mobile bigdata
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Mobile BigData
Dr. Valentin Zacharias
FZI Forschungszentrum Informatik am Karlsruher Institut für Technologie
13.04.2023 2
Motivation & Zielsetzung
Motivation Wie selbstverständlich wird das Mobile Web häufig als Treiber für Big
Data genannt gleichzeitig kommt das Mobile Web jedoch nur in wenigen der
klassischen BigData Beispiele vor
Zielsetzung Anhand von (hoffentlich)
neuen Beispielen die vielfältigen Beziehungen zwischen den Trends Mobileund BigData Aufzeigen
Ideen für Ihre BigData Aktivitäten liefern
Quelle: Bitkom Leitfaden BigData
13.04.2023 © FZI Forschungszentrum Informatik 3
Mobile und BigData
Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden
Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung
Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
13.04.2023 © FZI Forschungszentrum Informatik 4
Mobile und BigData
Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden
Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung
Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
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Predictive Assistants – Google u.a.
Die Verfügbarkeit des Kontexts des Nutzers erlaubt mobilen Applikationen passendere Antworten auf die Fragen des Nutzers.
Die nächste Generation von digitalen Assistenten wartet nicht mehr auf Eingaben des Nutzers sondern nutzt den Kontext zur Vorhersage von Informationsbedürfnissen.
Informationsbereitstellung auf Mobilgeräten wird damit selbst zu einem Predictive Analytics Use Case mit BigData.
Beispiele: Google Now, Osito, Donna, reQall
Quelle: The Economist
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Mobile und BigData
Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden
Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung
Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
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Flow Track -
Bluetooth Sensoren erlauben genaue Positionsbestimmung vieler Menschen und dadurch die quantitative Erfassung von Menschen- bewegungen z.B. im Handel oder am Flughafen
Quelle: blue cell networks
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Foothpaths –
Andere Firmen nutzen Signale des Mobilfunknetzes um alle Mobiltelefone zu erfassen
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Co-Traveler -
Quelle: Washington Post
Geschicktes Data Mining erlaubt die Ableitung von Sozialbeziehungenauch aus ungenauen Ortsdaten
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Smart Steps – Telefonica Dynamic Insights
Mit anonymisierten Daten von Mobilfunkprovidern werden vielfältige Eigenschaften von Publikumsbewegungen
mess- und nutzbar
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Kundenfluktuation -
Aus Verbindungen ableitbare Sozialbeziehungen und Rollen (z.B. Leader) erlauben Minimierung von Kundenfluktuation
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Mobile und BigData
Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden
Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung
Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
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FixMyStreet / Ka-Feedback - FZI
.. erlaubt die einfache Erfassung von Infrastrukturproblemen und darüber die Analyse deren Verteilung
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Mood – BT / FZI
.. Erfassung von Stimmung zur Unterstützung von Reflektion und Coaching – später auch besserem Verständnis von Emotionen
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Market Research - Jana
Die weite Verbreitung von Mobiltelefonen über die ganze Welt erlaubt Market Research in sehr großer Breite und Schnelligkeit
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Mobile und BigData
Die Schnittstellen von Mobile und Big Data liegen in 1) Use Case: Mobile Informationsbereitstellung als BigData
Anwendungsfall
2) „Datafication“, der immer genaueren und schnelleren und quantitativen Erfassung von immer mehr Dingen.
Passiv/Data Exhaust: Die Nutzung und die Präsenz von Mobilgeräten kann von Systemen zur Datafication ausgenutzt werden
Omnipräsentes vernetztes Eingabegerät zur manuellen Erfassung
Aktive Sensorgestützte Erfassung durch das Mobilgerät
aisle411
Bluetooth Low Energy erlaubt ortsbezogene
Interaktion in Geschäften und die Analyse von Kundenverhalten
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PayPal Beacon
… und weit über Läden hinaus
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TravelApp -
Aus der Kombination von ortbezogenen Daten aus verschiedenen Quellen schnelle (und sichere) Routen finden
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Insights - Skyhook
Bewegungen von Menschen in Industrieländern Weltweit erfassen und vorhersagen (aus Abfragen zur Lokalisierung)
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Logistik und Gruppen in Echtzeit steuern - FZI
Mit Echtzeitdaten in Logistik Netzwerken und Gruppen (z.B. in Freizeitparks) in Echtzeit automatisch Ausnahmesituationen lösen
13.04.2023 © FZI Forschungszentrum Informatik 22
Zusammenfassung
1. Die Vorhersage von Informationsbedürfnissen ist ein Anwendungsfall für BigData
2. Über Mobile Technologien wird die Realität – besonders die Bewegungen und die Interaktionen von Menschen als Daten nutzbar – Reality Mining
1. Der nächste große Schub kommt über Indoor Lokalisation mit BLE
3. Über Mobile Technologien sind schon jetzt 2/3 der Weltbevölkerung in Datenerfassung von fast bel. Phänomene einbindbar
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