Ausgabe 117 - September 2015

 

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Ausgabe 117
September 2015

Newsletter Dr. Wolfgang Martin Team

 

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Themenübersicht

Editorial

Auffrischen und Anreichern von Kundendaten – auf dem Weg zu einer 360°-Kundensicht - mehr »

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Viscovery - mehr »

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IT Verlag - mehr »

Neues E-Book

Business Intelligence im digitalen Unternehmen - mehr »

Neuer Research Letter

NoSQL und Platform as an Analytical Service (PaaAS) - mehr »

Merger & Acquisitions

Microsoft verstärkt sich in Cybersecurity und CRM, IBM im Gesundheitswesen und noch viel mehr. -mehr »

Zahlen

Apple wie immer blendend, aber nicht gut genug; ansonsten: die Cloud wächst und wächst und wächst…. - mehr »

Kurzmeldungen

Neues zu Big Data, Analytik, Information Management, CRM, CEM, der Digitalisierung und mehr. - mehr »

Und zum Schluss…

Wissenschaft und Technik 2015 (bis jetzt), ganz cool betrachtet. - mehr »

 

Editorial

Auffrischen und Anreichern von Kundendaten - auf dem Weg zu einer 360°-Kundensicht

 

Eine 360°-Sicht auf den Kunden ist das traditionelle Ziel von Kundendatenmanagement. Es gilt die Kundendaten mit externen Daten anzureichern (demografische, soziografische, firmografische, geografische etc.) und stets aktuell zu halten. Das ist im Zeitalter von Big Data schwieriger denn je: Eine 360°-Sicht ist ohne die entsprechende Technikunterstützung kaum mehr erreichbar, da man so niemals alle Daten komplett erfassen kann. Softwarelösungen zur Schaffung einer 360°-Sicht werden somit unabdingbar – ohne sie ist man praktisch chancenlos. Es gilt Quellen aus Social Media, Blogs, Foren, Internetseiten, Lokalisierung, Navigation und vielen anderen zu evaluieren und entsprechend zur Anreicherung zu nutzen. Aus Big Data Smart Data zu machen, bedeutet, neue Daten und Datenquellen permanent den jeweiligen Kunden zuzuordnen und die 360°-Sicht so kontinuierlich up-to-date zu halten. Gerade im digitalen Zeitalter1 ist dies für Unternehmen besonders wichtig, denn Kundenerlebnismanagement steht und fällt insbesondere mit der Art, Menge und Qualität zur Verfügung stehender Daten.

 

Auffrischen und Anreichern von Kundendaten ist zunächst einmal nichts Neues. Es ist ein Standardprozess im Kundendatenmanagement. Das Ziel dieses Prozesses ist es, eine 360°-Kundensicht zu erreichen, also alle Daten aus allen Quellen aktuell und in definierter Qualität zur Kundenanalytik zur Verfügung zu haben. Dabei teilte man bisher Kundendaten in die folgenden Kategorien ein:

·         Kunden-Verhaltensdaten (Bestellungen, Transaktionen, Zahlungshistorie, Verweildauer etc.),

·         den Kunden beschreibende Daten (Attribute, Charakteristiken, Selbstangaben, Demographie etc.),

·         Kundencharakteristiken (Meinungen, Vorlieben, Bedürfnisse, Wünsche etc.),

·         Kunden-Interaktionsdaten (Angebote, Ergebnisse, Kontext, Click Streams, Notizen etc.).

Die ursprüngliche Idee einer 360°-Kundensicht war, „alles über jeden Kunden zu wissen“. Der Nutzen stellt sich ein, wenn es gelingt, das Kundenwissen auf Basis einer 360°-Kundensicht in jeder geeigneten Kundeninteraktion in Aktionen und Maßnahmen umzusetzen. Dazu dient vor allem Predictive Analytics2. Ein gängiges Beispiel hierzu ist eine Kaufempfehlung im Webshop auf Basis einer Regelmaschine und eines prädiktiven Modells als Cross- bzw. Upselling beim Abschluss einer Kaufinteraktion. Weiteren Nutzen erzielt man in vielfältiger Hinsicht, bei der Senkung von Kunden-Akquisitionskosten, zielgerichteter Kundenansprache in neuen geografischen Gebieten, proaktiven Kundenbindungsmaßnahmen, Priorisierung von hochwertigen Kunden, gezieltem Upgrading von Kunden aus niedriger-wertigen in höher-wertige Kundensegmente und bei vielem anderen.

 

Von Little Data zu Big Data. Die Quelle war „Little Data“, i.e. Unternehmensdaten und externe Datenquellen, die in der Regel käuflich angeboten wurden und werden wie Adress- und andere mikrogeografische Daten, sozio- und firmografische Daten sowie weitere aufbereitete Daten wie psyochografische oder auch statistische Daten der öffentlichen Verwaltung und der Statistikämter. Die Aufgabe bestand darin, all diese Datenquellen zu integrieren, um eben durch kontinuierliches Auffrischen und Anreichern der Unternehmenskundendaten die gewünschte Rundumsicht auf den Kunden zu haben. Das war schon eine ordentliche Aufgabe, die vor allem auch eine professionelle Datenmanagement-Plattform erforderte.

Das ist heute im Zeitalter von Big Data noch schwieriger geworden. Denn insbesondere die Quellenvielfalt und die Menge an Daten sind kaum mehr überschaubar. Dazu kommt, dass neue Datenquellen spontan und jederzeit entstehen, während alte Datenquellen plötzlich versiegen können. Schließlich ist noch die schiere Menge an Daten zu bewältigen, die auch neuere Ansätze wie ein auf Hadoop basierter Datensee an ihre Grenzen stoßen lassen. Daraus folgt als Konsequenz: Das Thema „360°-Kundensicht“ muss neu kontextuiert und angesichts der unüberschaubaren Vielfalt an Quellen sowie der schieren Menge an Daten anders angegangen werden.

 

360°-Kundensicht – neu definiert. Was also ist zu tun? Das Konzept der 360°-Kundensicht aufgeben? Das ist keine gute Idee, denn der heutige digitale Kunde erwartet vom Unternehmen, dass es ihn kennt, egal welchen Kanal oder welchen Kontaktpunkt er wählt. Er will seine Erlebniswelt vorfinden, komplett und rundum. Er will auf Augenhöhe kommunizieren: Er kennt uns, das Unternehmen, also sollten wir, das Unternehmen, auch ihn kennen. Er will vor allen Dingen nicht jedes Mal wieder seine Geschichte wiederholen müssen und erzählen, wer er denn sei und was er denn wolle. Mit anderen Worten: In der digitalisierten Welt ist die Maxime „alles über jeden Kunden zu wissen“ wichtiger denn je!

 

Von Big Data zu Smart Customer Data. Das bedeutet auf technischer Ebene: eine professionelle Stammdatenmanagement-Plattform für Kundendaten ist entscheidend, denn ein professionelles Kundenstammdatenmanagement ist die Voraussetzung für unsere Idealvorstellung einer 360°-Kundensicht. Nur muss in einem digitalen Unternehmen eine solche Plattform mehr können als bisher, denn es gilt ja, die Spuren der digitalen Kunden über alle Kanäle und Kontaktpunkte zu verfolgen und einzusammeln. Dabei ist es nicht nur wichtig, strukturierte Daten aus dem Big Data zu verarbeiten, sondern auch unstrukturierte wie Texte (Kommentare von Kunden in Webshops oder im Call Center, Facebook-Kommunikation, Tweets, Blog-Inhalte etc.), Fotos oder Videos. Die machen in der Regel allein ca. 80% aller Kundendaten aus.

Entscheidend zur Integration von Kundendaten sind die Meta- und Stammdaten, weil nur so die Kunden in den verschiedenen Kanälen identifiziert werden können. Man will ja wissen, ob ein Besucher der Webseiten, ein Blogger oder ein Tweeter bereits ein Kunde ist, und wenn ja, welches seine Profitabilität und vor allem seine Erwartungen an seine persönliche Kundenerlebniswelt sind. Dazu braucht man intelligente und fehlertolerante Matching-Algorithmen zur Customer Identity Resolution3, damit alle vorhandenen Daten – strukturiert und nicht strukturiert – zu einem Kunden gefunden und zugeordnet werden können. So entsteht ein „Golden Record“4, ein Datensatz, der sämtliche Information rund um einen Kunden enthält und die 360°-Kundensicht auf der Ebene der Kundendatensätze darstellt.

Bevor die Daten aus den unterschiedlichsten Quellen überhaupt verarbeitet werden, sollten Datenqualitätsmanagement-Werkzeuge für bereinigte und aktuelle Daten sorgen. Bereits bei der Datenerfassung sollten solche Qualitätsmechanismen die Konsistenz der Kundendaten über alle Datenquellen hinweg sicherstellen.

Weiterhin muss Data Governance unterstützt werden. Dazu werden Werkzeuge gebraucht, mit denen entsprechende Regelwerke, Richtlinien, Workflows und Prozesse definiert und verwaltet werden können. Dabei müssen alle Veränderungen durch Auffrischen und Anreichern der Daten bei den Stammdaten nachvollziehbar sein. Schließlich sind noch die Zugriffsberechtigungen zu definieren und kontinuierlich à jour zu halten.

Mit Hilfe einer solchen Plattform zum Kundenstammdatenmanagement mit all den genannten Werkzeugtypen kommt man dann zum Ziel: Aus Big Data wird Smart Customer Data herausgefiltert und steht zur Kundenanalyse zur Verfügung: Die Spuren des digitalen Kunden werden les- und interpretierbar. Solche state-of-the-art Plattformen findet man nicht nur bei weltweiten Marktführern wie IBM und Informatica, sondern auch bei entsprechenden Spezialisten in Smart Customer Data Management wie Uniserv.

 

Fazit: Auch in der digitalen Welt ist und bleibt die 360°-Kundensicht weiterhin das Ideal, nach dem Unternehmen das Kundendatenmanagement ausrichten müssen, denn sie gibt die bestmöglichen Einsichten in das Verhalten und die Erwartungen der Kunden. Aber man muss sich gleichzeitig klar machen, dass ein Kundensatz – auch wenn er bestens integriert und so vollständig wie möglich ist – nur ein Kundendatensatz ist und nicht der Kunde selbst. Wenn man das berücksichtigt, dann bietet die Information, die im Kundendatensatz steckt, die beste Basis, um die Erwartungen digitaler Kunden auf Basis der Kundenhistorie zu erfüllen. Das unterstreicht die Bedeutung und Notwendigkeit von Kundendatenmanagement: Ein kontinuierliches Auffrischen und Anreichern der Kundendaten ist eine Kernaufgabe sowohl in traditionellen wie auch in digitalen Unternehmen. Smart Customer Data ist entscheidend, wenn man digitale Kunden langfristig und profitabel an sich binden will.

 

Mit den besten Grüßen aus Annecy

 

Dr. Wolfgang Martin

 


 

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1 siehe „Das digitale Unternehmen – Kundenerlebnismanagement als kritischer Erfolgsfaktor“, Computerwoche, Januar 2015, http://www.computerwoche.de/a/kundenerlebnismanagement-als-erfolgsfaktor,3092647, Zugriff al 20. Februar 2015.

2 siehe „Schon vorher wissen, wie die Kunden reagieren – Praktische Anwendung von Predictive Analytics“, Computerwoche, Februar 2015, http://www.computerwoche.de/a/praktische-anwendung-von-predictive-analytics,3093386, Zugriff am 20. Februar 2015.

3 siehe „Customer Identity Resolution“, Computerwoche, März 2013, http://www.computerwoche.de/a/customer-identity-resolution-den-kunden-richtig-erkennen,2533653, Zugriff am 06. Februar 2015.

4 siehe „Customer Information Management: Prozesse und Technologien“, itdaily, Okt. 2013, http://www.it-daily.net/it-technologie/daten-auswertung/8015-customer-information-management-prozesse-und-technologien, Zugriff am 06.02.2015.

 

 

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Viscovery

 

 

Viscovery® SOMine Suite – 
die Plattform für visuelles Data Mining und Predictive Analytics.

 

Der Data Mining Spezialist Viscovery hat kürzlich Version 7 seiner Data Mining Suite releast. Deren neue Architektur ermöglicht eine modulare Lizenzierung und bietet zusätzliche Features für die Erstellung prädiktiver Modelle und die Exploration von Big Data. Alle Funktionen der bisherigen, eigenständigen Viscovery 6 Produkte sind jetzt über einheitliche Workflows verbunden. Schnelle, datengetriebene Entscheidungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Kundeninteraktionen sind so noch schneller möglich.

 

Durch die Kombination von Self-Organizing Maps mit multivariater Statistik reduziert Viscovery die Komplexität von Big- und Small-Data-Analytik. Viscovery-Modelle erlauben die visuelle Auswertung von Clustern und Beziehungen in den Daten und erlauben Data Scientists und Anwendern aus den Fachabteilungen, Strukturen und Muster in ihren Daten intuitiv zu verstehen. Mehr dazu auf www.viscovery.net.

 

 

Neu: Viscovery SOMine 7 im Webshop www.viscovery.net/visual-clusters oder als kostenfreie Testversion zumDownload.
 

 

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IT Verlag

 

Neues eBook des IT Verlags

Business Intelligence & Big Data 2015

Details

In der diesjährigen Ausgabe des eBooks „BI & Big Data“ geht es nicht nur darum, die schiere Menge an Daten (big) zu bewältigen. Vielmehr beherrscht ihre Umsetzung zu Wissen (smart) das Feld!

4 Schwerpunkte: Hadoop, Analytics, ALM und Visualisierung

·         Hadoop Distributed File System (HDFS): Die Zielsetzung von Hadoop ist die kostengünstige und skalierbare Datenhaltung und Auswertung von polystrukturierten Daten. Ist Hadoop die technische Antwort auf Big-Data-Herausforderungen, oder nur ein weiteres Datensilo?

·         The Future of Analytics: Big Data hat großes Potenzial, dieses kann aber nur mit den richtigen Werkzeugen erschlossen werden, und der zeitnahen Verarbeitung von Ereignissen (Real-time Stream Processing) kommt hierbei eine entscheidende Rolle zu.

·         Application Lifecycle Management (ALM): Die einseitige Ausrichtung der klassischen Ansätze des ALM auf Effizienz und Kosten wird dem meist explorativen Charakter der Big-Data-Ansätze nicht gerecht. Was ist zu tun?

·         Visuelle Darstellung großer Datenmengen: Für den schnellen Überblick kommt der grafischen Aufbereitung der Big Data, vor allem in Korrelation mit Daten aus anderen Quellen, eine immer größere Bedeutung zu. „Keep it simple" lautet das Motto.

Lesen Sie in dem eBook „BI & Big Data 2015“, wie Sie Big-Data-Projekte erfolgreich bewältigen und mit den neuesten analytischen Technologien den optimalen Nutzen aus der Vielzahl an Daten ziehen. Das eBook ist eine Sonderausgabe des Fachmagazins it management.

 

Hier geht’s zum (kostenfreien) Download.

 

 

Neues E-Book

Business Intelligence im digitalen Unternehmen

 

Performance Management und Analytik – Business Intelligence im digitalen Unternehmen. Das vorliegende E-Book beschreibt Konzepte, Business-Architekturen und technische Architekturen der beiden Strömungen von Business Intelligence - Performance Management und Analytik - unter dem Gesichtspunkt der fortschreitenden Digitalisierung von Unternehmen und des Marktes. Performance Management ist ein Managementmodell, das einem Unternehmen ermöglicht, Unternehmensziele und Geschäftsprozesse kontinuierlich aufeinander abzustimmen und konsistent zu halten. Analytik dient der Ableitung von Wissen aus internen und externen Daten und Information für Unternehmenssteuerung ganz im Allgemeinen. Analytik wird im Zuge der Digitalisierung immer wichtiger, denn das Datenvolumen explodiert.

 

Das E-Book richtet sich sowohl an die Managementebene, die für die Transformation des Unternehmens in ein digitales Unternehmen verantwortlich sind, als auch an Mitarbeiter im Unternehmen, die Performance-Management- oder Analytik-Lösungen entwickeln und nutzen wollen oder bereits betreiben. Es soll mit Hilfe von Use Cases den Nutzen und das Potenzial herausstellen. Best-Practices sollen sowohl bei der Organisation solcher Lösungen als auch bei technologischen Fragen Hilfestellung bieten. Dieses E-Book soll den Leser vor allem auch bei der Entwicklung von Konzepten und Strategien sowie bei der Entscheidungsfindung in Sachen Performance Management und Analytik unterstützen.

 

Hier geht es zum Download.

 

Performance Management and Analytics gibt es auch auf English, hier geht’s zum Download.

 

 

Neuer Research Letter

NoSQL und Platform as an Analytical Service (PaaAS)

 

Positioning CortexPlatform – Innovative NoSQL Platform for Analytical Services (PaaAS)

 

“NoSQL databases are increasingly popular for a range of data-intensive applications that require horizontal scaling. In fact, the NoSQL market will enjoy a 35.1 percent compound annual growth rate (CAGR) from 2014 to 2020, reaching $4.2 billion by that year, according to Allied Market Research5.” Indeed, NoSQL technologies drive the evolution of new, innovative development platforms that offer new approaches to PaaS and PaaAS solutions.

 

CortexPlatform is an innovative cloud based platform based on the powerful multimodal, bi-temporal NoSQL CortexDB technology. It disburdens and accelerates application development of SaaS products and in-house development of SaaS applications, as well as it delivers cloud-based solutions that best match cloud performance requirements. It also empowers development and deployment of innovative solutions that manage both transactional and analytical structured and unstructured data without the need of ETL processes. As the use case scenarios show, CortexPlatform unlocks a new class of applications necessary for the digitalization of organizations.

 

This makes CortexPlatform a preferred choice when selecting development platforms (PaaS) for networked systems, complex configuration systems, and very large data volumes, as well as for systems with high data dependencies and/or constant changes.

 

Download auf http://www.wolfgang-martin-team.net/paper/ResearchLetter_Cortex_210715_fin.pdf oder aufODBMS.org.

 


 

5 See Information Management, Slideshow “10 NoSQL Enterprise Use Cases”, http://www.information-management.com/gallery/10-NoSQL-Enterprise-Use-Cases-10026900-1.html, accessed May, 05th, 2015

 

 

Merger & Acquisitions

Microsoft verstärkt sich in Cybersecurity und CRM, IBM im Gesundheitswesen und noch viel mehr.

 

Emdeon will Altegra Health übernehmen. Diese Akquisition soll das Altegra Health Risikomanagement und die Analytik zur Qualitätssicherung von Gesundheitsdiensten mit Emdeon's Intelligent Healthcare Network™ kombinieren, einer Plattform zur Abrechnung von Gesundheitsdiensten in den US. (6. Juli) Mehr dazu in derEmdeon-Pressemitteilung.

 

IFS kauft VisionWaves. Der ERP-Anbieter IFS erwirbt das niederländische Softwareunternehmen VisionWaves B.V. IFS kauft den Eigentümern von VisionWaves 100% der Unternehmensanteile ab. Der Kaufpreis wird in bar bezahlt. VisionWaves ist ein Softwareanbieter von Operational Intelligence. VisionWaves wurde im Jahr 2000 gegründet, hat seinen Stammsitz im niederländischen Zeist und besitzt eine Vertriebsniederlassung in den USA. Das Unternehmen beschäftigt 30 Mitarbeiter. In den zwölf Monaten bis Mai 2015 erzielte es – vorläufig noch nicht geprüft – einen Umsatz von 4,9m Euro und eine bereinigte EBITDA-Marge von 17%. (9. Juli) Mehr dazu in der IFS-Pressemitteilung.

 

Splunk übernimmt Caspida. Caspida ist ein Unternehmen, das sich auf die Bereiche Behavioral Analytics und maschinelle Lernverfahren spezialisiert hat. Gemäß den Vertragsbedingungen erwirbt Splunk alle im Umlauf befindlichen Aktien von Caspida zu einem Gesamtkaufpreis von $190m. Splunk bezahlt rund $127m in bar und $63m in zweckgebundenen Wertpapieren. Die Kombination der Technologien von Splunk und Caspida soll den Sicherheitsmarkt revolutionieren, indem ermöglicht wird, Cyberattacken zu erkennen und adäquat auf sie reagieren zu können. (9. Juli) Mehr dazu in der Splunk-Pressemitteilung.

 

Microsoft soll für die Übernahme der israelischen Adallom $320m gezahlt haben. So berichtet Calcalist, eine israelische Finanzzeitung. Demnach soll Adallom zum Zentrum von Microsofts Cybersecurity in Israel werden. Microsoft machte dazu erst einmal keinen Kommentar. Aber die Bestätigung kam dann doch noch, und zwar am 8. Sept. (20. Juli) Mehr dazu bei Reuters und die Microsoft-Bestätigung im Offiziellen Microsoft-Blog.

 

IBM übernimmt Compose, einen in San Mateo, CA, ansässigen Anbieter einer DBaaS (Datenbank as a Service) mit Fokus Web und mobile-app Entwicklern. (23. Juli) Mehr dazu in der IBM-Pressemitteilung.

 

HP kauft PaaS Stackato von ActiveState. HP will Stackato übernehmen, eine kommerziell unterstützte Version der OpenSource Cloud Foundry Entwickler-Plattform mit einer eigenen Benutzerschnittstelle. Finanzielle Details der Transaktion wurden nicht bekannt gegeben. Damit soll HPs Helion-Entwickler-Plattform eine neue benutzerfreundliche Oberfläche bekommen. (28. Juli) Mehr dazu im HP-Blog-Beitrag.

 

Microsoft macht Jagd auf den Salesforce-Markt. Die Akquisition von FantasySalesTeam soll Dynamics CRM mit verkaufsfördernden Spielen anreichern. Finanzielle Details wurden nicht bekannt gegeben. (3. Aug.) Mehr dazu im offiziellen Microsoft-Blog.

 

Advance kauft 1010data für $500 Millionen. Das war eine totale Überraschung. Keiner der Analysten hatte eine solche Übernahme auf dem Radar. Der Beweggrund: “Advance believes that 1010data has a compelling vision for helping businesses unlock their true potential through data. It has created a truly innovative approach that is speeding this transition across industries,” sagt Nomi Bergman, President of Advance’s Cable Television Tochter Bright House Networks und neues Vorstandsmitglied bei 1010data. In der Tat, durch diese Übernahme erhält 1010data das notwendige Kapital zu schnellem Wachstum im Markt. Das neue Kapital soll genutzt werden, um die Plattform weiter auszubauen, den Vertrieb anzukurbeln, das Marketing zu stärken und neue Märkte zu besetzen. (3. Aug.) Mehr dazu in der 1010data-Pressemitteilung.

 

Tableau kauft Infoactive, ein in Montreal ansässiger Infographik Web-App-Startup. Die Infoactive-Produkte werden jetzt erst einmal vom Markt genommen, und die 3 Mitarbeiter werden von Tableau übernommen. Dies ist die 1. Akquisition in der 13jährigen Geschichte von Tableau. Finanzielle Details wurden nicht bekannt gegeben. (4. Aug.) Mehr dazu in der Tableau-Pressemitteilung.

 

IBM übernimmt Merge Healthcare. IBM baut seine Watson-Health-Plattform für das Gesundheitswesen mit der Übernahme von Merge Healthcare aus. Diese Transaktion lässt sich IBM rund $1 Milliarde kosten. Merge Healthcare stellt für Pharmakonzerne, Forschungseinrichtungen und andere Gesundheitsplattformen medizinische Bilddaten zur Verfügung. (6. Aug.) Mehr dazu in der IBM-Pressemitteilung.

 

Informatica ist jetzt ein Privatunternehmen, auch dank Microsoft und Salesforce.com. Die $5,3 Milliarden-Transaktion der Privatisierung von Informatica ist jetzt abgeschlossen. (6. Aug.) Mehr dazu in der Informatica-Pressemitteilung.

 

Infor kauft GT Nexus, eine der größten cloud-basierten globalen Handelsplattform, für $675m. GT Nexus unterstützt 25.000 Unternehmen. Darunter befinden sich 6 der Top 10 Logistik-Unternehmen und 30 global-agierende Finanzdienstleister. Zu den Kunden zählen unter anderem Adidas Group, Caterpillar, Columbia Sportswear, DHL, Home Depot, Levi Strauss & Co., Maersk, Pfizer, Procter & Gamble und UPS. (11. Aug.) Mehr dazu in der Infor-Pressemitteilung.

 

Oracle verstärkt seine Marketing-Cloud mit der Übernahme von Maxymiser. Maxymiser unterstützt Marketing beim Testen und kundenindividuellen Gestalten von Web-Seiten und mobilen Apps. (20. Aug.) Mehr dazu beiCMSWire.

 

Microsoft kauft VoloMetrix, ein Unternehmen, das mittels eines Big-Data-Ansatzes versucht, organisatorische Performance zu optimieren. Die VoloMetrix-Technologie soll in Office 365 integriert werden, insbesondere in die Delve-Analytikprodukte, die später im Jahr releast werden sollen. Finanzielle Details zur Transaktion wurden nicht bekannt gegeben. (04. Sept.) Mehr dazu bei CMSWire.

 

Demandbase kauft WhoToo. Demandbase, in San Francisco ansässiger Anbieter von account-basierter Marketing-Technologie (ABM), verstärkt sich um einen Data-as-a-Service (DaaS), der aggregierte und segmentierte komplexe Daten zur Verfügung stellt. Mit dieser Übernahme kommt Demandbase jetzt auf 180 Mitarbeiter. (10. Sept.) Mehr dazu bei CMSWire.

 

IBM übernimmt Strongloop, einen Anbieter und Entwickler von Node.js-Produkte. Die Strongloop-Technologie soll in die Cloud- und die IoT-Sparte bei IBM eingegliedert werden. Finanzielle Details zu dieser Transaktion wurden nicht bekanntgegeben. (10. Sept.) Mehr dazu in der IBM-Pressemitteilung.

 

 

Zahlen

Apple wie immer blendend, aber nicht gut genug; ansonsten: die Cloud wächst und wächst und wächst..

 

Google-Aktie steigt auf Allzeithoch. Mit einem Gewinn im Q2/2015 von $3,9 Milliarden (gegenüber $3,35 Milliarden im Vorjahresquartal) hat Google die Erwartungen des Marktes deutlich übertroffen. Auch die Umsatzentwicklung war erfreulich. Es gab einen Anstieg um 11% auf $17,7 Milliarden. (16. Juli) Mehr dazu in derGoogle-Pressemitteilung.

 

IBM im Q2/2015 mit Umsatz- und Gewinnrückgang. Der Umsatz sinkt um 14% auf $20,8 Milliarden, der Quartalsgewinn sogar um 17% im Vergleich zum Vorjahresquartal auf $3,45 Milliarden. Der gegenüber dem Euro starke Dollar setzt den Auslandseinnahmen von IBM sehr zu. Positiv wie durchweg auch in den meisten anderen Quartalsberichten sind die Umsätze im Cloud-Bereich. Die steigen bei IBM um rund 50%. Das reichte aber nicht aus, um den Umsatzeinbruch von 32% bei Hardware sowie von 10% bei Software auszugleichen. Bemerkenswert: Die Umsätze im Mainframe-Geschäft legten um 9% zu! (20. Juli) Mehr dazu in der IBM-Pressemitteilung.

 

SAP macht im Q2/2015 Gewinn dank Cloud und schwachem Euro. Der Gewinn stieg im Vergleich zum Vorjahresquartal um 13% auf 1,39 Milliarden Euro (ohne Währungseffekte um nur 1%). Die operative Gewinnmarge war mit 14,1% schlechter aus als gewohnt. Der Umsatz stieg um 20% (währungsbereinigt um 8%) im Vergleich zum Vorjahresquartal auf 4,97 Milliarden Euro. Der Anteil der Cloud betrug daran 555m Euro, mehr als doppelt so viel wie im Vorjahr. Mit dem Verkauf von Software-Lizenzen gab es nur ein Wachstum von 3% im Vergleich zum Vorjahresquartal. (21. Juli) Mehr dazu in der SAP-Pressemitteilung.

 

Microsoft mit Rekord-Verlust. Der Quartals-Verlust von $3,2 Milliarden stammt im Wesentlichen von der Abschreibung von über $8 Milliarden für Nokia. Es ist zwar der größte Quartalsverlust in der Microsoft-Geschichte und auch der erste Verlust nach 3 profitablen Jahren, aber ein Verlust war erwartet worden. Auch die Umsatzzahlen glänzen nicht: Im Vergleich zum Vorjahresquartal gab es einen Rückgang um 5% auf $22,2 Milliarden. Hoffnungsvoll stimmen aber die Zahlen zum Cloud-Computing. Hier gab es einen Umsatzanstieg von $6,3 auf $8 Milliarden. Das Suchgeschäft mit Bing zog auch an, sogar um 21%. Zur Profitabilität machte Microsoft aber keine Angaben. Bei all den schlechten Nachrichten sollte man nicht vergessen, dass Microsoft mit einer Marktkapitalisierung von $382 Milliarden neben Apple und Google immer noch zu den großen Drei der IT-Industrie gehört. (21. Juli) Mehr dazu in der Microsoft-Pressemitteilung.

 

Yahoo mit roten Zahlen im Q2/2015. Der Verlust betrug $21,55m gegenüber einem Gewinn von rund $270m im Vorjahresquartal. Der Grund sind höhere Marketingausgaben im Kampf um Marktanteile. Im Vergleich zu dieser Kostensteigerung von $44m auf $200m war der Umsatzanstieg von $1,08 Milliarden auf $1,24 Milliarden nicht ausreichend. (21. Juli) Mehr dazu in der Yahoo-Pressemitteilung.

 

Bei Apple ist wie immer gut nicht gut genug. Der Umsatz stieg im Vergleich zum Vorjahresquartal um rund 33% auf $49,6 Milliarden, der Gewinn um 38% Prozent auf $10,7 Milliarden. Apple verkaufte im Q2 47,5 Millionen iPhones, 35% mehr als im Vorjahresquartal. Das war aber nicht gut genug. Die Analysten hatten mal wieder mehr erwartet! Daher sank die Aktie sank nachbörslich um rund 7%. (21. Juli) Mehr dazu in der Apple-Pressemitteilung.
 

Amazon AWS Cloud treibt Amazons Q2/2015-Umsatzwachstum. Das war eine echte Überraschung: Erwartet wurde ein Verlust von bis zu $0,14 pro Aktie, aber Amazon lieferte im Q2/2015 einen Gewinn von $0,19 pro Aktie, rund $92m. Auch der Umsatz überraschte, er stieg um gut 20% im Vergleich zum Vorjahresquartal auf $23,18 Milliarden. Nachbörslich stieg der Aktienkurs um 17%. Damit ist Amazon mit einem Marktwert von rund $265 Milliarden höher bewertet als Walmart mit $234 Milliarden! Treiber dieses Erfolges war Amazons Web-Services-Sparte (AWS). Der Umsatz stieg um 80% im Vergleich zum Vorjahresquartal. Im Gegensatz zum Handelsgeschäft mit einer Umsatzrendite von etwa 2% bringt die AWS-Sparte 21%. AWS erzielte einen Gewinn von $391m. (23. Juli) Mehr dazu in der Amazon-Pressemitteilung.

 

Qlik im Q2/2015 vom Dollarkurs ausgebremst. Um 26% wäre der Umsatz im Q2/2015 im Vergleich zum Vorjahresquartal währungsbereinigt gestiegen, real betrug der Anstieg dann nur noch 11% von $131,6m auf $145,8m. Der Lizenzumsatz stieg wenigstens um 14% von $66,9m auf $76,3m. Auch schrieb man wieder einen GAAP-Verlust aus dem operativen Betrieb von ($9.9)m (im Q2/2014 waren es nur ($7.0)m). (23. Juli) Mehr dazu in der Qlik-Pressemitteilung.

 

Software AG wächst wieder. Der Geschäftsbereich mit Integrationssoftware (DBP) legte im Vergleich mit dem schwachen Vorjahresquartal deutlich zu. Das zusammen mit dem günstigen Eurokurs ließ den Umsatz im Q2/2015 um 5% auf 205,6m Euro steigen. Auch die Gewinnsituation besserte sich. Es gab eine Steigerung um 40% im Vergleich zum Vorjahresquartal auf 19,9m Euro. (23. Juli) Mehr dazu in der Software-AG-Pressemitteilung.
 

PSI im H1/2015 mit starkem Auftragseingang und deutlicher Ergebnisverbesserung. Der PSI-Konzern hat H1/2015 einen 7,5% höheren Umsatz von 90,2m Euro erzielt (30.06.2014: 84,2m Euro). Das Betriebsergebnis (EBIT) in den ersten sechs Monaten, das im Vorjahr durch Sondereffekte belastet war, wurde um 52% auf 4,2m Euro gesteigert (30.06.2014: 2,8m Euro). Das Konzernergebnis verdoppelte sich auf 2,4m Euro (30.06.2014: 1,2m Euro). Der Auftragseingang verbesserte sich um 17% auf 104m Euro (30.06.2014: 89m Euro), der Auftragsbestand am 30.06.2015 lag mit 131m Euro 8% über dem Vorjahreswert (30.06.2014: 121m Euro). (28. Juli) Mehr dazu in der PSI-Pressemitteilung.

 

Twitter auch im Q2/2015 mit unbefriedigendem Ergebnis. Doch es gab auch eine gute Nachricht: Twitter hat die Erwartungen der Anleger übertroffen. Der Umsatz stieg im Vergleich zum Vorjahreszeitraum um 61% auf $502m. Jetzt die schlechte Nachricht: Es war die bislang schwächste Umsatzentwicklung in einem Quartal seit dem Börsengang im November 2013. Nur hatten die Analysten mit noch schlechteren Zahlen gerechnet. Allerdings war eine der Kennzahlen bei Twitter nun wirklich miserabel: Die Zahl der Nutzer, die mindestens einmal im Monat sich auf Twitter anmelden, stieg gerade mal um 8 Millionen auf 316 Millionen. Dazu kommt, dass Twitter weiterhin Geld verliert, allerdings ein wenig langsamer als bisher: Der Verlust im Vergleich zum Vorjahreszeitraum sank von $145m auf $137m. (28. Juli) Mehr dazu in der Twitter-Pressemitteilung.

 

Facebooks Gewinn sinkt im Q2/2015. Der GAAP-Nettogewinn ging um 9% von $791m im Vorjahresquartal auf $719m zurück. Der wesentliche Grund: Ausgabensteigerungen um 82% auf $2,8 Milliarden. Der Umsatz stieg um 39% auf $4,0 Milliarden. Die weltweite Zahl der Nutzer, die mindestens einmal im Monat Facebook besuchen, stieg im Juni um 13% zum Vorjahr auf 1,49 Milliarden. Der Trend zur mobilen Nutzung hält an: 844 Millionen Facebook-Nutzer greifen täglich von Smartphones und Tablets zu, 29% mehr als im Vorjahr. (29. Juli) Mehr dazu in der Facebook-Pressemitteilung.

 

OpenText im Q4/2015. Nach der Akquisition von Actuate, berichte ich hier jetzt die Zahlen von OpenText. Im Q4 des Geschäftsjahrs 2015, das am 30. Juni endete, betrug der Gesamtumsatz $482,7m, ein Rückgang 2% bedingt durch Währungseinflüsse. Der Lizenzumsatz betrug $97,2m ebenfalls ein Rückgang um 2%. (29. Juli) Mehr dazu in der OpenText-Pressemitteilung.

 

Tableau im Q2/2015: Weiterhin starkes Wachstum und immer noch Verluste. Der Gesamtumsatz stieg im Vergleich zum Vorjahresquartal um 65% von $90,7m auf $149,9m. Der Lizenzumsatz um 60% von $60,4m auf $96,7m. Der operative GAAP-Verlust betrug $18,0m (im Vorjahresquartal nur $4,1m). (29. Juli) Mehr dazu in derTableau-Pressemitteilung.

 

Hortonworks: Trotz viel Kritik, Hadoop wächst doch. Der Nummer 2 Hadoop-Distributor meldet im Q2/2015 eine Umsatzsteigerung um 154% im Vergleich zum Vorjahresquartal auf $30,7m. Damit übertrifft man die Erwartung der Analysten. (5. Aug.) Mehr dazu in der Hortonworks-Pressemitteilung.

 

Intershop mit verbesserter Geschäftsentwicklung im H1/2015. Bei Intershop hat sich der positive Trend des ersten Quartals im Q2/2015 bestätigt. Insgesamt verzeichnete man im H1/2015 zwar weiterhin wie erwartet rückläufige Umsätze von 21m Euro (-12%). Auf vergleichbarer Basis – bereinigt um den Verkauf des Online-Marketing-Geschäfts – fiel das Minus mit 3% jedoch deutlich geringer aus. Gute Fortschritte erzielte man bei der verstärkten Ausrichtung auf das Produktgeschäft. Die Produktumsätze (Lizenzen und Wartung) wuchsen um 21% auf 7,3m Euro. Damit erhöhte sich der Anteil des Produktgeschäfts am Gesamtumsatz von 26% auf 35%. (5. Aug.) Mehr dazu in der Intershop-Pressemitteilung.

 

salesforce.com im Q2/2015 besser als erwartet. Im Q2, das am 31. Juli 2015 endete, stieg der Umsatz im Vergleich zum Vorjahresquartal um 24%. Treiber waren die Subskriptions- und Support-Umsätze, die um 23% auf $1,52 Milliarden stiegen, ebenso wie die Professional-Services und andere Umsätze, die um 32% auf $113m stiegen. (20. Aug.) Mehr dazu in der salesforce-Pressemitteilung.

 

HP schrumpft im Q3/2015 um 8%. Im Q3, das am 31. Juli 2015 endete, ging der Umsatz im Vergleich zum Vorjahresquartal um 8% von $27,6 Milliarden auf $25,3 Milliarden zurück. Trotz umfangreicher Restrukturierungsmaßnahmen und Entlassungen sank auch der GAAP-Nettogewinn um 13% auf $854m oder $0,47 je Aktie. Der Umsatzrückgang betraf so ziemlich alle Sparten. Die „Personal Systems“ (PCs und Notebooks) machten ein Minus von 13%, die Druckersparte ein Minus von 9%, die „Enterprise Services“ von 11% Prozent und die Software und Finanzdienstleistungen von jeweils 6%. Lediglich die Enterprise Group konnte ein Wachstum von 2% verzeichnen. (20. Aug.) Mehr dazu in der HP-Pressemitteilung.
 

 

Kurzmeldungen

Neues zu Big Data, Analytik, Information Management, CRM, CEM, der Digitalisierung und mehr.

 

100 Open Source Big-Data-Architektur-Artikel für Datenarchitekten. Diesen Architekturüberblick hat Anil Madam, Senior Direktor Engineering bei PayPal zusammengestellt, mehr als lesenswert! Das finden Sie aufLinkedIn.

 

Big Data – die 5 größten Risiken. IT-Projekte scheitern aus vielen bekannten Gründen. Big-Data-Projekte haben da zusätzlich noch einige spezifische Risiken. Lesen Sie dazu einen Beitrag bei Data Informed

 

Die Big-Data-Grauzone: Was geht und was nicht geht in Sachen Ethik. In diesem Beitrag werden Sie nicht die perfekte Antwort und Lösung finden! Lesen sollte man diesen Beitrag bei CMSWire trotzdem.

 

Big Data: zu viel versprochen? Märkte haben nicht viel Geduld mit neuen Technologien, die nicht schnell liefern, was sie versprechen. Für Spionage gilt das allerdings nicht! Mehr dazu bei The Guardian.

 

Caesars Entertainment setzt auf Big Data und gewinnt. Caesars Entertainment hat eine Analytik-Maschine auf Basis von Cloudera Hadoop und einem Cluster von Xeon E5 Servern gebaut. So werden neue Marketing-Kampagnen möglich, die auf Kunden abzielen, die Interessen jenseits von traditionellem Spielen haben: Unterhaltung, gutes Essen und Online-Gesellschaftsspiele. Die Ergebnisse sind spektakulär: Caesars RoI auf Marketing-Programme ist drastisch gestiegen und ebenso die Reaktionszeit auf Kundenbedürfnisse. Mehr dazu bei CIO.

 

Algorithmen auf Basis von maschinellem Lernen schlagen Menschen im IQ Test. Das ist durchaus eine Art von Durchbruch im Maschinellen Lernen. Lesen Sie dazu den Beitrag im Technology Review.

 

Die Welt jenseits von Batch: Das Streaming 101. Eine gute Übersicht zur Analyse von Datenströmen finden Sie bei O’Reilly.

 

8 Aufgaben und Zielsetzungen einer MDM-Strategie. Hierzu gab es Erfahrungsberichte vom MDM & Data Governance Summit vom Juli in San Francisco. Mehr dazu bei Information Management.

 

Studie: CRM-Systeme mit insgesamt guten Leistungen. Trovarit, Schwetz Consulting und das FIR in Aachen haben Anwender von Customer Relationship Management-Lösungen nach ihrer Zufriedenheit befragt. Unterm Strich wurden zwar gute Noten vergeben, doch gab es hier und da auch Kritik. Mehr dazu bei it-production.com.

 

Wie die Cloud Innovation treibt. Das lesen Sie bei CIO-UK.

 

Digitale Transformation in Aktion: 4 Lektionen für Technologieführer. Was Technologieführer von Barclays digitalen Transformationsprogramm lernen können, lesen Sie bei InformationAge.

 

Wie lässt sich die digitale Transformation beschleunigen? Typischerweise sitzt man in der IT auf vielen technologischen Altlasten und den zugehörigen Managementprozessen. Das bindet einen großen Teil der verfügbaren Ressourcen. Wie kann man da noch die digitale Transformation antreiben? Dazu finden Sie einen Beitrag bei CIO-UK.

 

Eine erfolgreiche digitale Transformation beginnt beim Mitarbeiter. Für CIOs stellt sich bei der digitalen Transformation natürlich auch die Frage: Wo fange ich an? Lesen Sie dazu ein Interview mit Tom Evans, Leiter der User Experience and Design bei Box U.K. bei FierceCIO.

 

Wer auf der Vorstandsebene soll für die digitale Transformation verantwortlich sein? Digitale Technologien bringen große Umwälzungen im Unternehmen. Wer also übernimmt hier die Führungsrolle auf der Vorstandsebene? Mehr dazu bei ComputerWeekly.

 

Steve Wozniak: Die Welt wird künftig von Geräten mit künstlicher Intelligenz kontrolliert. Während eines Podiumsgesprächs mit Freescale-Manager John Dixon erläuterte Wozniak unter anderem seinen neuen Standpunkt zu den Themenbereichen künstliche Intelligenz und Robotik. Unklar blieb dabei, ob der Sinneswandel vor Wozniaks Beteiligung an einem Spezialunternehmen in Höhe von $10m für künstliche Intelligenz einsetzte oder ob er das Resultat dieser Beteiligung ist. Mehr dazu bei ZDNet.

 

Das Team macht uns dumm. Solange sich Manager nur an Zahlen orientieren, haben weder Exzellenz noch Schwarmintelligenz eine Chance, sagt Vor- und Querdenker Gunter Dueck. Das Interview lesen Sie bei CIO.
 

 

Und zum Schluss.

Wissenschaft und Technik 2015 (bis jetzt), ganz cool betrachtet.

 

Die merkwürdigsten und coolsten SciTech-Geschichten 2015 (bis jetzt). Die finden Sie in einer Slide-Show bei CIO.

 

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