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future data
       Die Zukunft der Daten in
       e i n e r b e s c h l e u n i g t e n We l t


       Impulsreferat
       Willi Schroll, MA – strategiclabs.de

       9.2.2012 | Frankfurt/M.
       DGIQ-Regionalgruppe Rhein-Main


Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Foresight	
  –	
  methodische	
  Analyse	
  
  Beispiele	
  Trendstudien	
  
  • 	
  TV	
  2020	
  
  • 	
  Informa@on	
  2015	
  	
  




Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Megatrends	
  in	
  der	
  Systema@k	
  	
  

                                                   Weak	
  Signals	
  

                                          Konsumenten	
  
                                          Branchentrends	
  


                               Umfeldtrends	
                         z.B.	
  	
  Zunahme	
  globaler	
  	
  
                               STEEP	
                                   Migra@onsströme	
  	
  



       Megatrends	
                                                   z.B.	
  Globalisierung	
  




                                      t-­‐10	
            t-­‐5	
           heute	
                  t+5	
      t+10	
     t+20	
  



Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Megatrends	
  –	
  Orien@erungsraster	
  
                     GESELLSCHAFT	
                                            TECHNOLOGIE	
  

                     •	
  Demographischer	
  Wandel	
                          •	
  Digitales	
  Leben	
  	
  
                     •	
  Frauen	
  auf	
  dem	
  Vormarsch	
                  • 	
  Konvergenz	
  von	
  Technologien	
  
                     •	
  Kulturelle	
  Vielfalt	
                             •	
  Lernen	
  von	
  der	
  Natur	
  
                     •	
  Neue	
  Mobilitätsmuster	
                           •	
  Ubiquitäre	
  Intelligenz	
  

                     KONSUMENTEN	
                                             GLOBALISIERTE	
  WELT	
  

                     •	
  Nächste	
  Stufe	
  der	
  Individualisierung	
      •	
  Globalisierung	
  2.0	
  	
  
                     •	
  Neue	
  Konsummuster	
                               • 	
  Urbanisierung	
  	
  
                     •	
  Boomende	
  Gesundheit	
                             • 	
  Neue	
  poli@sche	
  Weltordnung	
  
                                                                               •	
  Wachsende	
  Sicherheitsbedrohungen	
  


                       BUSINESS	
                                             UMWELT	
  

                       • 	
  Wissensbasierte	
  Ökonomie	
                    •	
  Umsteuern	
  bei	
  Energie	
  und	
  Ressourcen	
  
                       •	
  Wandel	
  der	
  Arbeitswelt	
                    •	
  Klimawandel	
  und	
  Umweltbelastung	
  
                       • 	
  Business-­‐Ökosysteme	
  
                                                                                                             Quelle:	
  Z_punkt	
  2008	
  



Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Komplexes	
  Wirkungsgefüge	
  
  Weltsystem	
  
                                             Generelles
  Branchen	
                                   Umfeld
                                                                       Sozial-
  Umfelder	
                      Neue
                               Technologien
                                                     Branchen-
                                                      umfeld
                                                                       system

                                                                                   Werte-
  Disrup@onen	
                              Zulieferer
                                                             Unter-
                                                                                    Werte-
                                                                                   Wandel
                                                                                    Wandel
                                                            nehmen Kunden

  Wild	
  Cards	
                 Welt-
                                wirtschaft         Regulation                     Konsum-
                                                                                Konsum-
                                                                   Wett-
                                                                                  verhalten
  Black	
  Swans	
                                               bewerber       verhalten

                                                                            Lebens-
                                         Politische                            Lebens-
                                                                            stiltrends
                                       Veränderungen                          stiltrends
                                                          Demografischer
                                                             Wandel
                                                                               Quelle:	
  Z_punkt	
  2011	
  

Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Kontext	
  und	
  Wert	
  von	
  Daten	
  	
  


     Werthaltungen                                            Ziele            Wertschöpfung

                                           Entscheidungen
                               Modelle


                                       Informationen
                                                       extract	
  -­‐	
  transform	
  -­‐	
  load	
  
                               Daten


Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Internet	
  der	
  Dinge,	
  Reality	
  Mining	
  
                                 Weak	
  signal:	
  Smartphone	
  als	
  Sensorzentrale	
  



                               Neue Ziele und                                Sensoren

                                Zielgruppen
                                                                            Prozessoren

                     Daten +
                                                                     Speicher           Aktoren
                     Dynaxity

Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Neue	
  Formate,	
  Quellen	
  und	
  Senken	
  




                                       Quelle:	
  Fujitsu	
  Ireland	
  2012	
  



Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Datenzuwachs	
  schlägt	
  Moore‘s	
  Law	
  




                                      Quelle:	
  Cisco	
  VNI	
  2011	
  



Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Ubiquity	
  Nutzungsszenarien	
  




                                 Quelle:	
  infosthe@cs.com	
  2010	
  

Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Ubiquity	
  Nutzungsszenarien	
  




                                 Quelle:	
  infosthe@cs.com	
  2010	
  

Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Ubiquity	
  Nutzungsszenarien	
  




                                 Quelle:	
  infosthe@cs.com	
  2010	
  

Willi	
  Schroll	
  2012	
  
IT-­‐Trends	
  	
  
  •  Architektur	
  wird	
  stärker	
  service-­‐zentrisch	
  
  •  Mobile-­‐Sociale	
  Lifestyle	
  (always	
  in	
  touch)	
  
  •  Erhebung	
  persönlicher	
  Daten	
  kommt	
  
     stärker	
  unter	
  Risikobeobachtung	
  (starke	
  
     regionale	
  und	
  generaEonale	
  Unterschiede	
  -­‐	
  
     EU/USA,	
  Digital	
  NaEves)	
  




Willi	
  Schroll	
  2012	
  
IT-­‐Trends	
  	
  
  •  Soziale	
  PlaKormen:	
  Neue	
  Quelle	
  der	
  
     Business	
  Intelligence	
  (CRM,	
  MarkeEng,	
  
     "Semi-­‐Open	
  InnovaEon")	
  
  •  Kontextbasierte	
  Dienste:	
  Rolle	
  von	
  
     Metadaten,	
  Ort,	
  Zeit,	
  Microformats,	
  AI-­‐
     Komponenten	
  vgl.	
  Siri)	
  




Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Informa@on	
  heute	
  und	
  morgen	
  




                                   Quelle:	
  Accenture	
  /	
  Z_punkt	
  2010	
  



Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Arbeitswelt	
  heute	
  und	
  morgen	
  




                                    Quelle:	
  Accenture	
  /	
  Z_punkt	
  2010	
  



Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Zusammenarbeit	
  heute	
  und	
  morgen	
  




                                 Quelle:	
  Accenture	
  /	
  Z_punkt	
  2010	
  



Willi	
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  2012	
  
Herausforderungen	
  in	
  IDQ	
  
  •  Big	
  Data	
  
  •  Unstructured	
  Data,	
  Noise,	
  Pagern	
  Detec@on	
  
  •  Dynamik:	
  Neue	
  Quellen	
  als	
  solche	
  	
  
     wahrnehmen	
  
  •  Neue	
  Informa@onsziele	
  (Integra@on)	
  
  •  Neue	
  Informa@onszielgruppen	
  (bots,	
  machine	
  
     readable	
  ready?)	
  
  •  Balance	
  Offenheit/Sicherhei	
  

Willi	
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  2012	
  
Vielen	
  Dank	
  für	
  Ihre	
  Aufmerksamkeit!	
  


  Willi	
  Schroll,	
  strategiclabs	
  Berlin	
  
  about.com/wschroll	
  

Willi	
  Schroll	
  2012	
  
Ergänzungen	
  –	
  Diskussion	
  




Willi	
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Ergänzungen	
  –	
  Diskussion	
  	
  
  Daten-­‐Visualisierung	
  	
  
          ...	
  ermöglicht	
  erst	
  das	
  Verstehen	
  
          hochkomplexer	
  Daten	
  
  •  Beispiel:	
  Hans	
  Rosling	
  –	
  Daten/Punktwolken	
  in	
  
     Bewegung	
  
     200	
  years	
  that	
  changed	
  the	
  world	
  (with	
  Hans	
  
     Rosling)	
  –	
  YouTube	
  
     hgp://www.youtube.com/watch?v=BPt8ElTQMIg	
  	
  
     Kinect	
  data	
  visualiza@on	
  tool	
  –	
  YouTube	
  
     hgp://www.youtube.com/watch?v=ZNt9Q3tqu9Y	
  
  •  Beispiel:	
  Aaron	
  Koblin	
  –	
  Aaron	
  Koblin	
  'flight	
  paths'	
  –	
  
     YouTube	
  
     hgp://www.youtube.com/watch?v=FCEM-­‐ZcB14A	
  




Willi	
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Ergänzungen	
  –	
  Diskussion	
  	
  
  Daten-­‐Visualisierung	
  	
  
          ...	
  wird	
  in	
  ZukunZ	
  als	
  zentrale	
  Aufgabe	
  der	
  
          Datenbereitstellung	
  erkannt	
  
  •  Beispiel	
  für	
  neue	
  Ansätze	
  interakEver	
  intuiEver	
  
     Oberflächen:	
  Liquid	
  Browsing	
  –	
  Ansatz	
  für	
  intelligente	
  
     Naviga@on	
  in	
  großen	
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  Award,	
  GFFT	
  Award,	
  Cebit	
  Exhibitor	
  
     Search)	
  	
  
     hgp://www.liquiverse.com/;	
  Demo-­‐Video	
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  •  Community	
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  Die	
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  Verstehen	
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  Daten	
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  A	
  interessiert,	
  den	
  interessieren	
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  B,	
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  ..)	
  
  •  Beispiel	
  crowd-­‐basierte	
  ReputaEon:	
  Vergleich	
  von	
  hgp://about.me/wschroll	
  +	
  
     hgp://connect.me/users/willischroll	
  zeigt,	
  dass	
  ein	
  Profil	
  auf	
  connect.me	
  als	
  
     vertrauenswürdiger	
  erscheint,	
  da	
  die	
  Tags	
  nicht	
  von	
  der	
  Person	
  selbst,	
  sondern	
  von	
  
     anderen	
  kumula@v	
  erstellt	
  wurden	
  (crowd-­‐based	
  taxonomy)	
  	
  
     Problem:	
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  Urteil	
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  sind	
  neue	
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  Formate	
  gefragt,	
  die	
  
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  „Data	
  Understanding“	
  steigern	
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  Die	
  
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  Informa-onsprozesske1e	
  ist	
  zu	
  evaluieren	
  und	
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  –	
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  =	
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Begriffsklärungen	
  
  Paradox	
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     hgp://www.amazon.com/Paradox-­‐Choice-­‐Why-­‐More-­‐Less/dp/0060005688	
  
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  •  Bionik/Biomimesis	
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     hgp://www.livescience.com/5891-­‐computers-­‐healing-­‐so~ware.html	
  
  •  IBM	
  Research	
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  The	
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     hgp://www.research.ibm.com/autonomic/overview/solu@on.html	
  
  Dynaxität:	
  Dynamik	
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  •  Dynaxity:	
  Management	
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  im	
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  -­‐	
  Patrick	
  
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     hgp://www.amazon.com/Dynaxity-­‐Management-­‐Dynamik-­‐Komplexit%C3%A4t-­‐
     So~warebau/dp/3540317430	
  

Willi	
  Schroll	
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Anhang	
  




Willi	
  Schroll	
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Quellen	
  
  •  Folie	
  2:	
  TV	
  2020	
  Report	
  –	
  dt./engl.	
  hgp://www.z-­‐punkt.de/studien.html	
  
  •  Folie	
  3-­‐5:	
  
     hgp://www.z-­‐punkt.de/fileadmin/be_user/D_Publika@onen/D_Arbeitspapiere/
     Die_20_wich@gsten_Megatrends_x.pdf	
  
     hgp://www.z-­‐punkt.de/fileadmin/be_user/D_News/D_2011_01_Newsleger/
     Z_punkt_Megatrend_zur_Innova@on.pdf	
  
  •  Folie	
  8:	
  Fujitsu	
  Ireland	
  2012	
  –	
  Structuring	
  Big	
  Data	
  
     hgp://www.slideshare.net/fujitsu_ie/structuring-­‐big-­‐data-­‐11272396	
  	
  
  •  Folie	
  9:	
  Cisco	
  VNI	
  2011	
  –	
  Entering	
  the	
  Zegabyte	
  Era	
  	
  [Visual	
  Networking	
  Index]	
  
     hgp://www.cisco.com/en/US/solu@ons/collateral/ns341/ns525/ns537/ns705/ns827/
     VNI_Hyperconnec@vity_WP.html	
  
  •  Folie	
  10-­‐12:	
  infosthe@cs.com	
  2010	
  –	
  	
  
     hgp://infosthe@cs.com/archives/future_of_data_overload_as_envisioned_for_2020.html	
  
  •  Folie	
  15-­‐17:	
  Accenture	
  /	
  Z_punkt	
  2010	
  –	
  Informa@onsmanagement	
  Studie	
  Informa@on	
  2015
     hgp://www.accenture.com/Countries/Germany/Services/Technology/Informa@on_Management/
     Informa@on_Management_Services/Informa@on-­‐2015.htm	
  

  •  Weitere	
  Quellenangaben	
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  • 1. future data Die Zukunft der Daten in e i n e r b e s c h l e u n i g t e n We l t Impulsreferat Willi Schroll, MA – strategiclabs.de 9.2.2012 | Frankfurt/M. DGIQ-Regionalgruppe Rhein-Main Willi  Schroll  2012  
  • 2. Foresight  –  methodische  Analyse   Beispiele  Trendstudien   •   TV  2020   •   Informa@on  2015     Willi  Schroll  2012  
  • 3. Megatrends  in  der  Systema@k     Weak  Signals   Konsumenten   Branchentrends   Umfeldtrends   z.B.    Zunahme  globaler     STEEP   Migra@onsströme     Megatrends   z.B.  Globalisierung   t-­‐10   t-­‐5   heute   t+5   t+10   t+20   Willi  Schroll  2012  
  • 4. Megatrends  –  Orien@erungsraster   GESELLSCHAFT   TECHNOLOGIE   •  Demographischer  Wandel   •  Digitales  Leben     •  Frauen  auf  dem  Vormarsch   •   Konvergenz  von  Technologien   •  Kulturelle  Vielfalt   •  Lernen  von  der  Natur   •  Neue  Mobilitätsmuster   •  Ubiquitäre  Intelligenz   KONSUMENTEN   GLOBALISIERTE  WELT   •  Nächste  Stufe  der  Individualisierung   •  Globalisierung  2.0     •  Neue  Konsummuster   •   Urbanisierung     •  Boomende  Gesundheit   •   Neue  poli@sche  Weltordnung   •  Wachsende  Sicherheitsbedrohungen   BUSINESS   UMWELT   •   Wissensbasierte  Ökonomie   •  Umsteuern  bei  Energie  und  Ressourcen   •  Wandel  der  Arbeitswelt   •  Klimawandel  und  Umweltbelastung   •   Business-­‐Ökosysteme   Quelle:  Z_punkt  2008   Willi  Schroll  2012  
  • 5. Komplexes  Wirkungsgefüge   Weltsystem   Generelles Branchen   Umfeld Sozial- Umfelder   Neue Technologien Branchen- umfeld system Werte- Disrup@onen   Zulieferer Unter- Werte- Wandel Wandel nehmen Kunden Wild  Cards   Welt- wirtschaft Regulation Konsum- Konsum- Wett- verhalten Black  Swans   bewerber verhalten Lebens- Politische Lebens- stiltrends Veränderungen stiltrends Demografischer Wandel Quelle:  Z_punkt  2011   Willi  Schroll  2012  
  • 6. Kontext  und  Wert  von  Daten     Werthaltungen Ziele Wertschöpfung Entscheidungen Modelle Informationen extract  -­‐  transform  -­‐  load   Daten Willi  Schroll  2012  
  • 7. Internet  der  Dinge,  Reality  Mining   Weak  signal:  Smartphone  als  Sensorzentrale   Neue Ziele und Sensoren Zielgruppen Prozessoren Daten + Speicher Aktoren Dynaxity Willi  Schroll  2012  
  • 8. Neue  Formate,  Quellen  und  Senken   Quelle:  Fujitsu  Ireland  2012   Willi  Schroll  2012  
  • 9. Datenzuwachs  schlägt  Moore‘s  Law   Quelle:  Cisco  VNI  2011   Willi  Schroll  2012  
  • 10. Ubiquity  Nutzungsszenarien   Quelle:  infosthe@cs.com  2010   Willi  Schroll  2012  
  • 11. Ubiquity  Nutzungsszenarien   Quelle:  infosthe@cs.com  2010   Willi  Schroll  2012  
  • 12. Ubiquity  Nutzungsszenarien   Quelle:  infosthe@cs.com  2010   Willi  Schroll  2012  
  • 13. IT-­‐Trends     •  Architektur  wird  stärker  service-­‐zentrisch   •  Mobile-­‐Sociale  Lifestyle  (always  in  touch)   •  Erhebung  persönlicher  Daten  kommt   stärker  unter  Risikobeobachtung  (starke   regionale  und  generaEonale  Unterschiede  -­‐   EU/USA,  Digital  NaEves)   Willi  Schroll  2012  
  • 14. IT-­‐Trends     •  Soziale  PlaKormen:  Neue  Quelle  der   Business  Intelligence  (CRM,  MarkeEng,   "Semi-­‐Open  InnovaEon")   •  Kontextbasierte  Dienste:  Rolle  von   Metadaten,  Ort,  Zeit,  Microformats,  AI-­‐ Komponenten  vgl.  Siri)   Willi  Schroll  2012  
  • 15. Informa@on  heute  und  morgen   Quelle:  Accenture  /  Z_punkt  2010   Willi  Schroll  2012  
  • 16. Arbeitswelt  heute  und  morgen   Quelle:  Accenture  /  Z_punkt  2010   Willi  Schroll  2012  
  • 17. Zusammenarbeit  heute  und  morgen   Quelle:  Accenture  /  Z_punkt  2010   Willi  Schroll  2012  
  • 18. Herausforderungen  in  IDQ   •  Big  Data   •  Unstructured  Data,  Noise,  Pagern  Detec@on   •  Dynamik:  Neue  Quellen  als  solche     wahrnehmen   •  Neue  Informa@onsziele  (Integra@on)   •  Neue  Informa@onszielgruppen  (bots,  machine   readable  ready?)   •  Balance  Offenheit/Sicherhei   Willi  Schroll  2012  
  • 19. Vielen  Dank  für  Ihre  Aufmerksamkeit!   Willi  Schroll,  strategiclabs  Berlin   about.com/wschroll   Willi  Schroll  2012  
  • 20. Ergänzungen  –  Diskussion   Willi  Schroll  2012  
  • 21. Ergänzungen  –  Diskussion     Daten-­‐Visualisierung     ...  ermöglicht  erst  das  Verstehen   hochkomplexer  Daten   •  Beispiel:  Hans  Rosling  –  Daten/Punktwolken  in   Bewegung   200  years  that  changed  the  world  (with  Hans   Rosling)  –  YouTube   hgp://www.youtube.com/watch?v=BPt8ElTQMIg     Kinect  data  visualiza@on  tool  –  YouTube   hgp://www.youtube.com/watch?v=ZNt9Q3tqu9Y   •  Beispiel:  Aaron  Koblin  –  Aaron  Koblin  'flight  paths'  –   YouTube   hgp://www.youtube.com/watch?v=FCEM-­‐ZcB14A   Willi  Schroll  2012  
  • 22. Ergänzungen  –  Diskussion     Daten-­‐Visualisierung     ...  wird  in  ZukunZ  als  zentrale  Aufgabe  der   Datenbereitstellung  erkannt   •  Beispiel  für  neue  Ansätze  interakEver  intuiEver   Oberflächen:  Liquid  Browsing  –  Ansatz  für  intelligente   Naviga@on  in  großen  Datenräumen   (German  Innova@on  Award,  GFFT  Award,  Cebit  Exhibitor   Search)     hgp://www.liquiverse.com/;  Demo-­‐Video  +  Java  Sim:   hgp://www.liquidbrowsing.com/   •  Community  der  Experten  für  Netzwerk-­‐Visualisierung   visualcomplexity.com  |  A  visual  explora@on  on  mapping   complex  networks  hgp://www.visualcomplexity.com/vc/   •  These:  Die  Entwicklung  kogniEver  Schni_stellen  zum   intui+ven  Verstehen  von  Datenmassen  wird  in  den   nächsten  Jahren  immer  wichEger   (Vgl.  oben  Folie  6:  Veredelungspfad:  Daten  –  Informa@onen   –  Entscheidungen  –  Wertzuwachs)   Willi  Schroll  2012  
  • 23. Ergänzungen  –  Diskussion     Soziale  Mechanismen,  kollaboraEve  Filter     Frage:  KollaboraEve  Filter  sind  bewährt  im  E-­‐Commerce  –  Wie  groß  ist  ihr  Nutzen,   um  zu  besserer  Datenqualität  zu  gelangen?   •  Kollabora@ve  Filter  als  bekanntes  Prinzip  zur  Personalisierung  des  E-­‐Commerce   (Amazon:  Wer  sich  für  dieses  Buch  A  interessiert,  den  interessieren  auch  B,  C,  D  ..)   •  Beispiel  crowd-­‐basierte  ReputaEon:  Vergleich  von  hgp://about.me/wschroll  +   hgp://connect.me/users/willischroll  zeigt,  dass  ein  Profil  auf  connect.me  als   vertrauenswürdiger  erscheint,  da  die  Tags  nicht  von  der  Person  selbst,  sondern  von   anderen  kumula@v  erstellt  wurden  (crowd-­‐based  taxonomy)     Problem:  Daten  werden  dem  Urteil  der  „Crowd“  ausgeliefert.  Diese  könnte  auch   interessengeleitet  (freundlich/feindlich)  handeln  oder  wenig  kompetent  sein.   Quelle:  connect.me  2012   Willi  Schroll  2012  
  • 24. Ergänzungen  –  Diskussion     Herausforderungen   Open  Data,  Transparenz,  Vertrauen  (1)   •  QuellenkriEk  –  Wie  zuverlässig  sind  Open  Data,  sofern  sie  im  Kontext  von  bst.   Interessen  veröffentlicht  werden?  z.B.  durch  eine  Lobby-­‐Organisa@on  wie   Greenpeace,  einen  Verband  etc.   •  ZerEfizierung  könnte  hier  eine  Lösung  bringen,  z.B.  öffentliche  Lieferanten   •  Open  Knowledge:  Wikipedia  gehört  auch  in  diese  Problemklasse  –  wie   vertrauenswürdig  können  „open  editable  data“  sein?  Funk@onieren  die  inneren   Kontrollmechanismen  solcher  Open  Knowledge  Pla|ormen?   •  Open  Data  Protocol  (OData)  hgp://www.odata.org/   •  Data  |  The  World  Bank  hgp://data.worldbank.org/   •  The  Open  Data  Founda@on  hgp://www.opendatafounda@on.org/     •  Open  Data  Network  (open  government  Deutschland)  hgp://opendata-­‐network.org/   •  Open  Knowledge  Founda@on  hgp://okfn.org/   Willi  Schroll  2012  
  • 25. Ergänzungen  –  Diskussion     Herausforderungen   Open  Data,  Transparenz,  Vertrauen  (2)   •  Transparenz  schafft  Vertrauen,  die  kollabora@ve  Datenerstellung  steigert  die   Effizienz  –  aber  es  entstehen  auch  neue  Probleme  der  Glaubwürdigkeit/ Zuverlässigkeit  –  v.a.  wenn  Interessen  involviert  sind   •  Der  Königsweg  wäre  Open  Knowledge  und  Open  Data  einer  „Crowd  von   Experten“  –  in  der  Wissenscha~  und  mit  der  Delphi-­‐Methode  gibt  es  dazu   Ansätze   Komplexität,  Dynaxität,  „ganzheitliche  Analyse“   •  Output-­‐Paradox:  Hervorragende  Datenreports  werden  nicht  gewürdigt,  da  ihr   Umfang  „unverdaulich“  ist  und  andererseits  das  Execu@ve  Summary  wiederum  zu   wenig  aussagekrä~ig  ist  –  hier  sind  neue  Schnigstellen  und  Formate  gefragt,  die   das  „Data  Understanding“  steigern  und  Personalisierung  ermöglichen.  Die   gesamte  Informa-onsprozesske1e  ist  zu  evaluieren  und  zu  gestalten  –  der  „letzte   Meter“  =  die  Entscheidungsebene  sollte  mehr  im  Zentrum  stehen.   Willi  Schroll  2012  
  • 26. Begriffsklärungen   Paradox  of  Choice   •  In  der  Verbesserung  der  Effek@vität  von  Datenbereitstellungen  /  Repor@ng  etc.   sollten  informa@onspsychologische  Fakten  und  Theoreme  berücksich@gt  werden,   z.B.  The  Paradox  of  Choice:  :  Why  More  Is  Less  (Barry  Schwartz)   hgp://www.amazon.com/Paradox-­‐Choice-­‐Why-­‐More-­‐Less/dp/0060005688   Autonomic  CompuEng     •  Bionik/Biomimesis  als  Ansatz  kün~iger  IT-­‐Architektur:     Bsp.  Computers  Get  Self-­‐Healing  So~ware  |  LiveScience   hgp://www.livescience.com/5891-­‐computers-­‐healing-­‐so~ware.html   •  IBM  Research  |  Autonomic  Compu@ng  |  Overview  |  The  Solu@on   hgp://www.research.ibm.com/autonomic/overview/solu@on.html   Dynaxität:  Dynamik  und  Komplexität     •  Dynaxity:  Management  von  Dynamik  und  Komplexität  im  So~warebau  -­‐  Patrick   Hamilton   hgp://www.amazon.com/Dynaxity-­‐Management-­‐Dynamik-­‐Komplexit%C3%A4t-­‐ So~warebau/dp/3540317430   Willi  Schroll  2012  
  • 28. Quellen   •  Folie  2:  TV  2020  Report  –  dt./engl.  hgp://www.z-­‐punkt.de/studien.html   •  Folie  3-­‐5:   hgp://www.z-­‐punkt.de/fileadmin/be_user/D_Publika@onen/D_Arbeitspapiere/ Die_20_wich@gsten_Megatrends_x.pdf   hgp://www.z-­‐punkt.de/fileadmin/be_user/D_News/D_2011_01_Newsleger/ Z_punkt_Megatrend_zur_Innova@on.pdf   •  Folie  8:  Fujitsu  Ireland  2012  –  Structuring  Big  Data   hgp://www.slideshare.net/fujitsu_ie/structuring-­‐big-­‐data-­‐11272396     •  Folie  9:  Cisco  VNI  2011  –  Entering  the  Zegabyte  Era    [Visual  Networking  Index]   hgp://www.cisco.com/en/US/solu@ons/collateral/ns341/ns525/ns537/ns705/ns827/ VNI_Hyperconnec@vity_WP.html   •  Folie  10-­‐12:  infosthe@cs.com  2010  –     hgp://infosthe@cs.com/archives/future_of_data_overload_as_envisioned_for_2020.html   •  Folie  15-­‐17:  Accenture  /  Z_punkt  2010  –  Informa@onsmanagement  Studie  Informa@on  2015 hgp://www.accenture.com/Countries/Germany/Services/Technology/Informa@on_Management/ Informa@on_Management_Services/Informa@on-­‐2015.htm   •  Weitere  Quellenangaben  sind  im  Abschnig  Ergänzungen  –  Diskussion  ab  Folie  21  zu  finden   Willi  Schroll  2012