Übersicht

Artikel

Web-Analyse - Big Data = Big Success?
Weitere Beiträge dieser Ausgabe

(Autoren in alphabetischer Reihenfolge)

Aktiviere die analytische Suchmaschine
Von Sven Arn (H,T,P, Concept)

Web-Controlling 3.0: nutzerzentrische Website - Optimierung durch intelligente Datenverknüpfung
Von
Christian Bennefeld (etracker)

Hype oder nicht? Big Data richtig nutzen!
Von Yasan Budak und Henrik Holzhausen (VICO Research & Consulting)

Marktforschung 2.0 - Vom Fragebogen zur Real-Time Research durch Social Media Analyse
Von Sten Franke (ethority)

Wie ist die Wahrnehmung von Marktforschung in Social Media und Web?
Von André Lang (Insius)

Fünf Jahre Forschung zu Social Media bei der Deutschen Telekom: Rückschau und Ausblick
Von Marco Ottawa (Telekom Deutschland)

Big Data = Big Erkenntnis? Was das Abenteuer Social Media Forschung für Forscher und Auftraggeber bedeutet
Von Oliver Tabino und René Kaufmann (Q - Agentur für Forschung / linkfluence)

Big Data - Big Challenge
Von Prof. Dr. Elke Theobald (Hochschule Pforzheim)

 

Big Data – Es ist alles Gold, was glänzt!

Von Herbert Höckel, Managing Director bei mo'web research

Herbert Höckel (mo'web)Jeder Check-in, jedes Like, jeder Kommentar, jede Suchanfrage, jeder Kauf, selbst jeder Klick wird meistens mitgeloggt. Es gibt sogar Seiten, die Mausbewegungen aufzeichnen. Jeder Service und jede Webseite sammelt Daten, selbst, wenn meist nicht klar ist, was genau am Ende überprüft werden soll. Nun geht es darum, der schier unermesslich scheinenden Datenmenge Herr zu werden und sich, auch als Marktforscher, dieser neuen Herausforderung zu stellen.

Big Data wird als das nächste große Thema des Marketings gehandelt. Forbes schätzt, dass der Big Data Markt 2017 50 Milliarden USD betragen wird. Auch, wenn man über die Zuverlässigkeit einer solchen Prognose streiten kann, steht fest, dass heute schier unermessliche Datenmengen vorhanden sind und die in Zukunft ein noch viel größeres Ausmaß annehmen werden. Und damit wird auch die Aufgabe da sein, aus diesen Daten sinnvolles Wissen zu extrahieren. Diese Grundaufgabe gibt es, seit es Daten gibt. Die schiere Menge an Daten und die Geschwindigkeit, mit der sie verfügbar werden sind allerdings neue Themenkomplexe, die es zu verstehen gilt.

Hierbei gibt es zwei Herausforderungen: Die technische Bewältigung der Datenmassen und die fachliche Kompetenz, die notwendig ist, um die neue Art der Daten zu analysieren und zu verstehen. Wir sehen die Aufgabe der Marktforschung darin, sich klar zu positionieren und beide Felder für sich zu beanspruchen - schließlich ist die Beantwortungen von Fragen anhand von Daten schon immer die Kernkompetenz unserer Branche gewesen. Seit Jahrzehnten haben wir viel Erfahrung sammeln können und werden meist gefragt, wenn es darum geht Antworten zu liefern. Trotz dieses Vertrauensvorsprungs durch unsere Kunden müssen wir neue Verfahren entwickeln, die dem neuen Datenangebot gerecht werden, wenn wir diese komfortable Position behalten wollen. Und das ist nicht immer leicht, denn Innovationsgeist und kreative Flexibilität sind nicht immer des Marktforschers Stärken.

Dennoch, unsere Nüchternheit und konservative Haltung kann besonders hier ein Vorteil sein. Gerade, wenn man sich mit so einem Hype-Thema auseinandersetzt. Da kann ein kühler Kopf dazu beitragen, dass sich der Nebel schnell verzieht und klar wird, wo genau der Erfolg in den großen Daten zu suchen ist. Denn das in dem Datenmeer einige Schätze zu bergen sind, da besteht kein Zweifel. Lassen Sie uns also gemeinsam diese Expedition wagen!

zurück

Mit BLOGiQ lassen sich Muster, Meinungen und Trends aus der digitalen Diskussion abbilden und analysieren. Der Analyse liegt das gesamte Feld des "User generated Content" im Web 2.0 zu Grunde. Alle Communitys, Foren, Blogs, Newsgroups werden durchsucht und analysiert.

Weitere Informationen

Übermittlung Ihrer Stimme...
Bewertungen: 2.7 von 5. 9 Stimme(n).
Klicken Sie auf den Bewertungsbalken, um diesen Artikel zu bewerten.

Bisher wurden keine Kommentare zu diesem Beitrag verfasst.


Kommentar schreiben:
Name (erforderlich)

E-Mail (erforderlich) (wird nicht veröffentlicht)