Big Data – Vorsprung durch Wissen | Apache Hadoop | Data\nsaveSave Big Data – Vorsprung durch Wissen For Later\n(Josef Willkommer, TechDivision GmbH)\nBig Data Zwischen Urheberrecht und Datenschutzrecht\n(Interview mit Dr. Clemens Wass, Rechtsexperte)\nBig Data Modebegriff oder Trend?\n(Interview mit Dr. Michael May, Fraunhofer Institut IAIS)\nBig Data und Customer Journey\n(Thorben Fasching, hmmh)\n(Hendrik Stange, Fraunhofer Institut IAIS)\n...Big Data ist in aller Munde!\nDas Wachstum der Datenberge scheint unaufhaltsam, ist sehr komplex und meist auch unstrukturiert. Wie kein zweiter Begriff prgt das Thema Big Data derzeit die IT-Diskussionen. Fr die herkmmliche IT bedeutet das Thema einerseits eine groe Herausforderung, andererseits birgt es neue Chancen und Mglichkeiten in sich. Fr die meisten Anwender bleibt jedoch das groe Potential, das sich aus der Anwendung von Big Data fr das eigene Unternehmen ergibt, schwer zu fassen. Big Data gilt als das Rohl des Informationszeitalters es muss nur verstanden werden, es richtig zu nutzen. TechDivision hat sich mit dem Thema Big Data nher auseinander gesetzt und mit Experten der Szene diskutiert. Mit aktuellem Know-How aus dem Hause Fraunhofer Institut IAIS und hochwertigen Expertenartikeln und Interviews stellt das vorliegende Whitepaper das Potential von Big Data ausfhrlich dar.\nJosef Willkommer, TechDivision GmbH Erinnern wir uns doch mal an unsere Jugend. In den meisten Fllen gab es da zumindest bei der Oma einen kleinen Tante Emma Laden, der hug Dreh- und Angelpunkt des tglichen Lebens war. Dort traf man sich, tauschte sich aus und bekam entweder von Tante Emma oder von anderen Kunden allerlei Neuigkeiten, Tipps fr das tgliche Leben, Produktempfehlungen und vieles mehr. Im Prinzip eigentlich Social Media 1.0. Tante Emma war damals auch deswegen erfolgreich und hatte ein tragfhiges Geschftsmodell, weil die Mobilitt noch nicht in der heutigen Form gegeben war und viele auf Nahversorgung ohne eigenes Auto angewiesen waren. Wie wir alle wissen, nahm die Mobilitt gerade whrend des Wirtschaftswunders enorm zu, viele kauften sich ihr erstes Auto und die ersten Supermrkte wie man sie heute kennt wurden aus dem Boden gestampft. Fr Tante Emma & Kolleginnen natrlich harte Konkurrenz. Dennoch hat Tante Emma im Kleinen immer noch Erfolg, weil sie genau das bieten kann, was in der Anonymitt eines Supermarktes, Discounters oder SBWarenhauses grtenteils untergeht: Persnlichkeit. Tante Emma kannte und kennt ihre Kunden und deren Vorlieben sowie Besonderheiten. Welche Konserven Herr Maier am liebsten mag, wieviele Brtchen Frau Mller am Samstag bentigt. Sie wei auch entsprechende Zusammenhnge und kann aus eigener Erfahrung berichten und Empfehlungen abgeben: Wenn Ihnen der Joghurt zu s ist, sollten sie mal diesen versuchen.\nNach aktuellen Berechnungen verdoppelt sich das weltweite Datenvolumen alle 2 Jahre. Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z. B. ber Protokolle von Telekommunikationsverbindungen (CDR) und Web-Zugriffen (Logdateien), automatische Erfassungen von RFID-Lesern, Kameras, Mikrofonen und sonstigen Sensoren. Big Data fallen auch in der Finanzindustrie an (Finanz-Transaktionen, Brsendaten), sowie im Energiesektor (Verbrauchsdaten) und im Gesundheitswesen (Verschreibungen). In der Wissenschaft fallen ebenfalls groe Datenmengen an, z. B. in der Geologie, Genetik, Klimaforschung und Kernphysik. Der IT-Branchenverband Bitkom hat Big Data als einen Trend im Jahr 2012 bezeichnet. (Quelle: Wikipedia)\nMit anderen Worten Tante Emma machte und macht intuitiv das, was heute aufgrund der enormen Zunahme an Produkten, Werbebotschaften und generellen Optionen beim Einkauf und der damit zusammenhngenden Explosion der Datenmengen auch zum Begriff Big Data und der damit einhergehenden Personalisierung gehrt. Was aber bedeutet Big Data eigentlich? Als Big Data werden besonders groe Datenmengen bezeichnet, die mit Hilfe von Standard-Datenbanken und DatenmanagementTools nicht oder nur unzureichend verarbeitet werden knnen. Problematisch sind dabei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung von groen Datenmengen. Das Volumen dieser Datenmengen geht in die Terabytes, Petabytes und Exabytes. Dass die Datenstrme aus immer mehr Kanlen generiert werden bei denen die Grenzen inzwischen auch immer huger verschwimmen zeigt das Beispiel Fernsehen. Whrend zu Tante Emmas Zeiten in der Regel drei Fernsehprogramme zur Verfgung standen, wei man heute hug gar nicht mehr wieviele und welche Sender verfgbar sind. Im Schnitt drften hier pro Haushalt sicherlich inzwischen 30 bis 50 Sender mitunter auch deutlich mehr um die Gunst der Zuschauer buhlen. So verwundert es auch nicht, dass Konsumenten heutzutage rund 10.000 Werbebotschaften pro Tag ausgesetzt sind, die in der Folge natrlich auch immense Datenmengen nach sich ziehen. Durch die Vernetzung von Web und TV sowie entsprechende Tracking-Technologien werden daher inzwischen oft wie wild Daten gesammelt hug ohne klares Ziel und entsprechende strategische Vorabplanungen.\nDas Ergebnis sind exponentiell ansteigende Datenberge. Dies erklrt auch, warum ca. 90% der weltweiten Daten in den letzten 2 Jahren entstanden sind und nur 15% der Marketing-Entscheider ein klares Verstndnis darber haben, welchen Mehrwert einzelne Kommunikationskanle bieten.  Wie Big-Data heute in der Praxis aussehen kann, zeigt ein Beispiel der AOK. Auch die Wissenschaftler des Wissenschaftlichen Instituts der AOK (WIdO) wissen genau, wie essenziell Zahlen gerade fr den Versicherungsmarkt sind. Mit welchen Datenmengen hier hantiert wird, zeigt die nachfolgende Auistung: 24 Millionen AOK-Versicherte mit: sechs Millionen Behandlungen/Jahr 55 Millionen Diagnosen 18 Millionen Prozeduren 55 Millionen Entgeltinformationen 140.000 ambulant ttige rzte mit: ber 370 Millionen Behandlungen ber 1,3 Milliarden Abrechnungsziffern ber 800 Millionen codierten ICD-10-Diagnosen 3,6 Millionen OPS-Codes 12 Millionen Arbeitsunfhigkeiten All diese Daten helfen den Wissenschaftlern des WIdO dabei, fr die Gesundheitsversorgung wichtige Korrelationen aufzudecken. Dabei sorgen bereits einfachste Analysen dafr, dass vermeintlich schwierige Fragen beantwortet\nTechDivision GmbH Big Data Vorsprung durch Wissen 3\nwerden knnen: Welche und wie viele Versicherte mssen in nchster Zeit vermutlich ins Krankenhaus? Wie oft geht, im Vergleich zu einem regulren Patienten, ein chronisch Kranker zum Arzt? Wo mssen Patienten huger wiederholt behandelt werden? Weiterfhrende Analysen sind mglich wenn etwa Daten aus den verschiedenen Leistungsbereichen miteinander verknpft und analysiert werden. Dabei besteht innerhalb des AOK-Wissenschaftsinstituts eine groe Schwierigkeit: Jeder Sektor also die Arzneimittelversorgung, die Kliniken, die ambulante Versorgung und die Arbeitsunfhigkeit besitzt eine separate Datenverwaltung. Sie alle mssen aufwendig miteinander verbunden und synchronisiert werden. Diese Verknpfungen sind jedoch sehr wichtig, da sie Rckschlsse auf gesellschaftliche Gesundheitszustnde erlauben.  An diesem Beispiel wird auch gleich eines der grten Probleme im Bereich Big-Data klar. Viele Unternehmen besitzen bereits Unmengen von Daten bzw. haben zwischenzeitlich begonnen, entsprechende Daten zu erheben. Diese werden meist jedoch in unterschiedlichsten Bereichen und Systemen generiert und gespeichert und mssen dann wieder zusammengefhrt werden um bergreifende Analysen zu ermglichen.\neinkaufen, kontrolliert Walmart mehr als 1,5 Mio. Kundentransaktionen pro Stunde! Alle dadurch generierten Daten ieen in eine zentrale Datenbank, die aktuell rund 3 Petabyte an Informationen enthlt. Da sie mit Petabyte vermutlich noch nicht so viel anfangen knnen hier ein vereinfachtes Praxisbeispiel: Fr unser Beispiel bedienen wir uns des sog. ASCII Zeichensatzes, bei dem jedes Zeichen mit einem Byte codiert wird. Auf einer DIN-A4 Seite lassen sich mit einer Schreibmaschine 80 Zeichen pro Zeile und 53 Zeilen pro Seite schreiben. Damit passen 4.240 Zeichen (80 x 53) auf eine einseitig bedruckte DIN-A4 Seite. Der Einfachheit halber vernachlssigen wir im folgenden Dateisysteme und Header Informationen, welche zustzlichen Platz beanspruchen wrden aber am Ende wird ersichtlich, das dies auch keinen groen Unterschied machen wird. Rechnen wir mit 4.000 Zeichen (80 x 50) pro A4 Seite, was dann 4.000 Byte oder ~ 3,9 KiB oder 4 KB entspricht (?iB vs ?B). Der Einfachheit halber nehmen wir an, wir haben eine Festplatte mit 2 Terabyte Fassungsvermgen, also 2.000.000.000.000 Byte. Damit wird bereits ersichtlich, dass es sich um recht groe Zahlen handelt. Um das Ganze etwas greifbarer zu machen bedienen wir uns eines konkreteren Beispiels: Ein Stapel Papier, A4, 100 Seiten, hat etwa eine Hhe von 1 cm. Wie gro ist nun der Papierstapel, wenn ich den gesamten Inhalt meiner 2TB Festplatte einseitig auf Papier in ASCII Symbolen mit 8050 Zeichen pro Blatt ausdrucken wrde? 2.000.000.000.000 Byte / 4.000 Byte pro Seite = 500.000.000 Seiten Papier 500.000.000 Seiten / 100 Seiten pro 1 cm = 5.000.000 cm / 100 = 50.000 m / 1.000 = 50 km Das entspricht etwa einem Papierstapel von Mnchen nach Rosenheim Luftlinie. Ein Petabyte ist die nchstgrere Einheit nach Terabyte, somit sind 1000 TB = 1 PB und damit 3 PB =\nWalmart Tante Emma 3.0\nVersuchen wir aber mal, den Bogen zur eingangs erwhnten Tante Emma zu schlagen, die inzwischen in den meisten Fllen von Walmart & Co. abgelst wurde. Aufgrund der enormen Grenunterschiede sowie der Tatsache, dass inzwischen unterschiedlichste Kanle bespielt werden mssen, funktioniert das, was Tante Emma so erfolgreich gemacht hat und was sie meist einzig in ihrem Kopf hatte, heutzutage nicht mehr. Willkommen in der Welt von BigData! Beispiel gefllig? Mit mehr als 200 Millionen Kunden, die jede Woche in die 10.700 Stores mit 69 Firmierungen in 27 Lndern einfallen und in 10 Lndern auch ber Webshops\n3.000.000.000.000.000 Byte. Wir kommen zu folgender Rechnung: 3.000.000.000.000.000 Byte / 4.000 Byte pro Seite = 750.000.000.000 Seiten Papier 750.000.000.000 Seiten / 100 Seiten pro 1 cm = 7.500.000.000 cm / 100 = 75.000.000 m / 1.000 = 75.000 km Dieser Papierstapel aus Walmart Kundeninformationen wrde knapp 12 mal um den Erdquator verlaufen, bei 6.370 km Erdumfang. (Beispiel in Anlehnung an:\nhttp://norwied.wordpress.com/2011/07/17/was-isteigentlich-ein-petabyte/) Was Walmart mit diesen Daten unter anderem anstellt bzw. anstellen kann, soll nachfolgendes Beispiel verdeutlichen, das aus dem Buch Big Data von Viktor MayerSchnberger und Kenneth Cukier stammt: Walmart erfasst smtliche Kaufvorgnge aller Kunden um Vorhersagen bzw. entsprechenden Ableitungen treffen zu knnen. Anhand dieser erfassten Kaufvorgnge konnte Walmart ableiten, dass bei einer Hurrikan-Warnung in den Walmart-Lden des jeweiligen Hurrikan-Zielgebietes die\nNachfrage nach Kellogs Pop-Tarts signikant steigt. Daraufhin wurden die Store-Manager von Walmart informiert, dass whrend der Hurrikansaison die Kellogs Pop-Tarts im Eingangsbereich platziert werden sollten. Das Ergebnis war ein enormer Boost der Abverkaufszahlen fr dieses Produkt, den man ohne entsprechende Datenanalyse sicherlich kaum realisieren htte knnen, da eine Korrelation zwischen Hurrikanen und bestimmten Frhstckssnacks nicht gerade offensichtlich ist.\nInzwischen betreibt Walmart genau fr solche Zwecke auch eine umfassende Online-Marketing-Plattform, in der die Datenstrme unterschiedlichster Kanle zusammenlaufen und entsprechend analysiert werden. Durch komplexe Algorithmen, semantische Analysen, maschinelles Lernen und automatische Skalierung ermglicht die WalmartLabs Plattform folgendes:\nAnalyse von 100 Millionen Keywords hinsichtlich TrafcVolumen, Synonymen, relevanten Keywords, Wert und Qualitt des Keywords, Keywords mit dem optimalen Produktbezug sowie Kategorisierung von Keywords. Aktives Bidding fr jedes Keyword mittels API mehrmals tglich Analyse des Userverhaltens whrend des Kaufvorganges um optimale Produktempfehlungen abgegeben zu knnen. Durchfhrung paralleler Test um neue Datenmodelle prfen zu knnen\neinen Master-Slave-Ansatz. Ein Masterknoten, der so genannte NameNode, bearbeitet eingehende Datenanfragen, organisiert die Ablage von Dateien in den Slaveknoten und speichert anfallende Metadaten. HDFS untersttzt dabei Dateisysteme mit mehreren 100 Mio. Dateien. Sowohl Dateiblocklnge als auch Redundanzgrad sind kongurierbar. Hive erweitert Hadoop um Data-WarehouseFunktionalitten, namentlich die Anfragesprache HiveQL und Indizes. HiveQL ist eine auf SQL basierende Abfragesprache und ermglicht dem Entwickler somit die Verwendung einer SQL-hnlichen Syntax. Im Sommer 2008 stellte Facebook, der ursprngliche Entwickler von Hive, das Projekt der Open-Source-Gemeinde zur Verfgung. Die von Facebook verwendete Hadoop-Datenbank gehrt mit etwas mehr als 100 Petabyte (Stand: August 2012) zu den grten der Welt. HBase ist eine skalierbare, einfache Datenbank zur Verwaltung sehr groer Datenmengen innerhalb eines Hadoop-Clusters. Die HBase-Datenbank basiert auf einer freien Implementierung von Google BigTable. Diese Datenstruktur ist fr Daten geeignet, die selten verndert, dafr aber sehr hug ergnzt werden. Mit HBase lassen sich Milliarden von Zeilen verteilt und efzient verwalten." Quelle: Wikipedia (http://de.wikipedia.org/wiki/ Apache_Hadoop)\nZuknftig mchte Walmart seine Big-Data Tools Open Source zur Verfgung stellen. Durch die Entwicklung mehrerer Tools zur Migration von Big Data plant Walmart von 10 unterschiedlichen Datenquellen auf eine zu reduzieren und von einem testweiten 10-node Hadoop Cluster auf einen 250-node Hadoop Cluster umzusteigen. "Apache Hadoop ist ein freies, in Java geschriebenes Framework fr skalierbare, verteilt arbeitende Software. Es basiert auf dem bekannten MapReduce-Algorithmus von Google Inc. sowie auf Vorschlgen des Google-Dateisystems und ermglicht es, intensive Rechenprozesse mit groen Datenmengen (Big Data, Petabyte-Bereich) auf Computerclustern durchzufhren. Hadoop wurde ursprnglich durch den Lucene-Ernder Doug Cutting initiiert. Am 23. Januar 2008 wurde es zum Top-LevelProjekt der Apache Software Foundation. Nutzer sind unter anderem Facebook, a9.com, AOL, Baidu, IBM, Imageshack und Yahoo. Das Hadoop Distributed File System (HDFS) ist ein hochverfgbares, leistungsfhiges Dateisystem zur Speicherung sehr groer Datenmengen auf den Dateisystemen mehrerer Rechner (Knoten). Dateien werden in Datenblcke mit xer Lnge zerlegt und diese redundant auf die teilnehmenden Knoten verteilt. HDFS verfolgt hierbei\nGem einer Online-Befragung durch die Agentur Interone im Februar/Mrz 2013, bei der insgesamt 400 Marketer aus Unternehmen sowie Agentur-Insider teilgenommen haben, sind 65% der Befragten der Meinung, dass die Bedeutung von Daten fr die Markenkommunikation stark zunehmen wird. Vor allem drei Datenquellen ermglichen kontextsensitives Marketing:\nKonsumenten vermessen digital ihr Leben, um sich selbst zu optimieren (Quantied Self) Unternehmen sind in der Lage, groe Datenmengen in krzester Zeit zu analysieren (Big Data) Daten werden ffentlich und ber Schnittstellen verfgbar gemacht (Open Data). Big Context entsteht durch eine Schnittmenge dieser Datenquellen. Mit Big Context wird die Markenkommunikation effektiver, individueller und involvierender. Marken sind durch die neuen Datenquellen in\nder Lage, ihre Kunden besser kennenzulernen und individueller anzusprechen. Sie knnen Kanle und Touchpoints wirksamer und virtuoser orchestrieren. Kampagnen lassen sich durch Daten kreativ anreichern und aktueller halten. Inhalte werden relevanter und resonanzfhiger, neue Ideen fr Kommunikation entstehen. (Quelle: Big Context - http://bigcontext.interone.de/) Die Befragung frderte zudem einige weitere, recht interessante Informationen zu Tage: 34% der Befragten knnen noch nichts mit Big Data anfangen 39% wissen nicht was Open Data ist\nAbb.: Zusammenhang von Big Context - http://bigcontext.interone.de/\n50% haben bisher noch nichts von Quantied Self gehrt Nur 13% sehen heute schon die Zukunft: Daten fr neue Produkte oder Services zu nutzen 20% versprechen sich davon vorrangig efzienter zu kommunizieren 28% sehen den grten Nutzen in einem besseren Verstndnis der Zielgruppe 38% sehen in der fehlenden Transparenz, welche Daten vorhanden sind, die wichtigste Hrde 37% halten eine fehlende Kultur im Umgang mit Daten fr die zentrale Barriere 9% sehen rechtliche Probleme\nAbsichten und Ziele sind. Daraus ergeben sich zentrale Erfolgskriterien, Hypothesen und Anforderungen. 2. Klein anfangen, statt gro denken\nIdentizieren Sie berschaubare Bereiche, in denen Sie ohne groes Risiko mit kleinem Budget mit Big Context experimentieren knnen. Ist Ihr Experiment erfolgreich, knnen Sie darber sprechen und Ihre Aktivitten ausweiten. Scheitert es, haben Sie nichts verloren. 3. Holen Sie sich Hilfe\nBig Context betritt zentrale Aspekte Ihres Unternehmens. Mittelfristig werden Marketer grere Daten-Kompetenzen aufbauen mssen. Gerade am Anfang ist es jedoch wichtig, den Stein ins Rollen zu bringen. Dafr ist externe Expertise hilfreich. 4. Experimentieren Sie\nBig Data wird zuknftig ein zentrales Element bei der Steuerung von Unternehmen darstellen. Jedoch muss bei der Einfhrung sowie der Nutzung auf ein paar ganze wesentliche Parameter geachtet werden, die aus der absolut empfehlenswerten Interone-Studie Big Context stammen: 1. Wissen, was man wissen will\nWer Neuland betreten will, geht Risiken ein. Umso wichtiger ist es sicherzustellen, dass der erste Schritt erfolgreich ist. Big Context schafft vielfltige neue Mglichkeiten. Um sich nicht zu verlieren, sollten Sie zuerst identizieren, was Ihre\nSie wollen mit Big Context neue Wege gehen? Experimentieren Sie, formulieren Sie Hypothesen, und stellen Sie neue Fragen. Reduzieren Sie lieber die Zahl der Datenstze, als zu komplex zu werden. Hug bersieht man bei Experimenten, dass man gerade eine wichtige Entdeckung gemacht hat. Viele der grten Innovationen sind zufllig entstanden.\nStellen Sie sicher, dass Ihre Big Context Aktivitten nicht zu technisch werden, sondern Ihren Kunden Mehrwerte in Form von hherer Relevanz, weniger Strung, neuer Services, besserer Kundenerlebnisse etc. bieten. Menschen wollen auch weiter emotional berhrt werden und sich an guten Geschichten und Ideen erfreuen. Daten knnen hierbei untersttzen Quelle: Interone-Studie Big Context http://bigcontext.interone.de/ Interessant sind hier auch die Ergebnisse einer im Oktober 2012 durchgefhrten Studie von IDC zum Thema Big Data. Auf die Frage Worin liegt Ihrer Meinung nach das Potenzial von Big-Data-Technologie auf Business-Ebene? kamen folgenden Antworten zustande: Und die Frage Welche Geschftsbereiche knnen den hchsten Business-Nutzen aus Big Data ziehen und welche Themen sind fr Sie relevant? wurde wie folgt beantwortet:\nInsofern wird Big Data gerade im Hinblick auf die Kostenoptimierung aber auch zur allgemeinen Unternehmenssteuerung zuknftig in vielen Fllen nicht mehr wegzudenken sein.\nDas Thema Big Data ist sicherlich kein Hype-Thema mehr, sondern absolute Realitt, die aktuell vielleicht noch nicht in allen Bereichen angekommen ist bzw. hug noch in den Kinderschuhen steckt, aufgrund der immer weiter steigenden Datenmengen aber zuknftig selbst vor Lieschen Mller nicht halt machen wird. Dabei wird sich das Wachstum der Datenmengen insbesondere durch Mobile Web und deren Nutzung sowie das Social Web zuknftig noch weiter beschleunigen. Daten werden zuknftig mehr und mehr zum Produkt!\nDa Daten hug sehr politisch sind, sollte das Thema Big Data zur Chefsache erklrt bzw. vom Chef nachhaltig berwacht und mitgetragen werden. Dabei wird der Wettbewerbsvorteil zuknftig nicht durch die Existenz bzw. die Generierung von Datenbergen, sondern vielmehr durch deren intelligente Verknpfung entstehen. So hat Barack Obama jetzt sind wir wirklich in der Politik die beiden Wahlen zu einem nicht unerheblichen Teil ber gezieltes Micro-Targeting gewonnen, indem rund 10 Terabyte an Rohdaten aus Webanalyse, Social Media, Apps, Soziodemographie, Medienplnen und -analysen, Anzeigenpreisen etc. von 100 Analysten ausgewertet wurden, um Unentschlossene und Bekehrbare in den Swing-States zu identizieren und gezielt anzusprechen. (Quelle: Interone-Studie Big-Data) In diesem Zusammenhang wird zuknftig auch ein neues Berufsbild Einzug in viele Unternehmen halten der DataScientist. Hilary Mason, Chief Data Scientist bei bit.ly und Meister dieser neuen Disziplin, hat Data Science einmal als Schnittstellenkompetenz beschrieben. Data Science liegt da, wo Computerwissenschaften, Statistik und Mathematik, Ingenieurskunst und Hacking, der neugierige, kreative Umgang mit Computern, Software und Algorithmen, zusammentreffen. Data Science ist ein multidisziplinrer Raum, in dem neue Ideen und Lsungen entstehen. Hilary Mason nennt die Menschen die diesen Raum bewohnen, awesome nerds. (Quelle: http://www.computerwoche.de/ a/wo-wissenschaft-und-business-it-zusammentreffen, 2527192#)\nAbschlieen mchte ich mit einem Zitat von Florian Resinger, Head of Online Communication & Web Marketing bei BMW, der ebenfalls in der Interone-Studie auf die Frage, worauf Marketer achten sollten, sofern sie erste Schritte in die neue Datenwelt gehen mchten, folgendes geantwortet hat: Die Kunst besteht nicht darin, Daten zu generieren, sondern handlungsrelevante Informationen zu erhalten. Angesichts der Flle an Mglichkeiten muss man mehr denn je wissen, was man will, was man sucht und ber welche Daten man bereits verfgt. Zudem sind Daten auch mit Vorsicht zu genieen. Hug werden einmalig bestimmte Kennzahlen festgelegt und nicht wieder hinterfragt. Daten werden dann zu Automatismen und entwickeln eine Eigendynamik. Dem ist eigentlich nichts mehr hinzuzufgen.\nBig Data Modebegriff oder Trend\nInterview mit Dr. Michael May, Fraunhofer Institut IAIS\nIm letzten Jahr wurden weltweit 1,8 Zettabyte (1,8 x 1021 Byte) an Daten generiert. Glaubt man Expertenprognosen, so wird sich das Datenvolumen alle zwei Jahre verdoppeln. Das Potential von Big Data ist gro. Durch die automatische Erfassung von Daten, den Siegeszug von Smartphones und die Durchdringung aller Lebensbereiche durch Social Media wird das Datenangebot in Zukunft immer grer werden. Wir haben Dr. Michael May, den Big Data-Experten des Fraunhofer Instituts, interviewt, der uns ber Potentiale, Mglichkeiten fr Unternehmen und neue Herausforderungen durch Big Data aufklrte.\nPersonen und Prozesse generieren weltweit immer mehr neue Daten und lassen das Datenvolumen stetig wachsen: 350 Billionen Meter Dokumente, 5 Millionen abgeschlossene Transaktionen pro Sekunde, 500 Millionen Online-Verbindungen. Daten aus Simulationen, Modellberechnungen, Social Media, etc. die Datenut wird immer grer. In diesem Zusammenhang liefern auch Facebook-Nutzer mit Kommentaren und Likes wichtige Informationen, die Marktrends vorgeben. Ein anderes Beispiel sind Konsumenten, die ihren Verbrauch ber intelligente Stromsysteme managen. IT-Systeme werden von den Datenlawinen regelrecht berrollt und sind mit der Auswertung meist berfordert. Welche Produkte kauft der Verbraucher von morgen? Welche Dienstleitungen und Services sind bei Zielgruppen gefragt und werden aktuell diskutiert? Und welche Trends kommen zuknftig auf uns zu? Big Data knnte diese Fragen beantworten. Doch ist das Thema mittlerweile auch bei deutschen Unternehmen angekommen und wird es hinreichend wahrgenommen? Oder ist das Thema nur ein Hype, der in naher Zukunft wieder abauen wird? Dr. Michael May vom Fraunhofer Institut stellte sich unseren Fragen in einem Interview.\nDr. May leitet seit 1998 die Abteilung Knowledge Discovery am Fraunhofer IAIS, die sich mit den Themen Data Mining, Maschinelles Lernen und Big Data befasst. Er leitet derzeit eine Anzahl von Big Data Projekten in Forschung und Wirtschaft und war fr die vom deutschen Wirtschaftsministerium gefrderte Potentialanalyse Big Data in Deutschland verantwortlich. Seine Forschungsschwerpunkte sind derzeit die Data-MiningAnalyse von verteilten Data Streams sowie die Analyse von Telekommunikations- und Mobilittsdaten.\nTechDivision: Big Data Modebegriff oder Trend? Ganz klar: Beides. TechDivision: Ab welcher Grenordnung spricht man von Big-Data? Gibt es heutzutage berhaupt noch Small Data? Wenn man von Big Data spricht, denkt man normalerweise an Datenmengen in den Grenordnungen von vielen Tera-, Peta- oder sogar Exabyte. Allerdings ist die Datenmenge (englisch: Volume) nur eines der drei kennzeichnenden Merkmale von Big Data. Die beiden anderen sind die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung (Velocity) und die Vielfalt und Heterogenitt (Variety) der Datenquellen. Zudem ist die Komplexitt der Analyse ein zentrales Kriterium. Was fr die eine Analyse, z. B. ein Text-Mining-Verfahren zur Sentiment-Erkennung, Big Data ist, mag fr das andere, z. B. eine simple Summenbildung nach Regionen, Small Data sein. TechDivision: Warum denken Sie ist der Hype um Big Data jetzt so gro? Der erste Grund ist die Verfgbarkeit immer grerer Datenmengen im Internet, aus Smartphones, aber auch in technischen Prozessen. Ein weiterer wichtiger Grund ist, dass in den letzten Jahren Open-Source-Tools zur Verarbeitung von Big Data breit verfgbar geworden sind, z. B. Hadoop. Sie haben einen gewissen Reifegrad erreicht, so dass sie fr viele Unternehmen interessant werden. Und natrlich haben Google, Facebook & Co. gezeigt, wie ganz auf Big Data gebaute Geschftsmodelle Unternehmen in sehr kurzer Zeit sehr reich machen knnen. Das begelt die Phantasie junger Start-Ups wie auch von Industriegiganten berall in der Welt. TechDivision: Welche Auswirkungen hat Big Data auf Unternehmen?\nRichtig verstanden ist Big Data in erster Linie kein Technologiethema obwohl es natrlich groen technologischen Sachverstand braucht, um es umzusetzen. Es geht darum, Entscheidungsprozesse in Unternehmen zu verndern und zu automatisieren, indem man sie auf die intelligente, sehr zeitnahe Auswertung von Daten sttzt, die im Geschftsbetrieb anfallen. Data Driven Enterprises heit hier das Schlsselwort. So verstanden knnen die Auswirkungen auf die Unternehmen fundamental sein. TechDivision: Welche Auswirkungen hat Big Data auf unsere Gesellschaft? Das beginnen wir gerade erst zu erahnen. Bei dieser Frage kommen ja fast reexartig Fragen des Datenschutzes hoch. Aber man sollte darber hinaus die positiven Aspekte, z. B. die Aussicht auf neue datengetriebe Entwicklungen in der Medizin, die Entwicklung energieefzienterer Verfahren mit den positiven Auswirkungen auf die Umwelt oder auch die Chancen fr eine validere Theorienbildung z. B. in der Soziologie, nicht vergessen. Anstze zu letzterem erleben wir gerade in der Theorie sozialer Netzwerke, wo inzwischen dank Facebook oder Twitter-Daten empirische Quellen vorhanden sind, von denen man vor 15 Jahren nicht einmal trumen konnte. TechDivision: Bei Fraunhofer waren Sie mageblich an der Studie Potenzialanalyse Big Data in Deutschland beteiligt. Welche Hauptergebnisse konnten Sie gewinnen? Die Potenzialanalyse wurde vom Bundeswirtschaftsministerium im Rahmen des TheseusProjektes gefrdert. Wir haben existierende Business Cases analysiert, Zukunftsworkshops in sechs verschiedenen Branchen und eine Online-Befragung durchgefhrt. Zusammengefasst lsst sich sagen: Grundstzlich ist das Thema in Deutschland angekommen. ber viele Branchen hinweg denken Unternehmen ber den Einsatz von Big Data nach. Innovationscenter und Big Data-Task Forces werden berall ins Leben gerufen. Aber es existieren auch Hemmnisse. Neben Problemen des Datenschutzes ein in dieser Ausprgung sehr deutsches Phnomen ist insbesondere die mangelnde Vertrautheit mit den neuen Technologien ein Problem. Was gegenwrtig am meisten bentigt wird, sind Orientierungshilfen wie erfolgreiche Use\nCases, Best Practices, Lsungsbersichten, aber auch Trainingsmanahmen. Das Jahr 2013 wird hier sehr spannend. TechDivision: Welche Handlungsempfehlungen geben Sie in Richtung Unternehmen? Jetzt mit Big Data zu beginnen und zu prfen, wo fr das eigene Unternehmen der Mehrwert und die neuen Geschftsmodelle liegen. Technologisches Know-How aufbauen. ber wahrgenommene Hemmnisse im Datenschutz nicht nur klagen, sondern gegebenenfalls prfen, wie sich mit datenschutzkonformen Angeboten speziell im deutschen Markt Wettbewerbsvorteile erzielen lassen. TechDivision: Warum ist es wichtig Personal in diesem Bereich auszubilden? Mangelnde Expertise wurde in unserer Potenzialanalyse als eines der Haupthemmnisse identiziert. Ausgebildetes Personal ist gegenwrtig am Markt nicht in ausreichendem Umfang verfgbar. Die neuen Technologien unterscheiden sich oft grundstzlich von bisherigen Paradigmen z. B. im Bereich der Business Intelligence. Um identizierte Chancen fr das Geschft wirklich nutzen zu knnen, ist es deshalb entscheidend, ber geeignet qualiziertes Personal zu verfgen. Neben der rein technischen Expertise ist es dabei wesentlich, eine Generation von Informatikern und Statistikern heranzuziehen, die in der Lage ist, technischmathematische Konzepte in Anwendungslsungen zu bersetzen. Das neue Berufsbild, das hierfr gebraucht wird, nennt sich Data Scientist. Am Fraunhofer IAIS bieten wir z. B. Schulungen an, um Mitarbeiter in Unternehmen gezielt in dieser Richtung zu qualizieren. TechDivision: Gibt es inzwischen StandardTools bzw. -Software fr den Umgang mit Big-Data oder ist das Ganze zu individuell und speziell fr Standardisierung?\nDer Markt ist noch zu sehr im Fluss, als dass man eine baldige Standardisierung erwarten knnte. Das Angebot an Open-Source- und kommerziellen Lsungen ist inzwischen nahezu unberschaubar. Neben wirklich neuen und innovativen Lsungen erhlt so manches lange verfgbare Produkt auch einen eiligen Big Data-Anstrich, wodurch die Landschaft noch unbersichtlicher wird. Auf lange Sicht wird es aber zu einer Konsolidierung kommen. TechDivision: Big Data in der Praxis knnen Sie uns Beispiele nennen? Der Finanzbereich protiert beispielsweise von Big DataTechnologie bei der automatischen Betrugserkennung in Kreditkartentransaktionen. Mit neuen sogenannten InMemory-Technologien ist es mglich, die riesigen Datenvolumina efzient und automatisiert nach neu auftauchenden Betrugsmustern zu durchsuchen. Eine entsprechende, vom Fraunhofer IAIS entwickelte, Technologie ist bereits bei Banken im Einsatz. Im Bereich der Social Media-Analyse haben wir eine Software entwickelt, welche mit intelligentem Text-Mining die vielen Millionen Postings eines Forums von Automobilnutzern analysiert und daraus Emotionen zu Automarken extrahiert. Ntzlich ist das beispielsweise fr Automobilhersteller zum Trendmonitoring. Und im ffentlichen Bereich entwickeln wir in einem Forschungsprojekt zusammen mit Anwendungspartnern gegenwrtig Werkzeuge, die TwitterNachrichten und andere Social Media-Daten mit intelligenten Text-Mining-Verfahren in Echtzeit analysieren, um sich frhzeitig ein Lagebild von einer Katastrophe machen zu knnen.\nDie grte Herausforderung von Big Data ist es, relevante Daten fr eine efzientere Geschftsstrategie zu erkennen. Meist ist es jedoch komplex, Informationen aus unbersichtlichen Datensammlungen herauszultern. Unternehmen stehen so zuknftig vor wettbewerbskritischen Herausforderungen.\nHendrik Stange, Fraunhofer Institut IAIS\nMit neuen Technologien zum datengesttzten Tante-Emma-Laden\nNoch nie standen die Chancen besser, um als Unternehmen oder Kunde auf vielfltige Weise von der Datenexplosion zu protieren. Tante Emmas Erben haben gelernt, dass es nicht nur auf eine efziente Wertschpfung ankommt, sondern dass man auch im E-Commerce-Zeitalter ein offenes Ohr fr die Bedrfnisse der Kunden braucht. Der entscheidende Unterschied: Waren es frher wenige hundert Kunden, sind es heute Millionen Stimmen, die tagtglich direkt oder indirekt mit den Unternehmen kommunizieren. Zusammen mit den innerbetrieblichen Daten aus den Wertschpfungsprozessen liefert dies die Ausgangsbasis fr innovative Vernderungen, wie intelligente Produkte, individualisierte Angebote und efzient ausgerichtete Prozesse.\nJeder ging gern zu ihr in den Laden, denn Tante Emma kannte ihre Kunden genau. Seit damals hat sich viel verndert, doch dieses natrliche Gespr und Fingerspitzengefhl fr die Bedrfnisse und Interessen wollen Handelsunternehmen fr ihre Kunden auch im Internet abbilden. Denn kaum eine Branche ist strker darauf angewiesen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Dienstleistungen sowie Angebote auf die jeweiligen Kundenbedrfnisse auszurichten, als der E-Commerce. Dies ist ein Grund, weshalb der IT-Branchenverband BITKOM den E-Commerce in einer Vorreiterrolle beim Einsatz von BigData-Technologien in Deutschland sieht. In Big Data steckt die Kraft innovativer Vernderung fr einen besseren Kundenservice, individuellere Angebote und efzientere Prozesse in einem dynamischeren Marktumfeld. Den Wissensvorsprung, um den Markt zu gestalten, generieren die Unternehmen nicht mehr nur aus einzelnen Datenbestnden und manuellen Auswertungen. Vielmehr steckt das Potenzial in der automatisierten Echtzeit-Analyse verknpfter Daten aus verschiedenen Quellen ber die Grenzen eines Unternehmens hinweg.\nEin Meilenstein fr die datengetriebene Entwicklung ist die Vernetzung unseres Alltages. Smartphones, Tablets und zuknftig sogar Datenbrillen lassen die Grenzen zwischen digitaler und physischer Einkaufswelt verschwinden. Gleichzeitig erzeugen sie zusammen mit den klassischen Datenquellen entlang der Wertschpfungsprozesse einen multidimensionalen Datenpool. Darin liegen wegweisende Herausforderungen fr Unternehmen. So sehen wir beispielsweise eine zunehmende Emanzipation des Kunden, der sich fragt: Wirklich (m)ein Angebot oder doch nur (t)eure Restposten? Der vernetzte Kunde validiert, evaluiert und vergleicht, und wird dabei zunehmend von Sensoren und Apps untersttzt. In der Folge wandeln sich seine Erwartungen und sein Verhalten und es steigen die Anforderungen an Unternehmen, ihre Angebote an den individuellen Bedrfnissen ihrer Kunden auszurichten. Dafr mssen die Unternehmen in den massiven Datenstrmen lesen und die Daten vor allem im Kontext verstehen knnen. So hat Google gerade erst seinen Nutzeranalysedienst Universal Analytics als Nachfolger von Google Analytics lanciert und trgt dem\nvernderten Nutzerverhalten durch ein gertebergreifendes Tracking Rechnung.\nrelevanten Daten ganzheitlich betrachtet und analysiert. Das Potenzial von Big Data entfaltet sich somit erst durch die Verknpfung der Datenbestnde ber Grenzen hinweg.\nBig Data gro, unterschiedlich, rasant\nInsgesamt steht das Phnomen Big Data heute erst am Anfang. Weltweit gehen die Schtzungen weit auseinander, wie tief der Datenozean ist und wie schnell er sich weiter fllt. Unterm Strich wird man sich schnell einig, dass es so viele Daten sind, dass traditionelle Analysewerkzeuge an ihre Grenzen stoen. Dabei sind es nicht nur die Datenvolumen allein, die Big Data ausmachen. Kennzeichnend fr Big Data sind im Kern drei Eigenschaften, die auch als 3 Vs bezeichnet werden: Volume, Variety, Velocity. Volume steht fr die groe Menge der zu analysierenden Daten; Variety fr deren Verschiedenartigkeit in Bezug auf Datentyp und Ursprung. Velocity beschreibt die hohe Geschwindigkeit der Datengenerierung und damit auch wie gro der Datenstrom ist, den es in Echtzeit zu analysieren gilt. Wobei man sich nicht einzelne Dateninseln wie etwa aus dem Kundenservice oder Warensystem ansieht, sondern mglichst alle\nIn diesen Datenozeanen liegen wahre Schtze. So erklren es Big-Data-Experten und verweisen auf erfolgreiche Geschftsanwendungen. Dabei sind es nicht mehr nur die Namen der Big 5 der Internetbranche Yahoo, Google, Amazon, Facebook, Twitter die genannt werden. Es sind Banken, Versicherungen, Pharmaunternehmen, Telekommunikations- und Industrieunternehmen, die BigData-Anwendungen aktiv fr ihr Geschft nutzen. Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts fr Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS haben weltweit 50 Big Data Anwendungen systematisch aufbereitet und dabei charakteristische Unternehmensbereiche je nach Branche identiziert (siehe Abb. 1). Fr den Handel zeigt sich der Schwerpunkt im Bereich Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung. Unternehmen starten mit ersten BigData-Anwendungen im Bereich der Absatzprognose, des Marktmonitoring oder Kundenfeedbackanalyse.\nAbb. 1: Anwendungen fr Big Data je nach Branche und Unternehmensbereich (n=50, Quelle: Fraunhofer IAIS)\nWegbereiter wie Google, Yahoo oder Amazon zeigen, welcher Mehrwert in Big Data auch fr den E-Commerce steckt. Wer sich anschaut, wie Google die verschiedensten Facetten des Internets in Millisekunden durchforstet oder das Nutzungsverhalten zu nutzerzentrierten Landkarten verdichtet, will auch selbst von derartigen Techniken protieren, um die eigenen Daten zu analysieren und visuell zu explorieren.\nund Dynamisierung der Prozesse dazu, dass selbstoptimierende Verfahren nicht nur bei der Prozesssteuerung und Qualittssicherung entscheidend mitwirken, sondern auch im Bereich Sicherheit und Kundenservice. Insbesondere im Kundendialog entstehen viele unstrukturierte Daten. So ist in den E-Mail-Rckfragen, Supportanfragen oder Beschwerden wie auch in den sozialen Medien, Blogs und Produkttests wertvolles Feedback zu den eigenen Angeboten und der Unternehmenswahrnehmung kodiert. Wozu Big Data im Stande ist, zeigt das Fraunhofer IAIS mit seiner EmotionsMonitoring-Infrastruktur (siehe Abb. 2) Mit intelligenten Verfahren aus dem Technologiestack Smart Semantics knnen Emotionen zu verschiedenen Produkten bzw. Produkteigenschaften identiziert werden. Dafr wurden im genannten Anwendungsfall ber 30 Millionen Postings eines Community-Forums in kurzer Zeit ausgewertet. Wobei nicht einfach auf positiv oder negativ aufgeladene Worte geachtet, sondern der komplexe Sinnzusammenhang jedes Nutzerbeitrages beachtet wurde. Mit entsprechender Visualisierung ist das Resultat fr jeden anschaulich nutzbar. Damit sind die Stimmungen und Meinungen der Kunden nicht nur fr den Kundenservice, die Produktentwicklung oder das Qualittsmanagement verwendbar. Auch das Online-Marketing protiert vom Monitoren der Stimmungslage. Insbesondere im Online-Marketing sehen Branchenvertreter gegenwrtig den individualisierten Transport von Markenkern-Botschaften im Fokus. Am Ende steht ein Social Context Aware Advertising, das dezent begleitet und vor allem punktgenau ins Bewusstsein des Konsumenten rckt.\neCom-Roadmap Big Data\nWo der Mehrwert fr E-Commerce und fr den Versandhandel liegt und welche Herausforderungen und Probleme gesehen werden, wurde von Branchenvertretern und Teilnehmern eines Zukunftsworkshops Big Data am Fraunhofer IAIS diskutiert. Das Ergebnis wurde aufbereitet, gebndelt und zu einer branchenspezischen Roadmap speziell fr den Online- und Versandhandel verdichtet. Die Mglichkeiten, Big Data im E-Commerce zu nutzen, sind hnlich vielfltig wie der Variety-Aspekt bei Big Data. So wnschen sich Entscheider ganzheitliche Lagebilder zur aktuellen Geschftslage mit allen Einussfaktoren und Abhngigkeiten, ergnzt um Trendprognosen und Konsummuster vieler Millionen Menschen. Der gleichzeitige Blick auf Wettbewerb, Warenbestnde, Bestellungen, Kunden und soziale Trends ist fr die ECommerce-Branche von groer Bedeutung. Die Unternehmen versprechen sich gesteigerte Reaktionsfhigkeit und datengesttzte Entscheidungen mit Weitblick. Kurzfristig untersttzen sollen u. a. EchtzeitMonitoring ber die Verfgbarkeit bestimmter Artikel bei verschiedenen Hndlern. Auch der Bereich SaaS/ Outsourcing und Kernkompetenzorientierung bleiben diskutierte Themen. Langfristig fhrt die rasante Vernetzung\nber den Erfolg entscheidet am Ende, wer weiterhin verkauft. So werden die Produktprsentationen in OnlineShops zunehmend komplexer und beziehen den Konsumenten mit ein. Die Mglichkeit, ein Foto des Kunden einzufgen, um anzuprobieren, die neue Schrankwand virtuell schon im eigenen Zimmer zu bewundern oder die Information zum Wein im Brillenglas zu lesen dieses Augmented Shopping erfordert Werkzeuge fr das Verarbeiten und Auswerten groer Datenmengen in Echtzeit.\nGrundlage der ersten Erkenntnisse ist das weitere Vorgehen zu strukturieren und messbare Erfolgskriterien fr die Fortfhrung des Dachprojektes zu bestimmen. Am Ende wird Big Data Excellence erreicht, wenn ein kontinuierlicher, datengesttzter Verbesserungsprozess in der Wertschpfung etabliert ist.\nEine Vielzahl verschiedener Big-Data-Werkzeuge und Technologien steht bereit, die alle auf den Wissensvorsprung in Echtzeit abzielen. Smart Semantics ist ein Technologiebndel, um Social Data zu analysieren. Es kombiniert statistische und linguistische Verfahren, um Inhalte, Meinungen und implizite Beziehungen in geschriebenen Aussagen aufzudecken. Ein Anwendungsbeispiel ist die Verbindung von Kundenfrustration mit CRM und Qualittsmanagement. Mobile Analytics erschliet das Verhalten der Nutzer und liefert Customer Insights. Eingesetzt werden Methoden zur Mustererkennung, regelbasierten Beschreibung von Verhaltensweisen oder Besucherstromanalysen. Die Auenwerbung nutzt Mobile Analytics.\nBig Data Excellence erreichen Unternehmen in der Praxis ber ein agiles, iteratives Vorgehen. Das Fundament bildet das Wissen um Big Data und eine unternehmenseigene BigData-Strategie. Aus der strategischen Bedeutung heraus ergibt sich die Notwendigkeit der Untersttzung durch das Management. Fr eine zentrale Fragestellung kann eine vorgelagerte Pilotstudie erste Antworten liefern und Risiken, Mehrwerte und Kosten besser abschtzen lassen. ber die Denition konkreter Use Cases erarbeitet ein interdisziplinres Projektteam einen Proof-of-Concept. Auf\nAbb. 3: Lambda-Architektur fr Big Data (Quelle: Fraunhofer IAIS)\nVisual Analytics setzt den Entscheider ans Steuer. Interaktive Visualisierungstechniken zur Darstellung komplexer Resultate und Echtzeit-Dashboards werden kombiniert mit Ad-hoc-Analysefunktionalitt (z. B. Clustering). Den Grundstein fr Big Data Analytics legt eine exible und skalierbare Architektur. Beispiele wie die LambdaArchitektur von Nathan Marz (siehe Abb. 3) kombinieren die schnelle Analyse einkommender Daten mit komplexeren, weniger zeitkritischen Analysen im Batch. Wie die Architektur mit Softwareprodukten gleich ob kostengnstige Open-Source oder kommerzielle Lsungen instanziiert wird, hngt vom konkreten Setting ab. Dies birgt allerdings auch Gefahren. Alle Entscheidungen im Kontext von Big Data setzen ein umfassendes Verstndnis der Konzepte und Technologien voraus. Nicht jede wenn auch frei nutzbare Lsung ist fr den jeweiligen Zweck geeignet. Es berrascht nicht, dass erste Unternehmen enttuscht von ihren ersten Gehversuchen mit Big Data zurckkehren. Laut einer Innovationspotenzialanalyse (www.bigdata-studie.de) wnschen sich 95% der\nData Scientists die Architekten von Big Data\nDie Architekten des Erfolgs sind Data Scientists. Eine Berufsgruppe mit Zukunft. US-Marktforscher Gartner schtzt den Bedarf an Data Scientists weltweit auf ber vier Millionen. Schulungsangebote zum Data Scientist werden deshalb zunehmend angeboten. Fr den Einstieg in Big Data ist es jedoch wichtig, erst einmal von Einzeltechnologien zu abstrahieren und sich modular einzelnen Aspekten wie BigData-Architekturen, Big Data Analytics oder Visual Analytics zu widmen. Anwendungsorientierte Angebote arbeiten direkt in einem Living Lab Big Data, um Technologien und Lsungsanstze anhand praktischer Anwendung anfassbar zu machen und Best Practices zu vermitteln.\nWeitere Hindernisse fr den Einsatz von Big Data sieht jedes zweite Unternehmen im Bereich Datenschutz & Datensicherheit und dem Setzen der richtigen Prioritten. Dabei sind der Schutz der Privatsphre und das Extrahieren relevanter Informationen fr individuelle Angebote lngst kein Widerspruch mehr. Viele Bedenken bei den Kunden sind urschlich meist auf negative Vorflle oder fehlenden Transparenz zurckzufhren. Offenheit im Umgang mit Big\nUnternehmen gezielte Frderung in Form von Best Practices und Trainings, gefolgt von Anbieter- und Lsungsbersichten.\nData und gleichzeitig ein striktes Umsetzen des Privacy by Design-Konzeptes machen Datenschutz und Informationssicherheit zum integralen Bestandteil jedes Produktes oder Services. Aber auch die Politik ist gefordert, die Rahmenbedingungen fr einen modernen Datenschutz zu schaffen. Big Data bedeutet aber auch aktive Sicherheit fr den Kunden. Neue Fraud-Mining-Technologien erkennen zuverlssig Betrugsversuche mit Informationen aus Big Data. Der entscheidende Mehrwert entsteht durch die Kombination verschiedener Daten und setzt auf die komplexe Vernetzung der Fakten zu nachvollziehbaren Entscheidungen, warum ein Vorgang als verdchtig eingestuft wurde. Diese Vernetzung und der Einsatz semantischer Verfahren bieten schon heute den Wissensvorsprung in Bezug auf den Wahrheitsgehalt der teils subjektiven oder fehlerhaften Daten.\nMit Big Data knnen die Unternehmen auf einen Technologiebaukasten und intelligente Analysewerkzeuge zugreifen, die es ermglichen, datengetriebene Entscheidungen im bergeordneten Kontext zu treffen und gleichzeitig mit Gespr fr den jeweiligen Kunden und dessen Situation berzeugende Angebote zu offerieren. Es ist diese ganzheitliche Sicht, die den Wert von Big Data ausmacht. Mit der Verfgbarkeit von immer mehr Datenbestnden und dem gezielten Erfassen neuer Daten wchst auch Big Data mit seinen Aufgaben. Unternehmen knnen auf Best Practices und umfangreiches Know-how zu Big Data zugreifen. Die Technologien zur Verarbeitung und Auswertung sind kostengnstig nutzbar und Daten knnen in jeglicher Form verarbeitet werden. Alles zusammen bildet die Basis fr neuartige Wertschpfungsmodelle in jeder Branche.\nInterview mit Dr. Clemens Wass, Rechtsexperte\nBig Data steht nicht nur fr groe Datenmengen, sondern auch fr unstrukturierte Informationen aus den verschiedensten Bereichen. Daten werden in krzester Zeit gesammelt, analysiert und ausgewertet. Je grer der Datenberg wird, desto grer ist auch die Gefahr des Missbrauchs und Kontrollverlustes. Big Data Anwendungen haben nicht nur groes Potential fr die Wirtschaft, sondern knnen auch zur Lsung gesellschaftlicher Probleme beitragen. Umfangreiche Daten-Analysen treffen jedoch nur dann auf die Akzeptanz der Verbraucher, wenn der Datenschutz auf hohem Niveau gewhrleistet ist. Wir haben uns mit dem Rechtsexperten Dr. Clemens Wass ber Big Data und die rechtlichen Rahmenbedingungen unterhalten ein Experteninterview.\nBig Data vs. Privatsphre?\nIm Zeitalter groer Datenberge lassen sich ziemlich przise Vorhersagen ber die Eigenschaften von Facebook-Nutzern machen. Egal, wie sehr Facebook die Daten seiner User auch schtzen mag, durch die Kombination aller vorhandenen Daten knnen exakte Prognosen ber einzelne Nutzer gemacht werden das behaupten zumindest viele Daten-Wissenschaftler. Die meisten Menschen denken, aus ihren Facebook-Posts lasse sich nichts Spannendes herauslesen. Aber das stimmt nicht. Data-Wissenschaftler knnen mit diesen Daten sehr wohl etwas anfangen. Indem sie Verbindungen zu ihren Freunden mit bercksichtigen, lassen sich Eigenschaften wie die Intelligenz oder ihre politische Einstellung mit einer bemerkenswerten Przision vorhersagen, so der MITProfessor Erik Brynjolfsson. Der entscheidende Punkt ist es, zwei Datenquellen zusammenzufhren. Dann knnen anonymisierte Daten Personen zugeordnet werden. Unternehmen nutzen diese Kenntnisse bereits, indem sie Gutscheine aufs Handy zusenden und dabei Informationen ber Einkufe im Netz mit Smartphone-Daten zum Aufenthaltsort verschiedener Personen miteinander verknpfen. Laut Aussagen des Daten-Wissenschaftlers Brynjolfsson gibt es bereits eine Reihe von Start-Up Unternehmen, die smtliche ffentliche Informationen ber Menschen sammeln und zu Prolen zusammenfassen. Die Folge ist das Verschwinden von Privatsphre. Bundesverbraucherministerin Ilse Aigner bezeichnete die groen Datenmengen auf dem Safer Internet Day 2013 als das Gold des digitalen Zeitalters. In diesem Zusammenhang sei es auch notwendig, klare Regeln und Grenzen fr die Datennutzung zu denieren. So msse gerade bei Big Data-Anwendungen der Datenschutz bereits im Design bercksichtigt werden und die Selbstbestimmung der Betroffenen gewahrt bleiben, indem Nutzer aktiv einwilligen mssen. Dies wrde vor allem dann gelten, wenn Nutzerprole gebildet werden, so Aigner. Eine Massenauswertung ist nur bei effektiv anonymisierten Daten gerechtfertigt. Laut Aigner reiche es hier nicht, nur Namen zu lschen, denn Bewegungsdaten knnten auch einfach ohne Namen oder Telefonnummer zugeordnet werden, wenn beispielsweise jemand bestimmte Aufenthaltsorte einer Person kennt.\nBITKOM-Prsident Prof. Dieter Kempf ergnzte auf der Veranstaltung Safer Internet Day 2013, dass durch die fortschreitende Digitalisierung in den Bereichen Energie, Gesundheit, Verkehr, Bildung und ffentliche Verwaltung das Datenvolumen noch mehr wachsen wird: Der Wert digitaler Infrastrukturen liegt in der sinnvollen, kontrollierten Nutzung von Daten zum Wohl des einzelnen Menschen sowie der Gesellschaft insgesamt. Ilse Aigner fordert, eine EU-Datenschutz-Grundverordnung zgig voran zu bringen und europaweit durchzusetzen, um Verbraucher und Internetnutzer ausreichend schtzen zu knnen. Das Datenschutzrecht msse endlich auch im Informationszeitalter verankert werden und das auf europischer Ebene. Angesichts immer perfekterer Aufzeichnungs- und Analysetechniken sei eine breite Debatte ber den Datenschutz notwendig. So sei es jetzt wichtig, den Rahmen fr Datenschutz und Big Data festzulegen, bevor es zu spt sei, erklrt Aigner.\nDr. Clemens Wass, MBL, MBA, ist ausgebildeter Wirtschaftsjurist mit langjhriger Berufserfahrung in internationalen Technologie-Unternehmen. Neben verschiedenen innovativen rechtlichen Projekten ist Dr. Wass Unternehmensberater (Schwerpunkt Innovationsmanagement, geistiges Eigentum und Datenschutz) sowie externer Lektor an der Wirtschaftsuniversitt Wien am Institut fr Entrepreneurship & Innovation.\nTechDivision: Welche rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten, wenn mit Big Data gearbeitet wird? Big Data ist ein neuer Begriff, den die Rechtsordnung als solchen nicht kennt. Wie bei vielen Trends wird ber genaue Denitionen in Fachkreisen noch diskutiert. Wenn wir Big Data jedoch simpliziert als eine groe Anhufung von Datenmengen betrachten und uns berlegen, was man mit Daten alles machen kann, wird schnell klar, dass weite Bereiche der Rechtsordnung betroffen sein knnen. Dennoch treten aus der Masse von anwendbaren Normen sicherlich das Datenschutzrecht und das Urheberrecht hervor. Die Situation ist im weitesten Sinn europaweit vergleichbar, da hier eine gewisse Harmonisierung aufgrund einschlgiger Richtlinien existiert. Selbstverstndlich kommen auch etliche verwaltungsrechtliche Vorschriften oder auch das Wettbewerbsrecht hinzu. Viele Fragen sind fr Juristen komplett neu, so wie das Recht hug der Technologie zeitlich hinterherluft. Oft wird erst die Rechtsprechung bei der Auslegung der einzelnen Gesetze in Bezug auf Big Data Gewissheit und Vertrauen schaffen. Jedoch mssen sich Unternehmen dennoch so gut wie irgendwie mglich mit den rechtlichen Aspekten der Thematik auseinandersetzen, um kein unntiges wirtschaftliches oder rechtliches Risiko einzugehen und auch um Kunden nicht zu verrgern. Es sind bereits einige Unternehmen zu beobachten, die gerade das publikumswirksame Thema Datenschutzrecht bei dem es schlielich um den Schutz der Privatsphre eines jeden von uns geht gezielt auch zur Schaffung eines USPs und zu Marketingzwecken einsetzen. Nmlich durch datenschutzkonformen Umgang, der auch klar mitgeteilt wird. TechDivision: Drfen Unternehmen und Entwickler einfach groe Datenmengen nach Lust und Laune auswerten und verwenden? Auch hier ist zuallererst die Frage zu stellen, um welche Daten es sich handelt. Sind es tatschlich die eigenen Daten\neines Unternehmens und sind keine personenbezogenen Daten betroffen, wird es weniger Probleme geben, als wenn die Daten von Dritten stammen und private Informationen ber Menschen enthalten. Ich muss die Privatsphre der Betroffenen achten und ich darf auch aus urheberrechtlicher Sicht nicht einfach die Datenbank eines anderen ohne Genehmigung anzapfen, selbst wenn ich dies technisch ber Schnittstellen knnte. Die Versuchung ist selbstverstndlich gro, alle Daten zu verwenden und auszuprobieren, was man damit machen kann. Die Datenbestnde erscheinen derzeit wie eine groe Kiste mit LEGO Bausteinen und Unternehmen und Entwickler probieren einfach aus, welche innovativen Anwendungen damit geschaffen werden knnen. Nach Lust und Laune geht es allerdings sicher nicht, auch wenn es Spa macht und selbst wenn dabei Wert geschaffen wird. Unternehmen mssen sich im Rahmen der Gesetze bewegen. So lstig gewisse rechtliche Vorschriften auch mitunter erscheinen mgen, letztlich knnen wir doch froh sein, dass diese uns ein gewisses Schutzniveau bieten. Selbst in den USA, wo gerade die Google Brille vorgestellt wird, und wo Datenschutz typischerweise weniger Beachtung ndet als in Europa, wird der Ruf nach rechtlicher Klarheit laut. Persnlich mchte ich nicht, dass mittels Google Brille und Gesichtserkennung sofort jeder auf der Strae beispielsweise meinen Beruf, meine Adresse, meine Telefonnummer und meinen Freundeskreis etc. kennt von sensiblen personenbezogenen Daten, wie etwa Gesundheit, ganz abgesehen. TechDivision: Was geschieht, wenn personenbezogene Daten betroffen sind oder wenn auf fremde Datenbanken zugegriffen wird? Wenn personenbezogene Daten ins Spiel kommen, ndet das Datenschutzrecht Anwendung. Dies kann jedoch unterschiedlich ausgestaltet sein, je nachdem wo der Betreiber seinen Sitz hat und je nachdem welches nationale Recht anwendbar ist. Grundstzlich gilt im Datenschutzrecht: Es ist unzulssig personenbezogene Daten zu verarbeiten, auer wenn ich eine spezielle Rechtfertigung dafr habe, wie etwa eine gesetzliche oder eine vertragliche Ermchtigung. In Kundenbeziehungen ist es daher so, dass der Nutzer der Verarbeitung ausdrcklich zustimmen muss. Zudem kommt, dass der Grundsatz der Sparsamkeit im Umgang mit Daten gilt. Es drfen die Daten\nwirklich nur fr den Zweck verarbeitet werden, fr den der Nutzer diese zur Verfgung gestellt hat. Natrlich fragt man sich bei der Taschenlampen-App, die man sich fr sein Smartphone heruntergeladen hat, dann schon, warum diese auf die GPS Position zugreifen mchte. Vorteil hier ist, dass Smartphones bei der Installation von Apps zumindest teilweise darauf hinweisen, welche Daten bermittelt werden, was immerhin ein Anfang ist. Wenn ein Unternehmen oder auch ein privater ohne Genehmigung, also ohne jegliche Lizenz, auf fremde Datenbanken zugreift, benden wir uns typischerweise im Leistungsschutzrecht des Urheberrechts. Der Hersteller einer Datenbank, fr die eine wesentliche Investition erforderlich war, hat weitreichende Rechte an seiner Datenbank. Selbstverstndlich kann er den Zugang untersagen, aber auch mitunter angemessenes Entgelt bzw. Schadenersatz fordern. Unter Mitbewerbern kann auch ein Versto gegen das Wettbewerbsrecht vorliegen. Solche Themen sind nicht neu, selbst die Verlinkung von Inhalten kann je nach Ausgestaltung schon eine Ausbeutung der Leistung eines anderen darstellen. TechDivision: Sie fhrten ja auf eigene Initiative eine Befragung mehrerer Unternehmen durch, wie diese mit Daten umgehen. Wie sind Sie vorgegangen und was waren Ihre Ergebnisse? Ich habe im Juli 2011 51 sterreichische Unternehmen und Institutionen kontaktiert, zu denen ich einen persnlichen Bezug hatte, und um Auskunft hinsichtlich der ber mich gespeicherten Daten gebeten. Ich wollte wissen, woher sie die Daten haben, wozu sie die Daten verwenden, an wen sie die Daten weitergeben, ob Daten ins Ausland bermittelt werden, etc. Die Auswahl war umfassend und hat verschiedenste Branchen umfasst, wie etwa meine Banken und Versicherungen, Einzelhandelsunternehmen bei denen ich eine Vorteilskarte habe, meine frheren Arbeitgeber, IT Unternehmen, bei den ich einen Account habe, Telekommunikationsunternehmen etc. Grundlage war der datenschutzrechtliche Auskunftsanspruch, den jeder Brger in der EU gegenber datenverarbeitenden Unternehmen hat. Die Erkenntnisse waren durchaus spannend. Ich hatte eine Rcklaufquote von beachtlichen 95%, was natrlich aber auch daran liegen mag, dass ich Jurist bin und die Anfrage per eingeschriebenem Brief verschickt habe aber immerhin. Die Qualitt der Beantwortung war sehr\nunterschiedlich, auch wenn alle beteuert haben, wie wichtig ihnen das Thema ist. Whrend einige sehr professionell geantwortet haben, mitunter sogar unter Hinzuziehung von Datenschutz- und Datensicherheitsexperten, wussten andere noch nicht einmal, dass Nutzer ein solches Auskunftsrecht haben. Nur wenige reagierten beleidigt auf meine Anfrage, der Groteil war sehr interessiert und hat dies zum Anlass genommen, sich besser ber dieses Thema zu informieren. Ein groes und bekanntes Mbelunternehmen hat sogar extra einen Experten engagiert, um Prozesse neu zu organisieren. Hier zahle ich dann auch gerne weiterhin mit meiner Kundenkarte. Durch die Anfrage sind einige falsche oder widersprchliche Informationen aufgetaucht, die ich als Betroffener selbstverstndlich korrigieren lassen kann. Interessant waren fr mich auch vergangene Befunde aus meiner Krankenakte, an die ich mich schon fast nicht mehr erinnern konnte. Bezeichnend war schlielich auch, dass viele Unternehmen gar nicht wussten oder recherchieren konnten, welche Daten sie ber mich haben. Gerade bei einzelnen IT Unternehmen wei ich, dass dort mehr Daten von mir vorhanden sind, weil ich wei, dass ich diese Daten einmal preisgegeben habe. Ich unterstelle den Unternehmen nicht, dass sie dies absichtlich bei der Beantwortung zurckgehalten haben. Ich vermute eher, dass sie einfach selbst nicht immer wissen, wo die Daten sind. Bei der Frage hinsichtlich der bermittlung ins Ausland kamen relativ wenige Antworten, obwohl dies aufgrund von Cloud Services und Informationsverbundsystemen in Konzernen vermutlich deutlich mehr htten sein mssen. TechDivision: Welche Gefahren sehen Sie durch Big Data? Big Data ist klarerweise auch der nchste groe Schritt hin zum glsernen Menschen und zu Utopien wie von Orwell und Huxley. In einer Hollywood Komdie rief ein ehemaliger Agent einmal bei der CIA an und wollte Geheimdienstinformationen ber seinen zuknftigen Schwiegersohn. Die Auskunft wurde ihm verwehrt, aber zugleich wurde er auf eine Internetsuchmaschine verwiesen mit der Aussage: "Wir wissen auch nicht mehr als die!". Und tatschlich: Wenn man sich gewisse Transparenzberichte groer IT Unternehmen ansieht, geht daraus klar hervor, dass die Anfragen von staatlichen Einrichtungen an Internetdienstleister stark ansteigen. Wir alle sind bereits\nheute wesentlich transparenter als vor der Zeit des Internet. ngste zu schren ist natrlich keine Lsung, aber wir drfen das Thema Privatsphre nicht ignorieren. Weder aus privater noch aus unternehmerischer Sicht. TechDivision: Welche Chancen sehen Sie durch Big Data? Die Analyse von groen Datenmengen bietet ungeheuere Mglichkeiten. Ich bin mir sicher, dass in beinahe jedem Lebensbereich Big Data Analysen mglich sein werden. Es gibt nur weniges, was man nicht messen kann. Und was man messen kann, kann man dank neuer Technologien immer besser analysieren. Dadurch wchst oft der Komfort, es werden neue wissenschaftliche Erkenntnisse erzielt, es wird ein hherer volkswirtschaftlicher Nutzen erzielt, was in einer Wissensgesellschaft natrlich von groer Bedeutung ist. Die Fabriken der Zukunft stehen schon heute in unseren Kpfen oder in unseren Rechenzentren. Wenn ich nur in einen mir nahen Anwendungsbereich, die Rechtsinformatik, sehe, dann kann ich mir vorstellen, dass Big Data zu mehr Transparenz im Recht fhren kann, zu besseren und faireren Entscheidungen, zu einer strkeren direkten Demokratie, und somit letztlich zu mehr Gerechtigkeit. Dieser soll das Recht schlielich dienen. Aber auch hier ist Vorsicht angesagt, etwa beim Schutz von Minderheiten. Denn nur weil eine Million "Likes" zu einem Thema eine Datenbank befllen, heit dies noch lange nicht, dass dies aus einer umfassenden gesellschaftlichen Sicht auch so erwnscht ist. TechDivision: Wie knnen sich Menschen am besten gegen Missbrauch ihrer Daten schtzen? Jeder Mensch muss letztlich fr sich selbst entscheiden, wie er mit dem Schutz seiner Privatsphre umgehen mchte. Je mehr Daten ich preisgebe, desto grer ist das Missbrauchsrisiko. Es kommt aber natrlich auch darauf an, wem ich die Daten gebe. Zum Glck gibt es oft noch die Wahl, obgleich wir den Komfort zunehmend gewohnt werden und nicht mehr darauf verzichten wollen. Ich kann im Supermarkt noch mit Bargeld bezahlen, dann bin ich anonym. Bei Zahlung mit meiner Bankomatkarte lassen sich schon starke Muster erkennen, etwa wo und wieviel ich bei wem einkaufe. Wenn ich dazu noch eine Kundenkarte zum\nSammeln von Punkten verwende, bin ich schon ein sehr glserner Kunde. Wenn ich im Internet neue Cloud Services nutze, verwende ich hug ein Log-In, wodurch auch hier die Transparenz steigt. Wenn ich US-Lsungen verwende, kann dank Patriot Act auch der dortige Geheimdienst mitlesen. Fr Interessierte empehlt es sich, Auskunft- und Richtigstellungsbegehren zu stellen. Dies ist gegenber europischen Datenverarbeitern verhltnismig unkompliziert und kann sehr aufschlussreich sein. Je nach Antwort kann ich dann entscheiden, ob ich zu einem anderen Anbieter wechsle, und dann am besten gleich auch beim alten Datenverarbeiter den Antrag auf Lschung meiner Daten stelle. Ob dies dann tatschlich auch passiert ist eine andere Frage, denn das Problem bei datenschutzrechtlichen Versten ist, dass sie oft unsichtbar sind. Wenn meine Brieftasche gestohlen wird, merke ich es bald. Wenn meine Privatsphre verletzt wird, passiert das oft nur still und heimlich.\nLaut Prof. Kempf untersttzt die IKT-Branche das Vorhaben der EU, den Datenschutz in Europa auf ein einheitliches Niveau zu bringen. Dabei msse aber verhindert werden, dass die neuen Regelungen eine sinnvolle Nutzung von Daten zu stark einschrnken oder sogar unmglich machen. So besteht die Gefahr, dass die bereits eingegrenzten Freirume fr eine zuverlssige Datenverarbeitung weiter eingeengt werden und mit brokratischen Informations- und Dokumentationspichten berladen werden. Kempf verdeutlicht, dass nur ein sinnvoll eingesetzter Datenschutz Vorteile bringt. In diesem Zusammenhang sei es Aufgabe der Gesetzgeber, Anreize zu schaffen, damit Daten anonymisiert oder verschlsselt verarbeitet werden, um Missbrauch zu verhindern.\nBig Data und Customer Journey Trume werden wahr...\nThorben Fasching, hmmh\nDie Customer Journey in Online Shops wird heute zwar vielfach analysiert, ein wirklicher Mehrwert fr den Kunden entsteht dadurch hug aber nicht. Es hakt nicht selten am richtigen Wissen, um geeignete Ableitungen aus den Analysen zu bilden. Oft knnen mit Untersttzung von kompetenter Seite die vorhandenen Problemstellungen gelst und die Relevanz der Marketingaktivitten deutlich erhht werden.\nSie wissen, dass Ihre Kunden durchschnittlich vier Werbemittelkontakte bentigen, bis diese ihren Kauf abschlieen und dass dieser Prozess in etwa zwei Tage dauert. Welchen Nutzen ziehen Sie aber aus diesen Informationen? Die entsprechenden Datengrundlagen sind meist vorhanden, aber es fehlt an sinnvollen Verwendungsmglichkeiten dafr.\nOnline-Betrachtung der Customer Journey Analyse weist diese Ketten als abgebrochen aus, obwohl diese Kunden nachweislich Umsatz eingebracht haben. Das Ergebnis: Sie ziehen falsche Schlsse aus diesen Ketten. Ein leider immer noch hug auftretendes Phnomen im Online Marketing ist das Giekannenprinzip. Die Werbebotschaften der Advertiser erreichen die Kunden oftmals zur falschen Zeit am falschen Ort. In welcher Phase sich dieser in der Customer Journey bendet, wird hug nicht mit in die Aussteuerung der Werbemittel miteinbezogen. Die Folge sind Streuverluste und damit verlorenes Budget. Ein prominentes Beispiel ist an dieser Stelle Retargeting. Aus eigener Erfahrung knnen Sie sicherlich von Fllen berichten, in denen Sie online in verschiedenen Online Shops nach bestimmten Produkten recherchiert haben und danach noch wochenlang durch Retargeting-Banner wieder angesprochen wurden dabei haben Sie das Produkt entweder ofine gekauft haben oder das Interesse verloren. In beiden Fllen ist aus Sicht der Advertiser festzustellen: Das investierte Marketingbudget wird in diesem Fall keinen messbaren Return mehr erwirtschaften.\nHrden der Customer Journey\nBetrachten wir beispielsweise folgenden Case: Sie sind ein Multichannel Hndler, der sowohl ber einen Online Shop, als auch stationre Ladengeschfte verfgt. Selbstverstndlich bedienen Sie verschiedene Online Marketing Kanle wie SEA, Afliate und weitere. Ihre Kunden kommen nun an verschiedenen Stellen mit den Marketingaktivitten Ihres Unternehmens in Berhrung und bilden damit die jeweilige Customer Journey ab. Doch was passiert mit den Kunden, die sich online ber Ihre Produkte informiert haben und ofine gekauft haben? Die reine\nDer Fokus der Marketingaktivitten von Unternehmen liegt hug auf Neukundengenerierung. Bereits 2008 stellte Prof. Dr. Gerrit Heinemann in seinem Buch Multi-ChannelHandel: Erfolgsfaktoren und Best Practices fest, dass es bis zu zehn Mal teurer ist, Neukunden zu gewinnen, als Bestandskunden an das Unternehmen zu binden. Aufgrund des immer strker werdenden Wettbewerbs in den Online Marketing Kanlen wird es immer teurer, Neukunden zu generieren und bestehende Kunden werden vernachlssigt. Dabei ist das Potenzial der Bestandskunden hug noch nicht ausgeschpft.\nermglichen, hnlichen Kunden Produktempfehlungen whrend oder nach dem Einkauf auszusprechen. Die gesammelten Daten knnen Sie auch extern zur Online Marketing Steuerung verwenden. Ziel sollte sein, die Customer Journey bestmglich auszugestalten und an jedem Touchpoint mit relevanten Informationen einen echten Mehrwert zu liefern basierend auf historischen Daten hnlicher Kunden (sogenannter Look-alikes) werden die nchsten Touchpoints gewissermaen vorhersagt und darauf aufbauend die passende Werbebotschaft ausgesteuert. Ein denkbares Szenario wre beispielsweise, dass ein Kunde, der an Testberichten zu einem Produkt interessiert ist, gezielt mit Werbebotschaften angesprochen wird, in denen der Advertiser sein Produkt als Testsieger platziert. Diese Relevanzsteigerung der Marketingaktivitten resultiert in einer hheren Efzienz des Marketingbudgets und einem hheren ROI. Der amerikanische RTA-Anbieter Rocket Fuel nennt in einer Case Study eine mgliche ROISteigerung von rund 200% ber einen Zeitraum von drei Jahren. Durch die gezieltere Aussteuerung der Kampagne ein durchaus realistischer Wert! Die derzeit verbreiteten Customer Journey Modelle enden zumeist mit dem Kauf des Produktes. Advertiser sollten aber auch die Touchpoints nach dem Kauf im Auge behalten. Viele Kunden teilen ihre Erfahrungen in sozialen Netzwerken oder auf Bewertungsplattformen. Hier gilt es, diese Bestandskunden zu erkennen, mit ihnen in den Dialog zu treten und von ihnen Feedback zu erhalten. Wie heit es so schn: Nur ein zufriedener Kunde ist ein guter Kunde. Hier wird auch deutlich, dass die Customer Journey nicht mehr als abgeschlossenen Prozess betrachtet werden sollte, sondern als fortlaufenden Kreislauf. Basierend auf den vorherigen Kufen knnen daraufhin die wahrscheinlichen Touchpoints dieses Kunden vorhergesagt und entsprechend optimiert werden. Das permanente Lernen der Software dient der besseren Ausschpfung des Kunden.\nWie knnen diese Herausforderungen durch Big Data Analysen gelst werden?\nUm geeignete Schlsse aus den Big Data Analysen fr die Customer Journey zu ziehen, bedarf es zuerst der richtigen Datengrundlage. Das bedeutet, dass ausnahmslos alle Kundendaten, sofern dies datenschutzrechtlich gebilligt ist, intelligent miteinander verknpft werden mssen. Dies schliet sowohl Onsite-, als auch Offsite-Daten von Drittanbietern ein. Nur wenn diese Grundlage geschaffen ist, lassen sich akkurate Schlsse aus diesem Datenberg ziehen. Big Data ermglicht Ihnen, Ihre Kunden besser kennen zu lernen als jemals zuvor. In Zukunft legen Sie keine Zielgruppen a priori mehr fr Ihre Produkte fest, sondern diese basieren auf datengesttzten Analysen. Weiterhin knnen diese Analysen zu dem Ergebnis fhren, dass Sie nicht mehr die groe, relativ unscharfe Zielgruppe denieren, sondern viele Kunden-Cluster mit sehr przise denierten Interessen, da diese am afnsten sind. Optimalerweise lernt die Software mit jedem Kunden dazu. Sie erhalten von allen Kunden Informationen darber, fr welche Produkte sie sich interessiert haben und welche Produkte sie im Verbund gekauft haben. Auch wenn nicht jeder Kunde exakt die selben Interessen hat, lassen sich doch hug Bewegungsmuster erkennen, die Ihnen\nSowohl Neukunden, als auch Bestandskunden haben diverse Berhrungspunkte mit Ihrem Shop, bevor sie kaufen. Der Blick auf alle Berhrungspunkte des Kunden ermglicht eine gezielte Ansprache im Aftersales-Erlebnis. Dies versetzt Sie in die Lage, Ihren Kunden langfristig als Bestandskunden zu etablieren.\nGeschftsmodell versteht und aus Nutzersicht die richtigen Fragen stellt: Was suchen Ihre Kunden und was kaufen sie? Wie viel Information bentigt der Kunde mini- und maximal auf dem Weg zum Kauf? Welche Hinweise wirken untersttzend nach dem Kauf?\nDie Antworten auf diese Fragen helfen vorherzusagen, wie sich bestimmte Kundengruppen und -typen entwickeln, fr welche Produkte sie sich in absehbarer Zeit interessieren und, viel wichtiger, wie hoch die Wahrscheinlichkeit des Kaufes ist. Die gesammelten Bewegungs- und Aktivittsdaten knnen zur Erstellung sogenannter business rules dienen. Mit dieser Hilfe knnen Sie personalisierte Informationen auf der eigenen Website oder extern ausspielen. Anbieter wie nugg.ad, aber auch Rocket Fuel, xplosion oder Criteo bieten mit punktgenauer Werbemittelausstrahlung die Mglichkeit, die Relevanz und damit den ROI massiv zu steigern. Um die gesamte Customer Journey inklusive DrittanbieterSeiten abdecken zu knnen, ist es sinnvoll, alle Marketing Aktivitten zentral zu steuern. Dies hat einen einfachen Grund: Nur wenn alle Touchpoints der Customer Journey abgebildet werden, knnen Sie die richtigen Botschaften vermitteln. Verwenden Sie bei der Bewertung der Online Marketing Kanle sogenannte Attributionsmodelle. Dabei wird der Warenkorbwert auf die verschiedenen Touchpoints aufgeteilt und damit ein deutlich realistischerer ROI auf Touchpoint-Ebene ausgewiesen. Sie erhalten nur dann valide Zahlen, wenn Sie alle Berhrungspunkte in der bersicht haben. Die Bewertung und Gewichtung der einzelnen Touchpoints erfolgt nach verschiedenen vorab festgelegten Kriterien wie beispielsweise Verweildauer, Zeitraum zwischen zwei Touchpoints, demograsche oder geograsche Merkmale und Erfahrungswerte aus vorherigen Kufen des Kunden.\nHandlungsempfehlungen: Sicherstellen, dass ein lckenloses und fehlerfreies Multichannel Tracking eingerichtet ist Alle Daten, die zur Verfgung stehen, mssen zentral verwaltet und intelligent miteinander verknpft werden In kompetente Untersttzung investieren, die aus Nutzersicht die richtigen Fragen stellt Relevanz der Marketingaktivitten anhand von Touchpoint-Analysen erhhen Bestandskunden besser an das Unternehmen binden und diese auch nach dem Kauf begleiten\nViel Potenzial versteckt sich in den Analysedaten der Kunden. Mit der richtigen Strategie knnen Sie sich einen nicht zu unterschtzenden Vorteil gegenber den Mitbewerbern sichern. Die reine Analyse und Auswertung der vorhandenen Daten ist dabei nur eine Station auf dem Weg zum Erfolg. Wichtig sind die richtigen Fragestellungen, um den Mehrwert fr den Nutzer herauszukristallisieren. Die gewonnene Erkenntnis und die damit verbundene ROISteigerung werden den investierten Aufwand in jedem Fall rechtfertigen.\nWie sich anhand der unterschiedlichen Expertenartikel und interviews nachvollziehen lsst, ist das Potential von Big Data gro und in Deutschland noch lange nicht ausgeschpft. Aus unternehmerischer Sicht birgt das viel diskutierte Thema sicherlich neue Mglichkeiten und Chancen im E-Commerce-Bereich. Das Fraunhofer Institut IAIS hat drei wichtige Einsatzbereiche fr Big Data in deutschen Unternehmen analysiert: Efziente und vorausschauende Unternehmensfhrung (z.B. Monitoring von Produkten, Transportmitteln sowie Anlagen) Massenindividualisierung auf Grundlage von Kundeninformationen (z.B. individuellere Services fr Kunden) Intelligente Produkte (z.B. Auswertung produktbezogener Daten) Ein Vorteil der Datenauswertung ist beispielsweise im Einzelhandel der bessere berblick darber, wann Produkte verkauft werden und wann diese nachbestellt werden mssen. So gewann zum Beispiel die bayerische Andechser Molkerei Scheitz durch die Datenanalyse die Erkenntnis, dass Kunden an wrmeren Tagen Joghurt-Getrnke bevorzugen. Das wetterabhngige Muster im Kundenverhalten konnte fr die Produktion genutzt werden. Dem Unternehmen war es so mglich vorausschauender und effektiver zu planen. Nach Befragung einiger Unternehmen wird der Big DataNutzen vor allem in der Prognose zur Wirksamkeit von Werbemanahmen, in der Beobachtung der Wahrnehmung einer Marke und in der genaueren Fixierung des Preises gesehen. Die Mglichkeiten von Big Data sind beinahe unbegrenzt. Das komplexe Thema erfordert jedoch neue Kompetenzen, damit Daten richtig analysiert werden und einen Nutzen bringen knnen. So ist es auch fr kleinere und mittlere Unternehmen mglich durch richtig aufbereitete Daten bessere Entscheidungen zu treffen. Die Zukunft wird zeigen, ob sich auch beim Mittelstand Big Data durchsetzen wird. Die aktuelle Studie des Fraunhofer Instituts IAIS Potentialanalyse Big Data in Deutschland zeigt derzeit noch Hemmnisse gegenber Big Data auf: So haben 49 Prozent der deutschen Unternehmen Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Bei 45 Prozent mangelt es an Budget. Unternehmen haben die Potentiale jedoch bereits erkannt und es wird wohl eine Frage der Zeit sein, bis die letzten Hemmnisse berwunden sind.\nJosef Willkommer, TechDivision GmbH Als Geschftsfhrer der TechDivision GmbH, einer der fhrenden Magento- und E-CommerceAgenturen im deutschsprachigen Raum, beschftigt sich Josef Willkommer seit vielen Jahren sehr intensiv mit ECommerce und Online-Marketing. Darber hinaus ist er als Chef-Redakteur des eStrategy-Magazins sowie als Autor diverser Fachbeitrge rund um E-Commerce und OnlineMarketing auch journalistisch ttig. Neben diversen Beratungsttigkeiten fr unterschiedlichste Unternehmen trifft man ihn bei diversen Fachkonferenzen auch als Speaker zu E-Commerce- und Online- Marketing-Themen.\nHendrik Stange, Fraunhofer Institit IAIS Hendrik Stange studierte Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Data Mining und Corporate Governance an der Otto- von-Guericke Universitt Magdeburg. Schon frhzeitig befasste er sich mit Spatial Business Intelligence Lsungen fr den Einzelhandel. Seit 2007 ist er Analyst in der Abteilung Knowledge Discovery am Fraunhofer-Institut fr intelligente Informations- und Analysesysteme IAIS und ist dort seit 2009 als Projektleiter ttig. Sein ak- tueller Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich Big Data Analytics und im Spezialgebiet Reality Monitoring. Er untersttzt Unternehmen im strategischen Umgang mit dem wettbewerbs- entscheidenden Rohstoff Daten auf dem Weg zu Data-driven Enterprises.\nExperteninterview: Dr. Michael May, Fraunhofer Institut IAIS Dr. May leitet seit 1998 die Abteilung Knowledge Discovery am Fraunhofer IAIS, die sich mit den Themen Data Mining, Maschinelles Lernen und Big Data befasst. Er leitet derzeit eine Anzahl von Big Data Projekten in Forschung und Wirtschaft und war fr die vom deutschen Wirtschaftsministerium gefrderte Potentialanalyse Big Data in Deutschland verantwortlich. Seine Forschungsschwerpunkte sind derzeit die Data-MiningAnalyse von verteilten Data Streams sowie die Analyse von Telekommunikations- und Mobilittsdaten. Interview und Umsetzung des Artikels: Dominik Haller, TechDivision GmbH\nExperteninterview: Dr. Clemens Wass, Rechtsexperte Dr. Clemens Wass, MBL, MBA, ist ausgebildeter Wirtschaftsjurist mit langjhriger Berufserfahrung in internationalen TechnologieUnternehmen. Neben verschiedenen innovativen rechtlichen Projekten ist Dr. Wass Unternehmensberater (Schwerpunkt Innovationsmanagement, geistiges Eigentum und Datenschutz) sowie externer Lektor an der Wirtschaftsuniversitt Wien am Institut fr Entrepreneurship & Innovation. Interview und Umsetzung des Artikels: Dominik Haller, TechDivision GmbH\nThorben Fasching, hmmh Thorben Fasching steuert seit 2007 den Bereich Marketing & User Experience der hmmh. In dieser Funktion treibt er auch die Geschftsentwicklung der Agentur voran. Daneben ist er stellvertretender Vorsitzender der Fachgruppe E-Commerce im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.V.\nTechDivision ist ein etablierter E-Commerce Solution Partner und untersttzt seit vielen Jahren nationale und internationale Kunden in der integrierten Planung, Design und Implementierung von komplexen E-Commerce-Lsungen. Als Magento Gold Partner der ersten Stunde, gehrt TechDivision zu den fhrenden Magento Solution Partnern in Europa. Mittelgroe Kunden und internationale Unternehmen wie WMF oder Ritter-Sport, vertrauen auf die Kompetenz und Erfahrung von TechDivision. Derzeit hat TechDivision zwei Standorte in Rosenheim / Kolbermoor und Mnchen.\nTechDivision GmbH Spinnereiinsel 3a 83059 Kolbermoor Telefon: +49 8031 2210 55 - 0 Telefax: +49 8031 2210 55 - 22 Balanstr. 73 Haus 8, 3. OG 81541 Mnchen Telefon +49 89 4161 4787 - 0 Ansprechpartner: Josef Willkommer j.willkommer@techdivision.com www.techdivision.com\nDocuments Similar To Big Data – Vorsprung durch Wissen\n01 - Normierung Von Patentliteratur\nBP PH Organizational Structure De


Jochen Schweizer | Die Challenge\nWie vielen von euch bereits wissen, bin ich sehr sportbegeistert. Ich liebe und schätze den Wettkampf und messe mich auch gerne mit Anderen. So auch Anfang November als ich Teil der Ersten Jochen Schweizer Challenge war. Zusammen mit Emre von emvoye.de, Anni von annisophie.de, Josephine von littlediscoverygirl.de und Claudia von cloodioutofrosenheim.com bildeten wir das Blogger Team und traten in 3 Challenges gegen ein Team von Jochen Schweizer an, welche auf dem Facebook Kanal von Jochen Schweizer live übertragen wurden. Auch jetzt habt ihr noch die Möglichkeit euch die einzelnen Challenges anzuschauen! Hier geht’s zur Facebook Seite >\nBei unserer Ersten Challenge handelte es sich um das Surfen. In der Jochen Schweizer Arena in Taufkirchen bei München wurde die Eisbach Welle nachgebaut und bietet Surfern oder die, die es (wie ich) werden wollen, die Möglichkeit wie auf einer Naturwelle zu surfen. Da ich zuvor noch nie gesurft, geschweige überhaupt auf einem Brett gestanden bin, wusste ich überhaupt nicht was mich erwarten wird. Meinem Team ging es nicht anders. Die Erste Challenge gewinnt das Team welches sich in einer vorgegeben Zeit am längsten auf dem Welle hält.\nDa wir uns aber zunächst an einer Stange festhalten konnten um uns an die Welle zu gewöhnen, wurden wir langsam an das „freihändige“ Surfen geführt. Es ist wirklich erstaunlich wie schnell man auch hier dazu lernt und von Runde zu Runde besser wird. Am Ende konnte ich mich sogar ganz gut auf dem Brett halten. Trotzdem ging die Erste Challenge an das Team von Jochen Schweizer. Man muss auch dazu sagen, dass ein paar Teammitglieder bereits etwas Erfahrung auf der Welle sammeln konnten. Nichts desto trotz hat mir das Surfen eine Menge Spaß bereitet und ich werde es sicher wieder machen.\nWer hat auch Lust auf eine Runde surfen? >\nOder auch zu zweit mit einem Freund? >\n2. Surprise Challenge\nDie Zweite Challenge war eine Surprise Challenge und wurde bis kurz davor nicht bekannt gegeben. Mit dem Auto ging es zur SportScheck Anlage nach Unterföhring. Und dann wurde aufgelöst: Es wird Bubble Football gespielt. Auch diese Sportart hatte zuvor keiner aus meinem Team gespielt und deshalb waren wir alle ziemlich gespannt was uns erwarten würde. Die Zweite Challenge wurde in 3 Aufgaben unterteilt. Zu erst stand Elfmeterschießen auf dem Plan. Jedoch musste der Torwart und der Schützen eine Promille Brille tragen. Sie vermittelt einen Wert von ca. 3 Promille. Es war wirklich schwer die Entfernung einzuschätzen und den Ball bzw. das Tor überhaupt zu sehen. Ich verschoss kläglich :D. Diese Aufgabe ging an das Team Jochen Schweizer. Als zweites wurde „Mensch Ärgere dich nicht“ gespielt. Hier kamen nun die Bubble zum Einsatz. Ein vermeintlich leichtes Spiel, dass es aber wirklich in sich hatte…Immer ein Member von jedem Team rannte von seinem Tor los und versuchte den anderen umzuchecken. Schaffte er es und blieb selber stehen, gab es einen Punkt. Diese Aufgabe meisterten wir mit Bravur. Somit kam es bei der Zweiten Challenge zum entscheidenen Spiel, dem Bubble Football.\nNeben dem Ball musste auch der Gegner im Auge behalten werden, da auch hier großen Wert auf das Umchecken gelegt wurde. Diese Challenge war mit Abstand die anstrengendste aber auch lustigste. Mein Team gab alles und am Ende konnte wir das entscheidende Spiel und somit auch die zweite Challenge für uns entscheiden. Ihr wollt auch mal Bubble Football spielen? Gleich ausprobieren! >\nZur Dritten und letzten Challenge ging es wieder zurück nach Taufkirchen und zwar in das Küchenstudio von Profikoch Lucki Maurer. Lucki, der besonders für seine Fleischgerichte bekannt ist, stellte den Teams mehrere Aufgaben. Verschiedene Gemüse und Fleischsorten sollten erkannt werden. Außerdem mussten Garnelen gesäubert und gepult werden und zu guter letzt wurde gegeneinander gekocht mit Lucki als Coach und Juror. Auf der Speisekarte stand Surf´n Turf. Ihr habt auch mal Lust mit Lucki zu kochen? >\nAm Ende des Tages konnten auch wir diese Challenge gewinnen und somit auch den (verdienten) Tagessieg einfahren.\nEin großer Dank geht an Jochen Schweizer für diesen aufregenden, ereignisreichen und anstrengenden Tag. Vielen Dank auch an das Team Jochen Schweizer für faire Spiele und tolle Gespräche und natürlich an mein Team, für diese starke Teamleistung und den unglaublichen Zusammenhalt.\nIhr seid noch auf der Suche nach einem ultimativen Weihnachtsgeschenk und schon komplett am verzweifeln? Keine Sorge, mit einem Wertgutschein Eurer Wahl von Jochen Schweizer könnt ihr ein einzigartiges Erlebnis verschenken. Hier gehts weiter >\n*in Zusammenarbeit mit Jochen Schweizer


Aktiv-Lautsprecher im Test: Professionelle Studioboxen fürs Wohnzimmer - Audio & Video - FAZ\nAktiv-Lautsprecher im Test : Professionelle Studioboxen fürs Wohnzimmer\nVon Marco Dettweiler und Kevin Schrein\n-Aktualisiert am 02.04.2013-11:17\nBei nicht allzu großer Abhörentfernung können kleine Aktivmonitore eine gut klingende und smarte Lösung ohne viel Kabel sein. Bild: Hersteller\nDie Zeit der teuren HiFi-Anlagen mit meterhohen passiven Standboxen könnte bald vorbei sein. Wer brillant klingende Lautsprecher sucht, wird schnell mit aktiven Boxen aus dem Studiobereich glücklich.\nAuf den Toningenieur hört jeder. Wenn Musiker ihr neues Album aufnehmen, bestimmt der Mann am Mischpult, wie die Lieder klingen sollen. Und wenn Hörer zu Hause vor ihren Lautsprechern sitzen, lauschen sie unweigerlich der Konzeption des Toningenieurs. Doch in einem Punkt weigern sich Musikliebhaber seit vielen Jahren, dem Klangmeister zu folgen: bei der Nutzung aktiver Boxen. Nach wie vor stehen in den meisten Wohnzimmern passive Lautsprecher neben mächtigen Vollverstärkern. Warum eigentlich?\nAktive Lautsprecher sind praktisch. Sie lassen sich direkt an MP3-Player, Smartphone, Tablet oder Computer anschließen. Audiophile hängen noch einen Digital-Analog-Wandler dazwischen. Den Verstärker kann man sich sparen, weil dieser bei Aktivboxen gleich eingebaut ist. Aber taugen die Lieblinge der Toningenieure auch für den Musikliebhaber zu Hause? Wir haben fünf kompakte Modelle von Adam-Audio, Focal, Genelec, KS-Digital und Neumann zum Paarpreis von etwa 1000 Euro bis 1300 Euro ausprobiert. Genelec zeigt mit seiner brandneuen G Three, wohin die Reise im Wohnzimmer geht. Der finnische Hersteller hat seine Profi-Reihe äußerlich und namentlich aufgehübscht, um sie den Heimhörern schmackhaft zu machen.\nAlle fünf Lautsprecher spielen ihre Vorteile gegenüber der passiven Technik aus: Verlustfreie Signalverarbeitung, saubere und tiefe Bässe aus kleinem Gehäuse und einstellbare Filter zur Raumanpassung. Denn bei Aktivlautsprechern spaltet die elektronische Weiche verlustfrei das Signal der Musikquelle auf und gibt es dann erst an die Verstärker weiter.\nBei den getesteten Modellen sitzt vor jeder Membran ein eigener Verstärker, was eine optimale Abstimmung zwischen beiden ermöglicht. Passive Lautsprecher hingegen bekommen ein vom externen Verstärker aufbereitetes Signal, das die passive Weiche dann den Membranen zuweist. Die Spaltung des verstärkten Signals führt zu Leistungsverlusten, weil es auf große Widerstände der Frequenzweiche trifft, die das Signal verfälschen können.\nIm Studiobereich ist Genelec Industriestandard. Die neu aufgelegte G-Serie gleicht der erfolgreichen 8000-Serie aus dem Profisegment. Lediglich der Lautstärkeregler und der Ein/Aus-Schalter sind auf die Rückseite gewandert. Der G-Serie hat Genelec zusätzlich Cinch-Eingänge spendiert, um die Verbindung mit Heimelektronik zu erleichtern. Das aus Aluminium gefertigte Testmodell G Three weist keine Kanten auf, damit sich die Schallwellen vom Gehäuse aus ungestört ausbreiten können. Mit je 40 Watt Verstärkerleistung für Hoch- und Tieftöner reicht die Box bis 55 Hertz. Im Test brilliert die Genelec mit homogener Wiedergabe und üppiger Räumlichkeit. Dem warmen und sauberen Bass schließen sich differenzierte Höhen an, die auch bei hoher Lautstärke nicht spitz klingen.\nDie Genelec G Three gibt es für 1300 Euro (Paar) wahlweise in mattem Schwarz oder Weiß. Sie klingt ausgewogen und rund. Der Bass ist weich und dennoch genau. : Bild: Hersteller\nDer A7X ist das bekannteste Modell von Adam-Audio. Wie alle Lautsprecher des Berliner Unternehmens besitzt auch der in mattem Schwarz gehaltene A7X einen Bändchenhochtöner statt einer Kalotte. Die Entwickler versprechen sich dadurch höhere Dynamik und verbesserte Auflösung. Betrachtet man die bloßen Daten, reicht der A7X wegen des großen Gehäuses und der Gesamtleistung von 150 Watt mit 42 Hertz am tiefsten. Im Test überzeugt der Lautsprecher durch fein aufgelöste Höhen, denen kaum etwas entgeht. Auf der anderen Seite fehlt der Musik ein wenig das Volumen, so dass manche Instrumente etwas leblos wirken.\nAktiv-Lautsprecher im Test


superdry damen shop, Superdry - Steppjacke Damen - grau Kleidung Jacken, superdry lederjacke herren billig bestellen\nStartseite >> Superdry >> damen Kleidung >> Jacken >> Superdry - Steppjacke Damen - grau Kleidung Jacken,superdry salzburg,billig bestellen\nSuperdry - Steppjacke Damen - grau Kleidung Jacken,superdry salzburg,billig bestellen\nArtikelnummer: Superdry 00424\nsuperdry zipper Superdry damen Kleidung Jacken , Superdry - Steppjacke Damen - grau Kleidung Jacken,superdry salzburg,billig bestellen superdry mode,outlet online deutschland\nSuperdry Warme Steppjacke mit weichem Fleecefutter. Saum und Kapuze regulierbar; zwei Reißverschlusstaschen; hinterlegter 2-Wege-Frontreißverschluss; Ärmelabschlüsse mit integrierten Rippbündchen. Obermaterial, Futter und Wattierung 100% Polyester.


Draufgeschaut: Verrückt nach dir | Shitesite\nStartseite » Film » Draufgeschaut: Verrückt nach dir\n17. Dezember 2013 in Film / Kritiken\nErin (Drew Barrymore) und Garrett (Justin Long) verzweifeln an ihrer Fernbeziehung.\nHauptdarsteller Drew Barrymore, Justin Long, Charlie Day, Jason Sudeikis, Christina Applegate\nErin und Garrett lernen sich in einer Bar kennen, flirten, knutschen und beschließen: Daraus soll keine große Sache werden. Garrett wurde gerade von seiner Freundin verlassen und hält sich nun für beziehungsunfähig, Erin ist nur noch für sechs Wochen in New York, dann endet ihr Praktikum und sie muss zurück an die Westküste zum Studieren. Am Ende eines unbeschwerten Sommers mit viel Spaß, viel Sex und wenig Verbindlichkeit merken beide: Sie sind ineinander verliebt. Also versuchen sie sich an einer Fernbeziehung. Doch Sehnsucht und Eifersucht sind auf Dauer schwer zu ertragen – und noch schwerer wird es, als Erin einen Job in San Francisco angeboten bekommt, der sie endgültig dort binden würde.\nMan kann Verrückt nach dir nicht unterstellen, dass es eine lieblose RomCom ist. Der Film will optisch betont originell sein und er erlaubt sich gelegentlich povokante Dialoge (und ebenfalls ein paar sehr prollige und sprücheklopfende Mitbewohner), die in ihrer politischen Unkorrektheit an Wie beim ersten Mal erinnern. Dazu kommt ein sehr amüsanter Auftritt von Christina Applegate als Erins große Schwester, die ihr Dasein als frustrierte Terror-Hausfrau fristet. Und nicht zuletzt die überraschende Idee, trotz der halbwegs glamourösen Jobs von Garrett und Erin (er arbeitet bei einer Plattenfirma und wir dann später Manager von The Boxer Rebellion, sie will Journalistin werden) diese Geschichte mitten im Leben ganz normaler Leute anzusiedeln.\nTrotzdem funktioniert Verrückt nach dir nicht. Das liegt vor allem daran, dass es zwischen den Hauptdarstellern Drew Barrymore und Justin Long keinerlei Chemie gibt (was umso schockierender ist, wenn man bedenkt, dass die beiden auch mal im echten Leben ein Paar waren). Ein weiteres Problem: Neben platten Pointen über Telefonsex, Hitler oder Pannen im Solarium sollen hier auch ernste Themen wie die Vereinbarkeit von Karriere und Beziehung, der nicht ganz unbedeutende Unterschied zwischen romantischer Verliebtheit und der intensiven Arbeit am dauerhaften Miteinander oder die prekären Beschäftigungsverhältnisse in den sogenannten kreativen Berufen angesprochen werden. Das sorgt leider nicht für den womöglich angestrebten Tiefgang, sondern nur dafür, dass der Film ausfasert.\n„Ich habe es so satt, dich vermissen zu müssen.“\n← Mudhoney – „Vanishing Point“\nThe Beatles – „Live At The BBC – The Collection“ →


Sex Kontakte in Schrozberg | Aktuelle Erotik Inserate aus Schrozberg\nAktuelle Sex Kontakte in Schrozberg\nFinde hier heisse Sexkontakte in Schrozberg\nHast du Lust auf diskrete und vor allem unkomplizierte Dates, dann haben wir hier Sextreffen und Sexkontakte in Schrozberg online? Hier findest du interessante Kontakte um deinen Treffen in die Tat umsetzen zu können. Auch Swingerkontakte findest du bei uns. Vor allem sind hier aber Frauen und Männer aus dem Raum Schrozberg die diskrete Sex Treffen ohne das die Nachbarschaft oder Freunde zu viel mitbekommen.\nFrauen Erotik Inserate aus Schrozberg\nAccen1943 (38) sucht in Schrozberg\nWhess1959 (34) sucht in Schrozberg\nGethe1961 (51) sucht in Schrozberg\nYouslovis (49) sucht in Schrozberg\nWenn Du mich nett findest und mich kennen lernen möchtest, würde ich mich sehr freuen :)\nReifeLeena (50) sucht in Schrozberg\nReifes und richtig geiles Luder!\nNatalie-35 (46) sucht in Schrozberg\nMal schauen ob ich hier ein bischen spaß finde, man hört ja immer so viel über Singlebörsen. Sollen ja genug willige und hübsche Männer da sein.\nElaa76a (45) sucht in Schrozberg\nWhicity (38) sucht in Schrozberg\nMänner Erotik Inserate aus Schrozberg\nKide73x (49) sucht in Schrozberg\nSneakerhase (28) sucht in Schrozberg\nhadeshates (32) sucht in Schrozberg\nich bin ein mann für alles offene wenn ich euro interesse geweckt habe meldet euch\nPistolenpit (33) sucht in Schrozberg\nHi, ich bin einer sehr spassiger mensch, lebe gern jeden Tag aus. Möchte immer reichlich abwechslung und steh immer auf neue Abendteuer. Suche jemanden wo man spaß haben kann der genau so abenteuer breit ist. :)\nHabu745 (66) sucht in Schrozberg\nWillst Du auch dem Alltag entfliehen und deine Träume Leben und Erleben,möchtest Du nach allen Spielarten der Erotic verwöhnt werden und immer wieder Neues ausprobieren? Dann bin ich unter Garantie die passende Alternative zu langweiligen Stunden, Tagen, Nächten


Riedheim: Ein Baum voller Engel | Günzburger Zeitung\nRiedheim: Ein Baum voller Engel\nEin Baum voller Engel\nAm Christbaum von Elisabeth Kutschker-Herrmann sind himmlische Heerscharen gelandet. Die Riedheimerin sammelt Engel – allein an Weihnachten hängen 100 Himmelsboten am Baum.\nElisabeth Kutschker-Herrmann hat eine ganz besondere Sammelleidenschaft: 100 Engel zieren jedes Jahr ihren Christbaum. Einige der Stücke sind fast 100 Jahre alt.\nHimmelsboten, soweit das Auge reicht: An den Wänden hängen Bilder von Schutzengeln. In der Küche und im Wohnzimmer stehen Engel-Figuren aus Holz, Plastik oder Porzellan. Sogar auf der Teeverpackung ist ein Schutzengel zu entdecken. Im Haus von Elisabeth Kutschker-Herrmann ist die Sammelleidenschaft der Riedheimerin sofort zu erkennen. Etwa 400 Engel sind in den Räumen zu finden – zu Weihnachten kommen noch einmal 100 dazu. Denn der Christbaumschmuck von Elisabeth Kutschker-Herrmann besteht zum Großteil aus himmlischen Boten.


Fakten - Griechenland: Syriza gewinnt Wahl klar • NEWS.AT\nFakten Montag, 21. September 2015 von apa/red - 14\nSyriza gewinnt Wahl klar\nLinkspolitiker Tsipras kann erneut griechische Regierung führen\nDer überraschend deutliche Wahlsieg der linksgerichteten Syriza-Partei bei der Parlamentswahl in Griechenland hat sich nach Auszählung fast aller Stimmen bestätigt. Nach Auszählung von 90 Prozent der Stimmzettel kam die Partei des im August zurückgetretenen Regierungschefs Alexis Tsipras am Sonntag auf 35,53 Prozent der Stimmen, wie am Montag mitgeteilt wurde.\nDie konservative Nea Dimokratia wurde demnach zweitstärkste Kraft, reichte mit 28,05 Prozent aber nicht an Syriza heran. Die Wahlbeteiligung lag bei der zweiten Parlamentswahl in diesem Jahr bei rund 56 Prozent.\nTsipras dürfte damit am Montag mit der Regierungsbildung beauftragt werden. Er und der bisherige Syriza-Koalitionspartner, die rechtspopulistischen Unabhängigen Griechen (Anel), kündigten bereits eine Neuauflage ihrer Koalition an. Tsipras erwartet nach eigener Aussage nun einen "Weg von Arbeit und Kampf".


Touring - Stiefel\nPreis: 489,00 € ab: 366,75 €\nPreis: 333,00 € ab: 249,75 €\nVT TOURING: Die Touringstiefel für diejenigen, die das Reisen lieben! Die Produktion aller Touring-Artikel erfolgt vollständig von Hand und in Italien. Auch mit dem Service “nach Maß” ist ein Verkauf online möglich.\nDie Linie VT TOURING entsteht im fernen 1961, als die erste Stiefelkollektion der Marke Vendramini vorgestellt wird.\nNoch heute, nach über 50 Jahren, können diese Tourenstiefel eine Produktion zu 100% Made in Italy vorweisen!\nDiese exklusive Linie für Motorradtourismus ist durch ihren Tragekomfort und ihre Lebensdauer berühmt geworden. Ihr Sortiment beinhaltet drei Modelle für Herren / unisex und ein Modell einzig und allein für Damen.\nKOMFORT > Wir sind davon überzeugt, daß dieser eine Eigenschaft eines jeden disziplinierten Motorradfahrers ist, vor allem wenn es sich um Motorrad-Tourismus handelt! Wenn die Stunden eines Tages, an dem man mit dem Motorrad unterwegs ist, stressfrei verlaufen, dann wirkt sich dies auch positiv auf die aktive Sicherheit aus.\n- die wasserdichte Membran V-Tex Hydro-Stop garantiert nicht nur Wasserabweisung sondern bietet auch eine höhere und bessere Verwertung der Feuchtigkeit als herkömmliche Membrane.\n- Das Futter Outlast “adaptive comfort” (verwendet in der Serie VT498 MARATHON S) hat eine temperaturstabilisierende Funktion (http://www.outlast.com/it/ ), da sie überschüssige Fuß wärme absorbieren, speichern und eventuell abgeben kann.\n- Die herausnehmbare Sohle in Leder/Kokos bietet außergewöhnliche Bequemlichkeit und beste Atmung. Wird sie herausgenommen, können die Stiefel dank der “gedämpften Sohle” auch weiterhin problemlos getragen werden, außerdem bietet sich so der nötige Platz um gegebenenfalls ein zweites Paar Socken anzuziehen.\nMOTORRADSTIEFEL NACH MAß > sollten die verfügbaren Standardgrößen (35 - 51) unserer Schuhe für Motorradfahrer nicht Ihrem Bedarf entsprechen, so ist dies kein Problem! Wir werden Ihnen Tourenstiefel nach Maß fertigen! Der online-Verkauf unserer personalisierten Produkte erfolgt nur nach Ihrer Akzeptanz unseres Kostenvoranschlags, welchen wir Ihnen per e-Mail schicken. Für Informationen bezüglich der Preise unserer personalisierten Produkte kontaktieren Sie sumisura@vendramini.com


Gerhard Ruhl (links) mit den Teilnehmern seiner Wanderung. (Foto: Henning)\nHERBSTEIN - „Natur erleben an Silvester im Heilbad Herbstein“, diesem traditionellen Aufruf waren ebenso wie der darauffolgenden Stadtführung auch diesmal wieder zahlreiche Gäste gefolgt, die bei ihrer dreistündigen Wanderung durch die Fluren der „Stadt auf dem Berge“ nicht nur Aussichten aus den verschiedensten Blickwinkeln auf das Stadtbild von Stadtführer Gerhard Ruhl serviert, sondern darüber hinaus auch noch schöne Sehenswürdigkeiten vermittelt bekamen.\nDie Silvesterwandergäste wurden schon am Marktplatz bei ihrer Begrüßung von Gerhard Ruhl in Kurzform über die Entstehungsgeschichte des Vogelsberges und auch über die reichhaltige Geschichte Herbsteins mit seinem unterirdischen Gewölbe informiert. Es wurde den Wandergästen auch Herbstein als die „Drei-Flüsse-Stadt“ (Michelsbach, Scheerwasser und Eichhölzchen) näher gebracht, ebenso wurde die am Vulkanradweg gelegene Gedenkstätte angesteuert, die an jener Stelle steht, an der im Herbst 1944 vier Herbsteiner Bürger bei der Kartoffelernte durch Fliegerangriffe zu Tode kamen. Nach einem kurzen Stopp auf dem „Heidegrab“ mit der „Marienkapelle“ ging es weiter zum „Litzen-strauch“, von wo aus man ein Großteil des gesamten Stadtbildes in Augenschein nehmen konnte. Weiter über den Vulkan-Radweg hinweg führte Ruhl die Gäste in Richtung Rixfeld zum am Vulkanradweg gelegenen „Galgen“, vorbei an jenen ehemaligen Bombentrichtern, die mittlerweile zwar nicht mehr sichtbar sind, dennoch aber auf Grund von darauf wachsenden „Rohrkolben“ noch immer zu erahnen sind und an die schrecklichen Luftangriffe erinnern.\nIn der VulkanTherme wurde den Gästen dann noch ein Imbiss samt Getränk gereicht, ehe man auf dem Rückweg dann über die „Straße der Ehe“ zum Ausgangspunkt am Rathaus wieder zurückkehrte.\nAm Silvester-Nachmittag waren es dann bei der Stadtführung rund 40 Teilnehmer, die in zwei Gruppen von den beiden Wanderführern Gerhild Bott und Martin Ruhl „Herbstein von oben und unten“ näher gebracht bekamen. Die Wanderführer stellten eingangs bei der Begrüßung die „Stadt auf dem Berge“ historisch und geschichtlich näher dar. Es gab für die aufmerksamen Teilnehmer Einblicke in beide Kirchengebäude, großes Interesse rief aber auch der historische Stadtkern mit Kirchplatz, Marktplatz und Obergasse hervor. Fantastisch war dann die herrliche Aussicht von der Stadtmauer aus, die ebenso begangen wurde. Besonders beeindruckt zeigten sich die „Stadtwanderer“ bei ihrer zweistündigen Tour aber auch vom unterirdischen Gewölbe aus dem 13. Jahrhundert, wobei die Besucher Reste der alten Burganlage in Augenschein nehmen konnten. Hier wurde von den Stadtführern darauf hingewiesen, dass heiratswillige Brautpaare in diesem Gewölbe auch den Bund fürs Leben schließen können – und dies dazu ganz romantisch. Kurbetriebsmitarbeiterin Sabine Schleuning-Roth begrüßte die Besucher zu Beginn auf dem Marktplatz und servierte ihnen dann unterirdisch noch einen städtischen Schnaps, einen „Herbsteiner“.