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FZIFORSCHUNGSZENTRUM
INFORMATIK
Mobile BigData
Dr. Valentin Zacharias
FZI Forschungszentrum Informatik
am Karlsruher Institut für Technologie
Motivation & Zielsetzung
 Motivation
 Wie selbstverständlich wird das Mobile Web häufig als Treiber für Big
Data genannt
 gleichzeitig kommt das Mobile Web jedoch nur in wenigen der
klassischen BigData Beispiele vor
 Zielsetzung
 Anhand von (hoffentlich)
neuen Beispielen die
vielfältigen Beziehungen
zwischen den Trends Mobile
und BigData Aufzeigen
 Ideen für Ihre BigData
Aktivitäten liefern
15.04.2014
Quelle: Bitkom Leitfaden BigData
2
Mobile und BigData
 Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in
 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
 2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und
quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
 Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von
Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication
ausgenutzt werden
 Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen
Erfassung
 Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 3
Mobile und BigData
 Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in
 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
 2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und
quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
 Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von
Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication
ausgenutzt werden
 Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen
Erfassung
 Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 4
Predictive Assistants – Google u.a.
 Die Verfügbarkeit des Kontexts des
Nutzers erlaubt mobilen Applikationen
passendere Antworten auf die Fragen
des Nutzers.
 Die nächste Generation von digitalen
Assistenten wartet nicht mehr auf
Eingaben des Nutzers sondern nutzt
den Kontext zur Vorhersage von
Informationsbedürfnissen.
 Informationsbereitstellung auf
Mobilgeräten wird damit selbst zu
einem Predictive Analytics Use Case
mit BigData.
 Beispiele: Google Now, Osito, Donna,
reQall
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 5
Quelle: The Economist
Mobile und BigData
 Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in
 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
 2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und
quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
 Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von
Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication
ausgenutzt werden
 Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen
Erfassung
 Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 6
Flow Track -
 Bluetooth Sensoren
erlauben genaue
Positionsbestimmung
vieler Menschen und
dadurch die
quantitative Erfassung
von Menschen-
bewegungen z.B. im
Handel oder am
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15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 7
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15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 8
Andere Firmen nutzen
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Mobilfunknetzes um alle
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15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 9
Quelle: Washington Post
Geschicktes Data Mining erlaubt
die Ableitung von Sozialbeziehungen
auch aus ungenauen Ortsdaten
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15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 10
Mit anonymisierten Daten von
Mobilfunkprovidern werden vielfältige
Eigenschaften von Publikumsbewegungen
mess- und nutzbar
Kundenfluktuation -
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 11
Aus Verbindungen ableitbare
Sozialbeziehungen und
Rollen (z.B. Leader) erlauben
Minimierung von
Kundenfluktuation
Mobile und BigData
 Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in
 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
 2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und
quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
 Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von
Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication
ausgenutzt werden
 Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen
Erfassung
 Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 12
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15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 13
.. erlaubt die einfache Erfassung
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15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 14
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und Coaching – später auch
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Market Research - Jana
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 15
Die weite Verbreitung von
Mobiltelefonen über die ganze
Welt erlaubt Market Research in
sehr großer Breite und
Schnelligkeit
Mobile und BigData
 Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in
 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
 2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und
quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
 Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von
Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication
ausgenutzt werden
 Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen
Erfassung
 Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 16
aisle411
Bluetooth Low Energy erlaubt ortsbezogene
Interaktion in Geschäften und die Analyse
von Kundenverhalten
PayPal Beacon
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 18
… und weit über Läden
hinaus
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15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 19
Aus der Kombination
von ortbezogenen
Daten aus
verschiedenen Quellen
schnelle (und sichere)
Routen finden
Insights - Skyhook
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 20
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Menschen in
Industrieländern
Weltweit erfassen und
vorhersagen (aus
Abfragen zur
Lokalisierung)
Logistik und Gruppen in Echtzeit steuern - FZI
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 21
Mit Echtzeitdaten in
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Freizeitparks) in Echtzeit
automatisch
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lösen
Zusammenfassung
1. Die Vorhersage von Informationsbedürfnissen ist ein
Anwendungsfall für BigData
2. Über Mobile Technologien wird die Realität – besonders
die Bewegungen und die Interaktionen von Menschen
als Daten nutzbar – Reality Mining
1. Der nächste große Schub kommt über Indoor Lokalisation mit
BLE
3. Über Mobile Technologien sind schon jetzt 2/3 der
Weltbevölkerung in Datenerfassung von fast bel.
Phänomene einbindbar
15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 22

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Mobile bigdata

  • 1. FZIFORSCHUNGSZENTRUM INFORMATIK Mobile BigData Dr. Valentin Zacharias FZI Forschungszentrum Informatik am Karlsruher Institut für Technologie
  • 2. Motivation & Zielsetzung  Motivation  Wie selbstverständlich wird das Mobile Web häufig als Treiber für Big Data genannt  gleichzeitig kommt das Mobile Web jedoch nur in wenigen der klassischen BigData Beispiele vor  Zielsetzung  Anhand von (hoffentlich) neuen Beispielen die vielfältigen Beziehungen zwischen den Trends Mobile und BigData Aufzeigen  Ideen für Ihre BigData Aktivitäten liefern 15.04.2014 Quelle: Bitkom Leitfaden BigData 2
  • 3. Mobile und BigData  Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in  1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData Anwendungsfall  2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.  Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden  Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung  Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 3
  • 4. Mobile und BigData  Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in  1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData Anwendungsfall  2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.  Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden  Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung  Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 4
  • 5. Predictive Assistants – Google u.a.  Die Verfügbarkeit des Kontexts des Nutzers erlaubt mobilen Applikationen passendere Antworten auf die Fragen des Nutzers.  Die nächste Generation von digitalen Assistenten wartet nicht mehr auf Eingaben des Nutzers sondern nutzt den Kontext zur Vorhersage von Informationsbedürfnissen.  Informationsbereitstellung auf Mobilgeräten wird damit selbst zu einem Predictive Analytics Use Case mit BigData.  Beispiele: Google Now, Osito, Donna, reQall 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 5 Quelle: The Economist
  • 6. Mobile und BigData  Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in  1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData Anwendungsfall  2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.  Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden  Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung  Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 6
  • 7. Flow Track -  Bluetooth Sensoren erlauben genaue Positionsbestimmung vieler Menschen und dadurch die quantitative Erfassung von Menschen- bewegungen z.B. im Handel oder am Flughafen 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 7 Quelle: blue cell networks
  • 8. Foothpaths – 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 8 Andere Firmen nutzen Signale des Mobilfunknetzes um alle Mobiltelefone zu erfassen
  • 9. Co-Traveler - 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 9 Quelle: Washington Post Geschicktes Data Mining erlaubt die Ableitung von Sozialbeziehungen auch aus ungenauen Ortsdaten
  • 10. Smart Steps – Telefonica Dynamic Insights 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 10 Mit anonymisierten Daten von Mobilfunkprovidern werden vielfältige Eigenschaften von Publikumsbewegungen mess- und nutzbar
  • 11. Kundenfluktuation - 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 11 Aus Verbindungen ableitbare Sozialbeziehungen und Rollen (z.B. Leader) erlauben Minimierung von Kundenfluktuation
  • 12. Mobile und BigData  Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in  1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData Anwendungsfall  2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.  Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden  Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung  Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 12
  • 13. FixMyStreet / Ka-Feedback - FZI 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 13 .. erlaubt die einfache Erfassung von Infrastrukturproblemen und darüber die Analyse deren Verteilung
  • 14. Mood – BT / FZI 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 14 .. Erfassung von Stimmung zur Unterstützung von Reflektion und Coaching – später auch besserem Verständnis von Emotionen
  • 15. Market Research - Jana 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 15 Die weite Verbreitung von Mobiltelefonen über die ganze Welt erlaubt Market Research in sehr großer Breite und Schnelligkeit
  • 16. Mobile und BigData  Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in  1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData Anwendungsfall  2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.  Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden  Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung  Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 16
  • 17. aisle411 Bluetooth Low Energy erlaubt ortsbezogene Interaktion in Geschäften und die Analyse von Kundenverhalten
  • 18. PayPal Beacon 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 18 … und weit über Läden hinaus
  • 19. TravelApp - 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 19 Aus der Kombination von ortbezogenen Daten aus verschiedenen Quellen schnelle (und sichere) Routen finden
  • 20. Insights - Skyhook 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 20 Bewegungen von Menschen in Industrieländern Weltweit erfassen und vorhersagen (aus Abfragen zur Lokalisierung)
  • 21. Logistik und Gruppen in Echtzeit steuern - FZI 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 21 Mit Echtzeitdaten in Logistik Netzwerken und Gruppen (z.B. in Freizeitparks) in Echtzeit automatisch Ausnahmesituationen lösen
  • 22. Zusammenfassung 1. Die Vorhersage von Informationsbedürfnissen ist ein Anwendungsfall für BigData 2. Über Mobile Technologien wird die Realität – besonders die Bewegungen und die Interaktionen von Menschen als Daten nutzbar – Reality Mining 1. Der nächste große Schub kommt über Indoor Lokalisation mit BLE 3. Über Mobile Technologien sind schon jetzt 2/3 der Weltbevölkerung in Datenerfassung von fast bel. Phänomene einbindbar 15.04.2014 © FZI Forschungszentrum Informatik 22