourcing-Strategie? SOA? IT-Budget in Relation zum Umsatz? Homogen oder best-of-breed? Eigenentwicklungen vs. Standardsoftware? Uvm.
2. Was wird die IT als nächstes tun?
Was sind die IT-Projekte für 2011 und 2012? Wo besteht besonderer Handlungsbedarf? Entwicklung IT-Budget? Investitionsschwerpunkte?
Die Befragung wird beim CIO/IT-Leiter durchgeführt, aber auch im Bereich Finanzen/Controlling, um die Stellung der IT im Unternehmen bewerten zu können.
Aus Sicht der IT-Industrie ist diese Zielgruppe deshalb besonders spannend, weil überdurchschnittlich hohe Nachfrage nach Ausstattung, Anwendungen und Beratung die unmittelbare Folge des starken Wachstums ist.
www.opitz-consulting.com
Wir diskutieren unser Konzept des “Innovation Labs as a Service” anhand der Lessons Learned aus unserem nun 1,5-jährigen eigenen Lab. Wir berichten über die Org-Herausforderungen, den operativen Betrieb und eine Reihe von Beispielprojekten, in denen Prototypen und Piloten rund um Digitalisierung für verschiedene Branchen umgesetzt wurden. Warum „as a Service?“ Weil man Teile eines Innovation Labs auch kaufen kann, wie man das mit einem Cloud-Service macht: Räume, Kaffee, Netzwerk. Easy. Dazu Experten in einem Guru-Co-Working-Modell, verfügbar zu Zeiten, wo sie wirklich gebraucht werden, abgerechnet über eine flexible Flatrate. Komplette Dev-Umgebung, natürlich Docker-basiert, in der Cloud. Eine eigene „digital Plattform“ bauen? Klar, oder einfach als Option buchen. Managed Service für die fertigen „Schnellboote“? Anhaken. Keine Lust/Zeit/Know-how, sich selbst um die Cloud-Provider zu kümmern? Kein Problem. Wir berichten von unseren konkreten Erfahrungen.
Diesen Vortrag präsentierten unsere Experten Torsten Winterberg und Frank Hoppe auf der DOAG Konferenz 2017.
Der Vertrieb in seiner heutigen Funktion steht vor enormen Herausforderungen. Die Dominanz der Produkt- und Leistungseinzigartigkeit verschwimmt aufgrund der Globalisierung immer weiter. Der heutige Vertrieb muss mehr als nur ein Ansprechpartner sein, er muss zum Berater des Kunden werden. Der Kunde informiert sich im Web 2.0 über die Leistungsfähigkeit des Anbieters. Dies stellt Unternehmen vor gigantische Herausforderungen. Wir stehen heute vor Key Account Management und Vertrieb über Absatz- und Margenpotentiale. Jeder einzelne Mitarbeiter muss eine vielfache Performance als noch vor Jahren mitbringen.
Mit „connecting.SALES“, einem Real World Usecase für Social Business, zeigen wir Ihnen, wie Sie mit IBM Connections die Leistungsfähigkeit Ihrer Vertriebsorganisation erhöhen. Durch simple Collaboration werden Sie das Cross Selling Potential Ihres Unternehmens erhöhen und die Schnittstellen zwischen Delivery, Sales, Marketing und Kunde optimieren.
Vortrag auf der 42. DNUG Konferenz am 11. Juni 2015 in Dortmund
Big Data - Small Insight? - Google Analytics richtig einsetzen (Impulsvortrag...Sylvia Detzel
"Big Data" ist in aller Munde, die Wirtschaft scheint heute allein datengetrieben, große Datenmengen werden in vielen Unternehmen praktisch in Echtzeit und kostenlos produziert und archiviert. Zum Beispiel auch durch den Einsatz des Webtracking-Tools Google Analytics.
Klingt gut? Zweifelsohne! Aber Daten allein sind leider absolut wertlos. Heißt: Wir sind zwar schnell reich an Daten, aber dennoch arm an Erkenntnis. Denn erst durch das Verknüpfen und die Analyse der Daten erhalten sie einen Informationswert. Und erst dann kann ich für mein Unternehmen Erkenntnisse ableiten und geeignete Marketingmaßnahmen entwickeln.
- Was muss ich bei der Einrichtung von Google Analytics beachten?
- Was kann Google Analytics?
- Was kann Google Analytics nicht?
- Welche Kennzahlen dienen nur der eigenen Eitelkeit, welche haben eine echte Aussagekraft?
Diesen Fragen habe ich mich im Rahmen des Digital Breakfast in Pforzheim am 18.4.2018 genähert! Die Folien zu meinem Impulsvortrag gibt es hier zum Download. Wer tiefer in das Thema einsteigen will, findet bei Detzel Marketing (www.detzel-marketing.de) professionelle Unterstützung.
Trendthemen die das Inbound Marketing von Dienstleistungsunternehmen (insbes. IT Systemhäuser) für 2019 beeinflussen wird.
On-Demand Webinar ansehen: http://taipan.link/trend2019-li
inovex mtpengage 2017 T. Leitermann, C. Tempich: What are data products and w...Christoph Tempich
These are the slides for our presentation at mtpEngage 28.4.2017 in Hamburg.
Abstract:
Making money out of data: Google, Facebook and Amazon are doing it on a grand scale – but how do I do it? We wanted to understand whether and how the product management of data products differs from the classical management of products. To this end, we conducted a study with product managers from various German companies. It quickly became apparent that the two disciplines differ significantly in respect of some central questions: the analysis of the value chain, the modeling of markets, the identification of customer tasks and thus the determination of value propositions. We investigated a total of 10 aspects and worked out the differences between the analytical methods. On the one hand, we were able to detect similarities between the product managers, who intuitively do similar things in some areas. On the other hand, we found out that a unified set of methods is missing, which would be very helpful though – according to the product managers and product owners in our interviews.
In the session, we would like to present our systematization of the differences and discuss the new methods for the definition and evaluation of data products that we derived from our analysis.
Zielsichere Navigation in die Zukunft mit dem PE-Kompass.
Wie schätzen Sie in ihrem Unternehmen aktuell die Lage im Recruiting ein? Was sind aus ihrer Sicht die Gründe für die Probleme beim Recruiting? Haben Sie ein fest vorgegebenes Personalentwicklungsmodell?
10 Probleme zwischen Web-Agentur und Kunde!Stefan Godulla
Sensibilisieren Agenturen ihre Kunden ausreichend? Schafft der Kunde hingegen Ressourcen in Form von Manpower und Budget für sein Online-Marketing? Stefan Godulla zeigt 10 Situationen wo Optimierungspotentiale für diese Prozesse sitzen.
Kongressvortrag von Matthias Riedel, Head of Presales Deutschland für Digital Supply Chain & Manufacturing, SAP. Update SAP-Strategie: Intelligent Enterprises and Experience Management, Einbettung und Überblick: SAP Intelligent Asset Management. Welche Technologie-Treiber gibt es und wie relevant sind sie? Neue Möglichkeiten der Kollaboration und sich ergebende Chancen
Tweets und Aktienkurse? Wertvolle Erkenntnisse durch Data Blending gewinnenit-novum
Stefan Müller/ Director Business Intelligence & Big Data erklärt in seinem Vortrag wie die Kombination von Datenquellen aus klassischen Big Data Analytics-Systemen mit real-time Informationen erfasst und von der Open Source Business Intelligence-Lösung von Pentaho dargestellt werden können. Der BI- und Big Data-Spezialist zeigt anhand eines Best Practice-Beispiels auf wie bei der Gegenüberstellung von Aktienkursanalysen und aktuellen Daten aus dem Nachrichtenkurzdienst Twitter entscheidungsrelevante Zusammenhänge ersichtlich werden.
Detaillierte Beschreibung der Dienstleistungen, Vorgehensweisen und Ergebnisse bei Konzeption und Implementierung von Competitive Intelligence- bzw. Wettbewerbsanalyse-Prozessen im Unternehmen im Rahmen einer Management- und Marketingberatung.
Mit der Digital Data Insights Studie von Professor Dr. Jürgen Seitz und Christian Sauer wollen die Autoren die Sicht der Praktiker, Experten und Entscheider auf das Thema Daten abbilden. Was denken die Macher über die richtigen Strategien und Taktiken im Umgang mit Daten? Welche praktischen Herausforderungen haben die Macher? Und wo liegen die Chancen in den nächsten Jahren?
Design Thinking Webinar: Warum Empathie und Experimentierfreude in die Arbeit...Ingrid Gerstbach
Design Thinking als Methode und strukturiertem Prozess macht nutzerfokussierte Innovation möglich. Dazu gestalten interdisziplinäre Teams in einem iterativen Vorgehen neue Lösungen. Im Mittelpunkt steht dabei immer der Nutzer, seine tatsächlichen Bedürfnisse und Probleme.
Lernen Sie in diesem Online-Seminar, wie Innovationen planbar gestaltet werden, Sie Ihr kreatives Potenzial voll ausschöpfen und Sie den Design-Thinking-Ansatz erfolgreich in Ihrem Arbeitsalltag einsetzen können.
In der heutigen Geschäftswelt sind Unternehmen deutlich geforderter, mehr Projekte mit noch weniger Ressourcen zu realisieren. Auch drängen sich neue Konkurrenten mit copy-paste Strategien in den Wettbewerb und bombardieren den Mark mit niedrigeren Kostenstrukturen.
Dieses Online-Seminar bietet den Teilnehmern einen Einblick in die Methode Design Thinking, das als Motor für Innovationen gilt. Durch die Einbindung praktischer Techniken unterstützt diese Methode Sie bei Ihrem täglichen Unternehmensalltag.
Was bedeutet Digitalisierung eigentlich für Sie als Führungskraft?
Wie verträgt sich Ihre 0-Fehler-Strategie mit dem Lean Startup Gedanken?
Wie breit und wie tief sollte Ihr Technologieverständnis als Führungskraft überhaupt sein?
Warum befolgen Mitarbeiter manchmal einfach nicht jede noch so klar formulierte Handlungsanweisung?
Und warum halte ich derartige Fragen für so unglaublich relevant?
In diesem Vortrag gebe ich konkrete Impulse für erfahrene und zukünftige Führungskräfte im Kontext der Digitalisierung.
Big Data ganz einfach: So rollen Sie mit Erkenntnis den Markt aufJan Schoenmakers
Das Internet ist eine gigantische Datenfabrik. Dennoch ist wenigen Unternehmern bewusst, wie transparent ihr Markt, ihre Wettbewerber und ihr eigenes Unternehmen im Netz sind. Wer diese Daten nutzt, gewinnt Wettbewerbsvorteile. Der Vortrag zeigt systematisch die Möglichkeiten auf und präsentiert Big Data Tools, die Ihre Marktforschung voranbringen. Das Beste: viele davon sind sogar kostenlos!
In distributed system architectures, a service mesh can help to make service communication more secure, reliable, and traceable. Along with the service mesh concept we may often think of concepts like microservices, containers or Kubernetes. Moreover, a modern service mesh also offers to integrate legacy workloads, for example on VMs. Even more so, it is possible to define a service mesh in such a way that it spans across multiple clusters or networks, e.g. in a multi-cloud setup, or in a mix of on-premises and cloud.
A service mesh, however, possesses even more capabilities such as observability and security. This session will focus on these areas and how in today's heterogeneous world a service mesh can help to address complex challenges here. Scenarios from real-world projects will be presented and individual aspects will be highlighted in a demo.
In distributed system architectures, a service mesh can help to make service communication more secure, reliable, and traceable. Along with the service mesh concept we may often think of concepts like microservices, containers or Kubernetes. Moreover, a modern service mesh also offers to integrate legacy workloads, for example on VMs. Even more so, it is possible to define a service mesh in such a way that it spans across multiple clusters or networks, e.g. in a multi-cloud setup, or in a mix of on-premises and cloud.
A service mesh, however, possesses even more capabilities such as observability and security. This session will focus on these areas and how in today's heterogeneous world a service mesh can help to address complex challenges here. Scenarios from real-world projects will be presented and individual aspects will be highlighted in a demo.
Fast growing-high-profit companies 20101021Semalytix
In der aufgebauten Zielgruppe werden die Research-Experten von RAAD eine Befragung durchführen. Im Rahmen der Befragung sollen zwei wesentliche Aspekte herausgearbeitet werden:
1. Was hat die IT bislang erreicht?
Ist IT Kernkompetenz? Wie ist die Stellung der IT im Unternehmen? Welche Sourcing-Strategie? SOA? IT-Budget in Relation zum Umsatz? Homogen oder best-of-breed? Eigenentwicklungen vs. Standardsoftware? Uvm.
2. Was wird die IT als nächstes tun?
Was sind die IT-Projekte für 2011 und 2012? Wo besteht besonderer Handlungsbedarf? Entwicklung IT-Budget? Investitionsschwerpunkte?
Die Befragung wird beim CIO/IT-Leiter durchgeführt, aber auch im Bereich Finanzen/Controlling, um die Stellung der IT im Unternehmen bewerten zu können.
Aus Sicht der IT-Industrie ist diese Zielgruppe deshalb besonders spannend, weil überdurchschnittlich hohe Nachfrage nach Ausstattung, Anwendungen und Beratung die unmittelbare Folge des starken Wachstums ist.
www.opitz-consulting.com
Wir diskutieren unser Konzept des “Innovation Labs as a Service” anhand der Lessons Learned aus unserem nun 1,5-jährigen eigenen Lab. Wir berichten über die Org-Herausforderungen, den operativen Betrieb und eine Reihe von Beispielprojekten, in denen Prototypen und Piloten rund um Digitalisierung für verschiedene Branchen umgesetzt wurden. Warum „as a Service?“ Weil man Teile eines Innovation Labs auch kaufen kann, wie man das mit einem Cloud-Service macht: Räume, Kaffee, Netzwerk. Easy. Dazu Experten in einem Guru-Co-Working-Modell, verfügbar zu Zeiten, wo sie wirklich gebraucht werden, abgerechnet über eine flexible Flatrate. Komplette Dev-Umgebung, natürlich Docker-basiert, in der Cloud. Eine eigene „digital Plattform“ bauen? Klar, oder einfach als Option buchen. Managed Service für die fertigen „Schnellboote“? Anhaken. Keine Lust/Zeit/Know-how, sich selbst um die Cloud-Provider zu kümmern? Kein Problem. Wir berichten von unseren konkreten Erfahrungen.
Diesen Vortrag präsentierten unsere Experten Torsten Winterberg und Frank Hoppe auf der DOAG Konferenz 2017.
Der Vertrieb in seiner heutigen Funktion steht vor enormen Herausforderungen. Die Dominanz der Produkt- und Leistungseinzigartigkeit verschwimmt aufgrund der Globalisierung immer weiter. Der heutige Vertrieb muss mehr als nur ein Ansprechpartner sein, er muss zum Berater des Kunden werden. Der Kunde informiert sich im Web 2.0 über die Leistungsfähigkeit des Anbieters. Dies stellt Unternehmen vor gigantische Herausforderungen. Wir stehen heute vor Key Account Management und Vertrieb über Absatz- und Margenpotentiale. Jeder einzelne Mitarbeiter muss eine vielfache Performance als noch vor Jahren mitbringen.
Mit „connecting.SALES“, einem Real World Usecase für Social Business, zeigen wir Ihnen, wie Sie mit IBM Connections die Leistungsfähigkeit Ihrer Vertriebsorganisation erhöhen. Durch simple Collaboration werden Sie das Cross Selling Potential Ihres Unternehmens erhöhen und die Schnittstellen zwischen Delivery, Sales, Marketing und Kunde optimieren.
Vortrag auf der 42. DNUG Konferenz am 11. Juni 2015 in Dortmund
Big Data - Small Insight? - Google Analytics richtig einsetzen (Impulsvortrag...Sylvia Detzel
"Big Data" ist in aller Munde, die Wirtschaft scheint heute allein datengetrieben, große Datenmengen werden in vielen Unternehmen praktisch in Echtzeit und kostenlos produziert und archiviert. Zum Beispiel auch durch den Einsatz des Webtracking-Tools Google Analytics.
Klingt gut? Zweifelsohne! Aber Daten allein sind leider absolut wertlos. Heißt: Wir sind zwar schnell reich an Daten, aber dennoch arm an Erkenntnis. Denn erst durch das Verknüpfen und die Analyse der Daten erhalten sie einen Informationswert. Und erst dann kann ich für mein Unternehmen Erkenntnisse ableiten und geeignete Marketingmaßnahmen entwickeln.
- Was muss ich bei der Einrichtung von Google Analytics beachten?
- Was kann Google Analytics?
- Was kann Google Analytics nicht?
- Welche Kennzahlen dienen nur der eigenen Eitelkeit, welche haben eine echte Aussagekraft?
Diesen Fragen habe ich mich im Rahmen des Digital Breakfast in Pforzheim am 18.4.2018 genähert! Die Folien zu meinem Impulsvortrag gibt es hier zum Download. Wer tiefer in das Thema einsteigen will, findet bei Detzel Marketing (www.detzel-marketing.de) professionelle Unterstützung.
Trendthemen die das Inbound Marketing von Dienstleistungsunternehmen (insbes. IT Systemhäuser) für 2019 beeinflussen wird.
On-Demand Webinar ansehen: http://taipan.link/trend2019-li
inovex mtpengage 2017 T. Leitermann, C. Tempich: What are data products and w...Christoph Tempich
These are the slides for our presentation at mtpEngage 28.4.2017 in Hamburg.
Abstract:
Making money out of data: Google, Facebook and Amazon are doing it on a grand scale – but how do I do it? We wanted to understand whether and how the product management of data products differs from the classical management of products. To this end, we conducted a study with product managers from various German companies. It quickly became apparent that the two disciplines differ significantly in respect of some central questions: the analysis of the value chain, the modeling of markets, the identification of customer tasks and thus the determination of value propositions. We investigated a total of 10 aspects and worked out the differences between the analytical methods. On the one hand, we were able to detect similarities between the product managers, who intuitively do similar things in some areas. On the other hand, we found out that a unified set of methods is missing, which would be very helpful though – according to the product managers and product owners in our interviews.
In the session, we would like to present our systematization of the differences and discuss the new methods for the definition and evaluation of data products that we derived from our analysis.
Zielsichere Navigation in die Zukunft mit dem PE-Kompass.
Wie schätzen Sie in ihrem Unternehmen aktuell die Lage im Recruiting ein? Was sind aus ihrer Sicht die Gründe für die Probleme beim Recruiting? Haben Sie ein fest vorgegebenes Personalentwicklungsmodell?
10 Probleme zwischen Web-Agentur und Kunde!Stefan Godulla
Sensibilisieren Agenturen ihre Kunden ausreichend? Schafft der Kunde hingegen Ressourcen in Form von Manpower und Budget für sein Online-Marketing? Stefan Godulla zeigt 10 Situationen wo Optimierungspotentiale für diese Prozesse sitzen.
Kongressvortrag von Matthias Riedel, Head of Presales Deutschland für Digital Supply Chain & Manufacturing, SAP. Update SAP-Strategie: Intelligent Enterprises and Experience Management, Einbettung und Überblick: SAP Intelligent Asset Management. Welche Technologie-Treiber gibt es und wie relevant sind sie? Neue Möglichkeiten der Kollaboration und sich ergebende Chancen
Tweets und Aktienkurse? Wertvolle Erkenntnisse durch Data Blending gewinnenit-novum
Stefan Müller/ Director Business Intelligence & Big Data erklärt in seinem Vortrag wie die Kombination von Datenquellen aus klassischen Big Data Analytics-Systemen mit real-time Informationen erfasst und von der Open Source Business Intelligence-Lösung von Pentaho dargestellt werden können. Der BI- und Big Data-Spezialist zeigt anhand eines Best Practice-Beispiels auf wie bei der Gegenüberstellung von Aktienkursanalysen und aktuellen Daten aus dem Nachrichtenkurzdienst Twitter entscheidungsrelevante Zusammenhänge ersichtlich werden.
Detaillierte Beschreibung der Dienstleistungen, Vorgehensweisen und Ergebnisse bei Konzeption und Implementierung von Competitive Intelligence- bzw. Wettbewerbsanalyse-Prozessen im Unternehmen im Rahmen einer Management- und Marketingberatung.
Mit der Digital Data Insights Studie von Professor Dr. Jürgen Seitz und Christian Sauer wollen die Autoren die Sicht der Praktiker, Experten und Entscheider auf das Thema Daten abbilden. Was denken die Macher über die richtigen Strategien und Taktiken im Umgang mit Daten? Welche praktischen Herausforderungen haben die Macher? Und wo liegen die Chancen in den nächsten Jahren?
Design Thinking Webinar: Warum Empathie und Experimentierfreude in die Arbeit...Ingrid Gerstbach
Design Thinking als Methode und strukturiertem Prozess macht nutzerfokussierte Innovation möglich. Dazu gestalten interdisziplinäre Teams in einem iterativen Vorgehen neue Lösungen. Im Mittelpunkt steht dabei immer der Nutzer, seine tatsächlichen Bedürfnisse und Probleme.
Lernen Sie in diesem Online-Seminar, wie Innovationen planbar gestaltet werden, Sie Ihr kreatives Potenzial voll ausschöpfen und Sie den Design-Thinking-Ansatz erfolgreich in Ihrem Arbeitsalltag einsetzen können.
In der heutigen Geschäftswelt sind Unternehmen deutlich geforderter, mehr Projekte mit noch weniger Ressourcen zu realisieren. Auch drängen sich neue Konkurrenten mit copy-paste Strategien in den Wettbewerb und bombardieren den Mark mit niedrigeren Kostenstrukturen.
Dieses Online-Seminar bietet den Teilnehmern einen Einblick in die Methode Design Thinking, das als Motor für Innovationen gilt. Durch die Einbindung praktischer Techniken unterstützt diese Methode Sie bei Ihrem täglichen Unternehmensalltag.
Was bedeutet Digitalisierung eigentlich für Sie als Führungskraft?
Wie verträgt sich Ihre 0-Fehler-Strategie mit dem Lean Startup Gedanken?
Wie breit und wie tief sollte Ihr Technologieverständnis als Führungskraft überhaupt sein?
Warum befolgen Mitarbeiter manchmal einfach nicht jede noch so klar formulierte Handlungsanweisung?
Und warum halte ich derartige Fragen für so unglaublich relevant?
In diesem Vortrag gebe ich konkrete Impulse für erfahrene und zukünftige Führungskräfte im Kontext der Digitalisierung.
Big Data ganz einfach: So rollen Sie mit Erkenntnis den Markt aufJan Schoenmakers
Das Internet ist eine gigantische Datenfabrik. Dennoch ist wenigen Unternehmern bewusst, wie transparent ihr Markt, ihre Wettbewerber und ihr eigenes Unternehmen im Netz sind. Wer diese Daten nutzt, gewinnt Wettbewerbsvorteile. Der Vortrag zeigt systematisch die Möglichkeiten auf und präsentiert Big Data Tools, die Ihre Marktforschung voranbringen. Das Beste: viele davon sind sogar kostenlos!
Ähnlich wie Augmented Analytics mit Amazon Alexa (20)
In distributed system architectures, a service mesh can help to make service communication more secure, reliable, and traceable. Along with the service mesh concept we may often think of concepts like microservices, containers or Kubernetes. Moreover, a modern service mesh also offers to integrate legacy workloads, for example on VMs. Even more so, it is possible to define a service mesh in such a way that it spans across multiple clusters or networks, e.g. in a multi-cloud setup, or in a mix of on-premises and cloud.
A service mesh, however, possesses even more capabilities such as observability and security. This session will focus on these areas and how in today's heterogeneous world a service mesh can help to address complex challenges here. Scenarios from real-world projects will be presented and individual aspects will be highlighted in a demo.
In distributed system architectures, a service mesh can help to make service communication more secure, reliable, and traceable. Along with the service mesh concept we may often think of concepts like microservices, containers or Kubernetes. Moreover, a modern service mesh also offers to integrate legacy workloads, for example on VMs. Even more so, it is possible to define a service mesh in such a way that it spans across multiple clusters or networks, e.g. in a multi-cloud setup, or in a mix of on-premises and cloud.
A service mesh, however, possesses even more capabilities such as observability and security. This session will focus on these areas and how in today's heterogeneous world a service mesh can help to address complex challenges here. Scenarios from real-world projects will be presented and individual aspects will be highlighted in a demo.
Mit APIs auf der Überholspur zur produktorientierten OrganisationFabian Hardt
In einer Welt, in der Innovation und Agilität den Ton angeben, sind APIs die Helden der Stunde. Sie sind der Schlüssel zur Transformation klassischer, projektorientierter Unternehmen hin zu produktzentrischen Organisationen. Hierfür ist eine API-Strategie unerlässlich – ohne sie kann eine solche Transformation nicht gelingen. Kulturelle und organisatorische Herausforderungen sind hierbei oft kniffliger als die technischen Aspekte.
APIs sind der Grundstein für innovative Produkte und Dienstleistungen. Sie dienen als verbindendes Glied zwischen internen Teams und eröffnen die Tür zu externen Partnern und Kunden. Auf digitalen Plattformen gedeihen digitale Produkte; die wichtigsten Akteure sind hierbei die Entwickler. Entwicklereffizienz und -akzeptanz sind daher kritisch für den Erfolg der Plattformen und letztlich auch der darauf entwickelten Produkte. Doch vergessen wir nicht die API-Consumer – sie sind mindestens genauso wichtig. Für sie stehen die Einfachheit und Zuverlässigkeit bei der Benutzung sowie die Auffindbarkeit von APIs im Vordergrund. Sind diese Charakteristika nicht erfüllt, laufen APIs Gefahr, nicht verwendet zu werden. APIs, die niemand verwendet, sind unnütz.
Der Vortrag wird an aktuellen Herausforderungen darlegen und aufzeigen, wie APIs heute effektiv gestaltet und gemanagt werden können. Dabei stehen die Bedürfnisse und Erwartungen der Entwickler, Partner und Kunden im Mittelpunkt. Sie werden erfahren, wie der "API-first"-Ansatz, eine durchdachte Automatisierungsstrategie und eine sich entwickelnde API-Economy Ihre Transformation zur produktzentrischen Organisation beschleunigen können. So bleiben Sie agil und fördern Ihre Innovationskraft für die Herausforderungen von morgen!
Data Mesh und Domain Driven Design - rücken Analytics und SD nun doch näher z...Fabian Hardt
Lange Zeit wichen Architekturen von Analytics Systemen stark von modernen Software-Architekturen ab. Während die letzten Jahre oft von Domain Driven Design die Rede war und immer mehr Monolithen in Microservices zerschlagen wurden, blieben Analytics Plattformen wie Data Lake und Data Warehouse weiterhin schwerfällig. Doch nun ist auch hier die Rede von Data Mesh und Data Products. Doch inwiefern unterscheiden sich diese Konzepte nun eigentlich noch und was ist der Unterschied zwischen Microservice und Data Product? Werden hier nicht doch ähnliche Frameworks und Architekturpatterns benötigt? Diese Einordnung soll dieser Vortrag bieten und ein Beispiel bringen, wie eine noch engere Verzahnung im Unternehmen erfolgen kann und somit echte Mehrwerte für Ihre IT-Landschaften schaffen kann.
Analytics meets Integration – Modern Development mit Data APIsFabian Hardt
Nachdem Analytics Plattformen mittlerweile fester Bestandteil der Unternehmens IT-Landschaften sind, wir auch die Vernetzung dieser zentralen Datenplattformen mit anderen Systemen zunehmend wichtiger. Um diese sicher und nachvollziehbar (API-Gateway), sowie individuell passend gestalten zu können (API-Modellierung), sind Data APIs ein möglicher Lösungsweg. Was es damit auf sich hat und wie eine Beispielimplementierung mit einem entsprechenden API-Gateway aussehen könnte, präsentieren wir Ihnen in diesem Vortrag.
This document discusses service mesh advanced use cases and Kuma mesh. It introduces service meshes as providing reliable connectivity and managing cross-cutting concerns for microservices. Kuma mesh is presented as a platform-agnostic open source control plane that provides networking, security and observability features. The document demonstrates Kuma's multi-cluster architecture and shows how it provides consistent connectivity across clusters and edges.
How Service Mesh Fits into the Modern Data StackFabian Hardt
The modern data stack has become increasingly popular in the analytics community. Patterns like domain-driven design, known from classical software development, are finding their way into analytics contexts. This is the basis of a new paradigm, like Data Mesh. In a Data Mesh, every domain - like a different department for example - wants to solve similar problems with their own business data. Therefore, it’s vital to implement a flexible, lightweight, and manageable, but also secured and monitorable central self-service data platform. With the containerization of services, and using Kubernetes as a runtime, you can build flexible data architectures. Data visualization, data ingestion, orchestration, and ETL tools, as well as Cloud Data Warehouses, should all live together in a kind of a mesh. In this session, learn how Kong's CNCF Sandbox, project Kuma, provides the next level of security when handling data, other business domains, and exchanging data with external systems. Uncover the advantages of end-to-end tracing, data collection, and external access from outside of the mesh using Data APIs.
Modern Data Stack – Buzzword oder echter Game-Changer?Fabian Hardt
Was verbirgt sich hinter dem Trend 'Modern Data Stack' und wie gut eignet er sich für den Aufbau von Analytics-Plattformen? Wir berichten über erste Erfahrungen im Aufbau und der Nutzung des Modern Data Stacks, stellen eine Architektur mit allen Komponenten vor und demonstrieren sie praktisch. Wir gehen auf die Trennung von Ingestion (EL) und Transformation (T) ein, sowie weitere Ideen, wie 'Metrics Store' und 'Reverse ETL'. Abschließend berichten wir von Problemen und Einstiegshürden bei Deployment, Einsatz und der Integration der Komponenten.
Persönliche Filmtipps mittels Recommender System und ChatbotFabian Hardt
Ihre besten Film- und Serientipps kommen normalerweise von Ihren Freunden, in vergnügter Runde? So etwas ist in Zeiten der Pandemie nicht mehr möglich und die Empfehlungen von Netflix sind Ihnen einfach zu unpersönlich?
Dann haben wir eine Lösung! Ein interaktiver Chatbot stellt Ihnen die richtigen Fragen zu Ihrem Filmgeschmack und wertet diese Parameter präzise in einem Recommender System in der Amazon AWS Cloud aus. Die individuellen Filmergebnisse, sowie das „Look and Feel“, aber natürlich auch die technischen Details zu diesem Showcase sehen Sie in unserem Vortag.