Big Data

Der Begriff Big Data bezeichnet sehr große und in komplexen Strukturen existierende Datenmengen. Diese Daten entstehen zunehmend durch eine netzwerkartige Struktur in der wechselseitig Informationen verteilt und geordnet werden. Hierbei kann man zwischen zwei Arten von Daten unterscheiden: Temperaturen, Anzahl von Zugriffen auf Sevices, Stückzahlen in der Produktion Zum einen quantitative Daten, die durch metrische […]

Der Begriff Big Data bezeichnet sehr große und in komplexen Strukturen existierende Datenmengen. Diese Daten entstehen zunehmend durch eine netzwerkartige Struktur in der wechselseitig Informationen verteilt und geordnet werden. Hierbei kann man zwischen zwei Arten von Daten unterscheiden:

Temperaturen, Anzahl von Zugriffen auf Sevices, Stückzahlen in der Produktion

Zum einen quantitative Daten, die durch metrische Messverfahren entstehen, wie beispielsweise Temperaturen, Anzahl von Zugriffen auf Sevices, Stückzahlen in der Produktion, etc..

Zum anderen geht es um quantitative Daten, die in der Regel eher unstrukturiert vorliegen. Dies können beispielsweise Texte mit Nachrichteninhalten, Wissenstexte oder aber auch einfach Gruppen von voneinander abgekoppelten Datenreihen sein, die auf den ersten Blick kein bekanntes Muster aufweisen.

Texte mit Nachrichteninhalten, Wissenstexte oder aber auch einfach Gruppen von voneinander abgekoppelten Datenreihen

Durch die rasante Entwicklung der Informationstechnologien in den vergangenen Jahren haben immer mehr Menschen Zugriff auf Informationen und sind in der Lage diese immer häufiger im täglichen Leben zu nutzen.

Der Begriff Social Technology beschreibt im Zusammenhang mit Big Data Technologien, die einzelne Personen, soziale Gruppen oder Organisationen im ersten Schritt miteinander vernetzen. Hierdurch entsteht einerseits eine gewaltige Masse an Informationen, andererseits entstehen durch Technologie mannigfaltige (potenzielle) Zugriffsmöglichkeiten auf Informationsquellen sowie Verarbeitungsmöglichkeiten.

Klassifikation Social Technology

Enterprise Collaboration Platforms

Purpose

  • Enable internal employees to communicate and collaborate on work projects
  • Locate subject-matter experts
  • Capture and share unstructured content (e.g., blogs, video) in addition to documents

Examples

  • Jive
  • IBM Connections
  • Yammer
  • Google apps

company-owned Digital Properties

Purpose

  • Provide customer service through online communities Build engagement with customers through games and contests
  • Acquire consumer ideas through crowdsourcing platforms

Examples

  • My Starbucks Idea EMC Community
  • Network (ECN)
  • Amex OPEN forum

Public Social Platforms

Purpose

  • Enable external customers and consumers to connect with employees
  • Create spaces for product and company discussions
  • Bookmarking/Tagging Wikis

Examples

  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Pinterest

Mobile Platforms

Purpose

  • Build and leverage apps that run on tablets and smartphones
  • Allow ‘check-ins’ for mobile customers for marketing and customer service purposes

Examples

  • FourSquare
  • Apple App Store
  • Google Play App

Individual Social Tools

Purpose

  • Filtering and collecting
  • Create and share unstructured content
  • Classify unstructured content
  • Co-author documents
  • Reference and Publish Content

Example

  • import : io
  • Feedly
  • Evernote
  • Blogs

Anlehnung an Guinan 2014

Davenport, Brian (2014): „From A to Google: How Technology Is Impacting Information and Leadership“. In: Journal of Leadership Studies. Wiley Subscription Services, Inc. 8 (2), S. 41–45, DOI: 10.1002/jls.21329.

Guinan, Patricia J; Parise, Salvatore; Rollag, Keith (2014): „Jumpstarting the use of social technologies in your organization“. In: Amsterdam: Elsevier 57 (3), S. 337–347.