Mitte März fand in Neuss die zwölfte, gemeinsam von Oracle und der DOAG veranstaltete Konferenz, „Data Vision 2017“ zu den Themen Data Warehouse, Big Data und Business Analytics statt. Passend zum Konferenztitel „Oracle Data Vision“ war die Hälfte der Vorträge ausgerichtet auf die Zukunftsthemen Big Data, Data Lake, Advanced Analytics und Machine Learning. Auch die Weiterentwicklung von Data Warehouse Architekturen war Thema vieler Vorträge. Für die rund 350 Teilnehmer eine sehr gute Gelegenheit sich zu informieren und die Themen zu diskutieren. Was waren die Highlights?

Hadoop hat sich als erfolgreiche Basistechnologie für Big Data zum skalierbaren und zeitgleich verteilten Verarbeiten von großen Datenmengen durchgesetzt.och schöpfen Sie das volle Potential von Hadoop optimal aus?

Wir zeigen Wege, wie beispielsweise anhand einer NoSQL-Datenbank die einfache und schnelle Integration von heterogenen Daten möglich ist. Wie Hochverfügbarkeit gewährleistet und eine strukturierte Speicherung und Verwaltung kein Hexenwerk darstellt. Die komplexen Daten werden somit einfach analytisch aufbereitbar, flexibel, skalierbar und die Anwendung somit schnell und kostengünstig.

Ein auf Kundendaten fokussiertes Marketing bietet Unternehmen die Möglichkeit, Kunden und potentielle Interessenten zielgenauer, individueller und zum passenden Zeitpunkt anzusprechen. Die Erwartungshaltung von Marketingverantwortlichen ist hierbei sehr hoch. Datenfokussiertes Marketing umzusetzen ist jedoch keine Magie und liefert umgehend aussagekräftige Ergebnisse. Um diese „magischen“ Ziele auch zu erreichen, müssen jedoch die Hausaufgaben erledigt werden. Wir zeigen Ihnen acht Herausforderungen, die es zu meistern gilt, um das Potential von datenfokussiertem Marketing erfolgreich zu steigern.

Für den Erfolg von Customer Analytics Lösungen spielen sauber definierte Konzepte und ein strategischer Blick auf die Architektur eine wesentlich wichtigere Rolle als Technologien. Trotzdem beherrschen technologische Schlagworte wie „Big Data“ oder „In Memory“ weiterhin viele Diskussionen. Erleben sie eine Zeitreise durch 20 Jahre Customer Analytics.

Mit Social Media, Cloud und Smartphone heben sich die Grenzen von Online- und Offline-Welten mehr und mehr auf. Die Datenbasis verbreitert sich weiter und weiter. „Big Data“ ist in aller Munde und wird Gesellschaft, Politik und Wirtschaft grundlegend verändern. Unternehmen müssen daher schnell lernen, die wachsenden Datensätze intelligent zu nutzen.

Virtual Reality war auf dem diesjährigen Mobile World Congress (MWC) in Barcelona eines der Top Themen. Viele erwarten dieses Jahr durch die neueste Generation an VR Brillen den Durchbruch am Markt.

Für die Vermarktung ergeben sich durch Virtual Reality und Augmented Reality eine Menge neuer Gestaltungsmöglichkeiten. Erste erfolgreiche Kampagnen hierzu sind bereits gelaunched. Für die Messung der Nutzererfahrung (User Experience) während einer VR/AR Session ergeben sich außerdem vielfältige neue Analytics Felder.

Über die Auswirkungen von Big Data auf die Online Vermarktung wird viel und sehr kontrovers geschrieben. Man spricht oftmals davon, dass wir zum „gläsernen Kunden“ werden.

Wie sieht die Realität aus, was wissen die Unternehmen von ihren Kunden und was nicht?

Welche Lösungsansätze liefern vielversprechende Antworten?

Welches sind die Herausforderungen und Potentiale für den deutschen Markt?

Über Data Governance wurde in den letzten Jahren viel gesprochen und diskutiert. Eine Eindeutigkeit und Klarheit zur Definition hat sich in Deutschland jedoch noch nicht herauskristallisiert. Auf die Frage: "Was ist Data Governance" bekommt man unterschiedlichste Antworten. Von der Reduktion rund um alles zu Datenqualität bis hin zu wichtigster Baustein einer Business Architektur.

Bei Großunternehmen und Konzernen mit gut strukturierten IT- und Business-Bereichen hat sich das Thema etabliert. Im deutschen Mittelstand allerdings wird die Bedeutung gesehen, aber Einführungen kommen teils ins Stocken, da die Konzepte zu bürokratisch für den eher pragmatisch vorgehenden Mittelstand aufgesetzt werden.

Der Nutzen vieler Customer-Relationship-Management-Lösungen entspricht oft nicht den Zielen und Erwartungen. Ein zentrales Problemfeld ist dabei die Qualität der Kundendaten. Die Bedeutung einer hohen Datenqualität für Vertrieb und Direktmarketing ist beim Aufsetzen eines CRM Projektes allerdings eine zentrale Anforderungen. Bei der Umsetzung - vorallem in kritischen Phasen, wenn Funktionalität und Zieltermin gefährdet sind - fallen diese Datenqualitäts-Anforderungen schnell aus dem Scope. Das CRM-System geht dann mit teils fragwürdigen Daten live. Der Nutzen ist nicht voll gegeben und die Euphorie für eine neue CRM-Lösung schwindet sehr schnell.

sagt der deutsche Marketingverband und unterstützt damit den derzeitigen Wandel in den Marketing-Organisationen. In der heutigen digitalen Welt aber umso mehr in der digitalen Welt von morgen (wir sind erst am Anfang!) steigt die Bedeutung von Marketing innerhalb der Unternehmen.

Die its-people hat zum Jahresbeginn 2015 ihr Portfolio um das Feld Customer Data Integration (CDI) erweitert. Mit der Portfolioerweiterung, die das bisherige Kerngeschäft ergänzt, wird der Wachstumsprozess weiter fortgeführt.

Das Informationszeitalter hat uns in den letzten 20 Jahren basierend auf relationalen Datenbanken fantastische Möglichkeiten geschaffen mit enormen Auswirkungen auf neue Geschäftsmodelle, Automatisierungen und Prozessoptimierungen.