Datarella Consulting

Datarella Consulting

We specialize in Big Data and Quantified Self consulting. Our Big Data experts provide researchers and customers in the healthcare, media, tourism, finance and retail industries with analysis based on data science models and help them to comprehend the human behavior better. Our QS consultants help companies to understand the Quantified Self framework and to instrumentalize Quantified Self tools in order to build loyalty programs, mobility concepts, self-care schemes and inhouse communication analyses. 

BIG DATA CONSULTING

  • Analyze what’s there; collect data to fill the gaps.
  • Interpret the results; get the meaning out of the analyses.
  • Decide based on the insights.
  • Implement your decision.
  • Control and feedback KPIs from the day-to-day operations.

The most important and economically most precious foresight is: “What will people do next?” If we know what our customers will need, want and what they’ll be willing to pay for, we can prepare our business to meet the demand. More often than ever, a new product, service, or technology enters the market and breaks it up before any of the established companies are able to adopt. In these times of Darwinian competition, when small startups or even unbound individuals can bring up something new that totally disrupts your business, it a view into the future as clear as possible is not an option, it is mandatory. With the Big Data revolution, everything gets quantified. Our whole reality is datarized and put into databases, waiting for our queries. Data Science provides the tools at hand to mine and combine the available information – numbers, texts, images, video, geolocation, sensor data etc. – into comprehensive models for mapping our social, political, cultural and in particular our technological environment.

Cultural Foresight
It is no longer sufficient to look into your regional market to get visibility. In countries like Turkey or Brazil, many aspects of future life that we will see all over the globe are already evolving. While mature markets like the US or Germany struggle with the digital divide between the so called digital natives and those who had to “immigrate” into the digital realm, societies like Ghana or Nigeria just skipped the “land line age” and become the mobile natives now. It is thus necessary to broaden the perspective.

Comprehensive View
Input from our global expert panel that we survey via our smartphone-based technology at iognos and the models built on the corpus of the data collected allows us to make a good guess, what’ll be next.

Have a look at our Big Data workshops!

QUANTIFIED SELF CONSULTING

  • Loyalty Programs
  • Mobility Concepts
  • Self-Care Schemes
  • Inhouse Communication Analysis
  • OS Social Research
  • Custom Inhouse QS Products

The Quantified Self, an international collaboration of users and makers of self-tracking tools, has been started by WIRED editors Kevin Kelly and Gary Wolf in 2007. However, the origins can be traced back to the very first person who weighed herself in order to track her body weight. Virtually everybody tracks herself one way or another. According to Pew Internet, 60% of U.S. Americans tracked themselves using a special tracking tool and about 46% changed their behavior based on their tracking data.

Based on the experiences with our Quantified Self app explore, our QS experts help you to understand the Quantified Self framework and its potential impact on your company. Could you use QS tools to analyze the communication behavior of your employees? Should you implement a QS self-care scheme to prevent illnesses and minimize your sickness absence rate? Or would sou rather integrate QS into your existing customer loyalty program in order to open up a direct, individual communication channel to your customer and maximize retention?

For a start, you might kick-off with a Quantified Self workshop, to get familiar with the potential of this innovative framework.

Big Data Workshops

Datarella Consulting

 

BIG DATA WORKSHOPS

INTRODUCTION TO BIG DATA

  • The Paradigm Shift
  • Hadoop, NoSQL
  • Open Data, Open Tools
  • Streetfighting Data Science
  • Social Media Monitoring
  • Trends, Ngrams, Correlate
  • APIs
  • Visualization

APPLIED DATA SCIENCE

  •  Learn Data Science like you learn chemistry
  • Textmining, Predictive Modeling
  • Machine Learning
  • Working with state-of-the-art Data Science Tools

OPEN INNOVATION

  •  Knowledge Absorbing: Cross-country, -industry and – department networking to facilitate innovation
  • Universal Communication: form reading and searching to exploring, discussing, exchanging and sharing
  • Intrapreneurship support through empowerment and think tanks

DEVELOPING BIG DATA PRODUCTS

  • Development of a Big Data strategy
  • From product ideas to finished products
  • Brainstorming, Group Work, Use Cases

Interested? You may call, email or visit us!

 

Deutschland steht still, nach dem Motto: “Sport ist Mord”

fat guy shutterstock

Das Ergebnis einer neuen Studie der Techniker Krankenkasse (TK) ist alles andere als erfreulich: immer mehr Deutsche werden zu Sportmuffel. 7 Sunden verbringt der durchschnittliche Bundesbürger im Sitzen, Tag ein Tag aus. Ein Drittel der berufstätigen Menschen sitzen sogar mehr als 9 Stunden. Zu Hause wird das Sitzen fortgesetzt, entweder vor dem Fernseher oder im Internet. Deutschland wird zu einer “Sitzgesellschaft”, und der Trend setzt sich leider fort.

Der Anteil der Nichtaktiven in Deutschland ist zwischen 2007 und heute von 45 auf 52 Prozent hochgeklettert. Das heißt, jeder 2. Bundesbürger betreibt überhaupt keinen Sport. Die Zahl der sportlich aktiven nimmt ab, jedoch die Anzahl der Extremsportler (dazu zählen auch ambitionierte Hobbysportler) nimmt zu, nach dem Motto: “Wenn schon, denn schon”. Langsam zeichnen sich Parallelen zu Amerika ab.

Besonders bewegungsfaul sind die 36- bis 45-Jährigen. Im Kampf der Geschlechter schneiden die Frauen etwas besser ab. Mehr als die Hälfte der Männer (55 Prozent) verweigern Sport, bei den Frauen sind es weniger als die Hälfte (47 Prozent). Frauen bevorzugen leichte, gemäßigte Sportarten, wie z.B. Spazieren, Yoga, Pilates, usw., Männer wollen sich messen und lieben den Wettkampf.

Was kann man dagegen tun? Nun, es gibt die sogenannte “Quantified Self” Bewegung. Eine Gruppe von Menschen “tracken” ihre Persönlichkeits- und Verhaltensmuster und zeichnen diese über die Zeit auf. Dabei gibt es unterschiedliche Software und Hardware Lösungen von diversen Anbietern. Z.B. Jawbone Up, Nike Fuelband. Damit können zurückgelegte Distanzen aufgezeichnet werden und das Schlafverhalten, also wie lange und tief man schläft, bei sich selbst beobachten. Für sportlich ambitionierte Menschen gibt es die Möglichkeit, die Leistung über das System von Omegawave zu verbessern. All diese System haben gemeinsam, dass man sich und seinen Körper besser kennenlernt und das Verhalten entsprechend anpassen kann. Jedoch helfen sie nicht den inneren Schweinehund zu überwinden. Das muss schon aus eigenem Antrieb erfolgen.

Vorzüge der mobilen Marktforschung

Die mobile Marktforschung, d.h. Umfragen auf mobilen Endgeräten – und dazu zähle ich auch die Tablets, gewinnen immer mehr an Bedeutung. Die heutige Welt sehnt sich, Dinge “on-the-go” zu erledigen. Von unterwegs werden Emails abgerufen und beantwortet, Einkäufe erledigt und die aktuellen Nachrichten gelesen. Telefonieren ist mittlerweile nicht mehr die Hauptaktivität auf einem modernen Smartphone. Was passiert also in der Marktforschung?

Es gibt zahlreiche Marktforschungsinstitute, die ihr Service-Portfolio Richtung “Mobile Research” erweitert haben. Gerade in den USA und in UK verbreitet sich diese neuartige Art der Marktforschung ziemlich rasant. Ich persönlich habe mehrere Research Apps auf meinem iPhone installiert, wobei ich mich frage, ob nicht der Begriff “Mobile Survey” treffender wäre. Denn die meisten Apps bieten nur einfache Umfragen an. Die technischen Möglichkeiten eines Smartphones werden dabei komplett außer Acht gelassen. Es werden keine Sensordaten ermitteln und gesammelt. Ich wurde nicht aufgefordert, Dinge zu fotografieren und irgendwelche Barcodes von meinem letzten Einkauf einzuscannen. All diese technischen Möglichkeiten, um ein Markforschungsprojekt umfangreicher zu gestalten, werden aus heutiger Sicht kaum genutzt.

Was sind also die zusätzlichen Möglichkeiten, die mobile Marktforschung im Vergleich zu einer klassischen Umfrage anbietet. Hier ein paar Beispiele:

  • Kamera: Teilnehmer könnten aufgefordert werden, Fotos von ihren Aktivitäten zu machen.
  • Barcode Scan: Mit Hilfe der Kamera können Barcodes und QR Codes eingescannt werden. So können Einkäufe auf einfache Art dokumentiert werden.
  • GPS Tracking: Mit Hilfe der Verortung des Teilnehmers können Laufwege aufgezeichnet werden.
  • Mikrofon: Wie hoch ist die Stressbelastung des Teilnehmers durch äußerliche Lärmeinflüsse? Oder der Teilnehmer kann ein Audio Tagebuch führen.
  • Geofencing: Umfragen können Location-basiert ausgelöst werden (so z.B. wenn sich ein Teilnehmer einer der großen Einkaufsstraßen in München nähert).
  •  usw.

Wir müssen uns auch im klaren sein, dass die mobile Marktforschung gewisse Einschränkungen hat:

  • Die Länge der Umfrage: die aktuelle Meinung ist, dass eine online Befragung 7-10 Minuten nicht überschreiten sollte.
  • Eingeschränktes Display: das aktuelle iPhone 5 hat eine Bildschirmdiagonale von ca. 10 cm. Die visuellen Möglichkeiten für die Gestaltung einer Umfrage ist dadurch eingeschränkt.
  • Übertragung der Daten: obwohl sich die Flatrate für Datenübertragung immer mehr durchsetzt, könnte bei dem einen oder anderen Kosten für die Übermittlung der Ergebnisse entstehen. Das wäre ein absoluter App-Killer.
  • Batterieverbrauch: Durch die Aktivierung der Sensordaten und Aufzeichnung dieser Informationen wird der Akku zum Teil erheblich belastet.
  • Verzerrung in der Stichprobe: Smartphones sind eben eher bei den Jüngeren beliebt.

Fakt ist, dass “mobile” auch in der Marktforschung Einzug hält. Zunächst sicherlich als Beimischung zu traditionelle Methoden, aber langfristig sehe ich die Daseinsberechtigung als eigenständige Methodik. Die Attraktivität liegt in der passiven Messung von Sensordaten.

 

So vernetzen sich Twitter Stars

Twitter Mitarbeiter Isaac Hepworth visualisierte während einer Twitter Hack Week, wie sich die ca. 50.000 verifizierten Twitter Nutzer untereinander vernetzen. Entstanden ist eine Infografik, die wie eine Staubwolke anmutet:

visual-twitter-vernetzt

Im Twitter Blog dazu heißt es:

Eine der faszinierenden Erkenntnisse daraus ist welche Twitter-Nutzer sich außerhalb ihrer eigenen Kategorie informieren. Journalisten (Blau) folgen Politikern (Violett) und umgekehrt – erkennbar ist das an der Nähe von violetten und blauen Punkten. Das gleiche lässt sich über die Kategorien TV (Grün) und Musik (Rot) sagen, sichtbar unten rechts: Musiker und TV Stars folgen einander verhältnismäßig häufig.

Hier geht’s zur Infografik in voller Größe

Das Big Data Versprechen: Bessere und schnellere Entscheidungen treffen

Big Data verspricht, besser und schneller entscheiden zu können. Während bisher Daten-Stichproben als das Max der Dinge eingesetzt wurden, können wir nun alle relevanten Daten abfragen und verarbeiten. Und die Ergebnisse stehen nicht nach Monaten oder Wochen, sondern nach Minuten oder Sekunden zur Verfügung. Lösen die seit geraumer Zeit aus dem Boden spriessenden Big Data Unternehmen dieses Versprechen ein?

Big Data Issues
Quelle: NewVante Partners

Laut einer NewVantage Partners Big Data Umfrage auf Vorstandsebene in Fortune 500 Unternehmen aus dem Finanzsektor, wie Bank of America, JP Morgan, Wells Fargo, American Express und Fidelity Investments sowie einigen Nicht-Finanzunternehen wie General Electric, meinen über ein Fünftel (22%) der befragten Top-Manager schnellere und bessere Entscheidungen auf Basis von Big Data Initiativen treffen zu können. Diese Ergebnisse wurden in so unterschiedlichen Projekten wie der Zusammenführung vieler unstrukturierter Datenströme wie Sensortasten und Social Media Daten mit strukturierten Daten aus öffentlichen Regierungsinstitutionen, als auch der FRagestellung, wie diese Daten zur Formulierung neuer Marketing Kampagnen eines Kreditkartenunternehmens genutzt werden können.

Übereinstimmend wird der grösste Vorteil in Big Data Projekten darin gesehen, dass zeitaufwendige Tätigkeiten wie das Formulieren einer Hypothese und der Datenaufbereitung nicht zu Beginn eines Projekts anfallen, sondern erst dann zu Tragen kommen, wenn in den Daten interessante Muster erkannt worden sind. Dieser Zeitvorsprung schmilzt die sogenannte  Time-to-Answer TTA auf eine deutlich kürzere Zeitspanne ein. Insofern bedeutet auch die Minimierung der TTA  den grössten Einzelnutzen, den ein Big Data Unternehmen bringen kann.

 

Wie mit Quantified Self Big Data ein Teil unseres Lebens wird

Es gibt mittlerweile viele Fitness-Apps und Zusatzgeräte, die dem Menschen helfen gesünder zu leben. Durch das tägliche Sammeln und Speichern aller Bewegungsdaten und von Angaben zur Nahrungsmittelaufnahme kann der gesundheitsbewusste Mensch kontrollieren, wieviel er sich tatsächlich beengt und wieviele Kalorien er zu sich nimmt.

Wer sein Verhalten konsequent täglich misst, sammelt eine große Menge an Daten an, die es zu analysieren gilt. Apps wie Up oder Nike+ Fuelband bereiten die Daten in ansprechenden., gut lesbaren Graphiken auf, die dem Nutzer einen schnellen Überblick seines Verhaltens erlauben. Inwiefern helfen die gesammelten Daten und ihre Aufbereitung aber nun wirklich? Sehen wir uns lediglich die schönen Charts an oder ändern wir basierend auf neuen Erkenntnissen unsere Lebensweise? Und – wie genau messen diese Apps wirklich? Können wir uns auf die Ergebnisse verlasen, so dass eine Verhaltensänderung auch den richtigen Schritt bedeutet?

Apps wie Human oder Moves motivieren ihre Nutzer dazu, sich über einen bestimmten Zeitraum pro Tag zu bewegen. Es sind simple Apps, die nur ein Ziel haben: mehr Bewegung ihrer Nutzer. Und weil jede zusätzliche Komplexität im mit Terminen, Verpflichtungen und mentalen Anforderungen angefüllten Tagesablauf störend wirken würde, verzichten die Apps auf Funktionalität: man wird aufgefordert, sich 30 Minuten pro Tag zu bewegen – sonst nichts. Diese Einfachheit ist der erste wichtige Grund dafür, wie Big Data ein Teil unseres Lebens wird: indem man sich nicht darum kümmern muss, sorgen Apps und tragbare Geräte dafür, dass wir automatisch und nebenbei die für uns wichtigen Daten sammeln.

wearable devices

Heute und auch noch ein paar Jahre in die Zukunft gedacht, nutzen wir die sogenannten wearable devices – tragbare Geräte wie beispielsweise den Withings Pulse. Der Gesamtmarkt für wearable device wird auf etwa 300 Millionen verkaufte Geräte im Jahr 2017 geschätzt. Im nächsten Schritt werden externe Zusatzgeräte wie der Pulse vermutlich von Implantaten und invasiven Arzneimitteln ersetzt: Wie sollte man den eigenen Körper besser kennenlernen, als durch den Blick ins Innere? Körpertemperatur, Puls, Atemfrequenz, der Hormonhaushalt und sogar eingenommene Medikamente können automatisch jederzeit gemessen und kontrolliert werden. Nicht nur für die Optimierung des persönlichen Wohlergehens, sondern auch für die Früherkennung und Prävention von Krankheiten kann dies von unermesslichem Wert sein.

Neben den klar erkennbaren Vorteilen des Quantified Self lasen sich auch potentielle Gefahren erkennen: was passiert, wenn die gemessenen Daten gegen die messende Person verwendet werden? Was, wenn die Daten in unbefugte Hände gelangen? Diese Fragen deuten auf reale Gefahren hin und müssen beantwortet werden. Die Tatsache, dass die komplette und ständige Vermessung des menschlichen Körpers in kurzer Zeit Realität sein wird und die daraus entstehenden Vorteile für Millionen von kranken und gefährdeten Menschen lebensrettend sein können, macht deutlich, wie wichtig dies für den Menschen ist und dass Quantified Self als ein selbstverständlicher Aspekt jeden verantwortungsbewussten Verhaltens angesehen werden wird.

5 Dinge, die für die klassische Marktforschung überflüssig werden

In einem provokativen Blog Post beschreibt Greg Heist 5 Dinge, die für die Marktforschung überflüssig werden – und das wird – wenn es nach ihm geht – schneller passieren als man denkt:

1) Persönliche, endlos erscheinende Befragungen
Ohne Frage, Befragungen in Form von Interviews in sterilen Räumen oder Telefonbefragungen sind nach wie vor wichtige Tools für die klassische Marktforschung. So zum Beispiel werden 17% der Befragungen in Deutschland in persönlichen Interviews durchgeführt. Sagenhafte 35% über das Telefon (Quelle: Marktforschung.de). Obwohl moderne Technologies eingesetzt werden, wie z. B. Eye-Tracking, Stimmenanalysen, usw., sind persönliche Befragungen “old school”.

Aber was ist ist die Lösung? Interaktive Ansätze, wie z.B. direkte Befragungen von Leuten in ihrer gewohnten Umgebung sind heutzutage dank mobiler Endgeräte möglich. Über Smartphones sind die meisten Menschen jederzeit und überall erreichbar. Schnellere und immer günstiger werdende Übertragungskosten fördern diesen Trend.

2) Powerpoint Berichte
Die meisten Resultate von Marktstudien werden als ppt Dokument an den Kunden ausgehändigt. Selbst die Abschlusspräsentation wird oft in Powerpoint gemacht. Es gibt anderweitige Lösungen, um Resultate “sexy” zu visualisieren. Klar, die Aufbereitung in Powerpoint ist man gewöhnt und deshalb einfach, aber geht es am Ende nicht darum, den Kunden zu überzeugen? Und das in einer ansprechenden Weise?

3) Online Befragungen
Postalische Befragungen sind heute nicht mehr bedeutend. Das gleiche wird mit Online Fragebögen passieren. Wer setzt sich freiwillig 30 Minuten vor einem Desktop Computer und füllt leere Felder aus? Klar, die gibt es, aber ist das notwendig? Die Antwort ist nein, denn Menschen sind viel effizienter erreichbar auf  ihren mobilen “Gadgets”, allen voran Smartphones. Entsprechend dürfen die Umfragen kurz und prägnant gestaltet werden. Befragte dürfen nicht endlos angehalten werden, sondern aufgefordert werden, “on-the-way” Input zu leisten.

4) Dualität Quantitative / Qualitative Marktforschung
Die traditionelle Marktforschung unterscheidet noch immer zwischen diesen beiden Methoden. Diese Unterscheidung wird es, wenn es nach Greg Heist geht, bald nicht mehr geben. Beide Methoden werden irgendwann einmal verschmolzen sein. Oder anders ausgedrückt: beide Methoden werden simultan in Befragungen eingesetzt. Die Frage stellt sich einem, ob in Zukunft überhaupt noch Befragungen durchgeführt werden. Vielmehr geht der Trend Richtung Beobachtung des Verhaltens und Big Data Analytics, um daraus ableitend Vorhersagen zu treffen.

5) Rationale Schlüsse ziehen
Versuche in der Sozialforschung und Wirtschaft haben gezeigt, dass eine rationale Ableitung des  menschlichen Verhaltens oft fehlschlägt. Die Entscheidungsfindung eines Menschen ist viel komplexer. Die Marktforschung wird sich in Zukunft von der Fragestellung “Wieso? Warum?” wegbewegen. Vielmehr werden mit Hilfe von neuartigen Methoden (allen voran Data Analytics) Vorhersagemodelle abgeleitet, die einfach Dinge voraussagen, ohne die Beweggründe zu hinterfragen.

So, nun liegt es an Ihnen zu glauben, oder auch nicht,  ob diese Dinge für die klassische Marktforschung überflüssig werden. Eines ist klar, auch in der Markforschung wird kein Stein auf dem anderen bleiben.

Die mobile Revolution erreicht das Auto

Angefangen hat alles mit Smartphones: heute gehen die Menschen häufiger mobil ins Internet als über ihre PCs. Tablets lösen das Notebook ab und Brillen werden zu app-gesteuerten Mini-Computern. Die neue Welle der wearable device macht auf der Nase oder Uhr am Arm noch lange nicht halt – zukünftig werden wir Chips und Sensoren an allen möglichen Kleidungsstücken tragen.

Aber auch Haushaltsgegenstände wie Kühlschränke, Waschmaschinen, Trockner oder Waagen funktionieren immer häufiger über mobile Betriebssysteme. Das Internet of Things und der Machine-to-Machine Markt (M2) sind die großen Trends an dieser Stelle.

Eher unbemerkt ist die Mobilisierung jedoch an ganz anderer Stelle vorangeschritten – in des Menschen liebsten Luxusprodukts – dem Auto. Seit längerem schon stattet BMW seine Mittel- und Oberklassefahrzeuge mit SIM-Cards aus, die beispielsweise im Falle eines im Wagen vergessenen Schlüssels das Öffnen des Autos per Remote Kundendienst ermöglicht.

Connected Car Revenue

Quelle: BusinessInsider [PDF]

Die Autofahrerin macht während der Fahrt das, was sie typischerweise macht, wenn sie im allgemeinen unterwegs ist: navigieren, telefonieren und Musik hören. Zudem verbringen viele Menschen eine signifikante Zeitspanne ihres Tages im Auto – US-Amerikaner sitzen jeden Tag etwa 40 Minuten hinter dem Steuer. Im Stau stehen sie rund eine Stunde pro Woche.

Wenn also mobile Apps ihren Weg ins Auto finden, bedeutet dies ein enormes Potential für die App Economy: Milliarden von Menschen können sich eine knappe zusätzliche Stunde pro Tag mit mobilen Inhalten beschäftigen, kommunizieren und sind ansprechbar für Brands. Automobil- und Zulieferindustrie sind auf gutem Weg, das komplette Datenset einer jeden Autofahrt direkt im Fahrzeug zu sammeln. Dabei liegt der Fokus auf den Daten, die direkt vom Auto gemeldet werden und dabei helfen können, Unfälle zu vermeiden, Benzin zu sparen oder Versicherungstarife zu minimieren. Die Verhaltensdaten der Autofahrer selbst werden seitens der Autoindustrie nicht erhoben – hier bietet iognos einen zur industrielösung komplementären Ansatz, der Fahrzeugdaten und Personendaten zusammenführt.

Telefongesellschaften verkaufen vertrauliche Kundendaten

Als der Mobilfunk-Konzern Telefonica 2012 ankündigte, auch in Deutschland die Daten der O2-Kunden zusammen mit der Marktforschungsfirma GfK zu Geld zu machen, brach ein Proteststurm los, der O2 und GfK schleunigst zurrückrudern lies (s. zB. hier: wiwo.de).

Jetzt kündigt auch AT&T an, ebenfalls die Verbindungsdaten zu verkaufen. AT&T geht dabei offenbar noch weiter und bietet explizit die Historie der Internet-Nutzung seiner Kunden an.

Ich bin überzeugt, dass dieser Vertrauensbruch sich nicht rechnen wird. Die Menschen geben ihre Daten nicht freiwillig an die Telefonkonzerne – es sind Nebenprodukte der Nutzung der Telekom-Dienste, für die die Nutzer Geld bezahlen.

Ich glaube, dass es nicht nur moralisch falsch ist, sondern tatsächlich wirtschaftlichen Schaden anrichten wird, wenn Menschen beginnen, ständig auf der Hut vor den Daten-Kraken zu sein. Daher gehen wir bei iognos einen anderen Weg: unseren Nutzern ist klar, was sie tun. Wir informieren sie ständig, welche Daten anfallen und was daraus gemacht wird.

Es ist nicht grundsätzlich falsch, Daten zu erheben. Aber es ist falsch, es im Verborgenen zu tun, erst recht, wenn die Nutzer keine Wahl haben.