Big Data als Quelle der Inspiration
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Big Data als Quelle der Inspiration Produkt- und Projekt-Entwicklung auf Basis großer Datenmengen © www.twt.de
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Produkt- und Projekt-Entwicklung auf Basis großer Datenmengen
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Big Data als Quelle der Inspiration Produkt- und Projekt-Entwicklung auf Basis großer Datenmengen!
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Inhalt
WAS IST BIG DATA?
BEISPIELE & BEST PRACTICE
REGELN & RICHTLINIEN
HILFREICHE TOOLS
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KONTAKT
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Was ist Big Data?
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Sta)s)ken
Umwelt
Transport
Geo-‐Daten
Kultur
Wissenscha<
Finanzen
Big Data ist so bedeutend wie die Aufklärung des 18. & 19. Jahrhunderts.
BIG DATA IST...
Open Data. Freie Inhalte. Ohne Einschränkungen. Closed Data. Das Gegenteil. Wörter. Texte. Datenbanken.
Zahlen. Kolonnen. Kohorten. Datenbanken.
Zusammenhänge. Sichtbar machen.
Data Storytelling. Geschichten erzählen lassen.
Gelungene Beispiele und Best Practise.
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WAS IST BIG DATA?
BEISPIELE & BEST PRACTICES
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Carrot Search Ergebnisse und Zusammenhänge darstellen
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Offener Haushalt Visualisieren. Analysieren. Kommentieren.
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Where does my money go Anschaulich und beispielhaft in jeder Hinsicht
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Al Gores Our Choice Umfassend. Analytisch. Informativ.
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Trulia Crime Maps Mehr Sicherheit durch Big Data
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Baden-Württemberg Wir können alles. Außer Hochdeutsch.
Vor allem Big Data.
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WAS IST BIG DATA?
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KONTAKT
1. Verstehen Um mit großen Datenmengen arbeiten zu können, muss die Datenbasis verstanden werden. Dabei sollten alle grundsätzlichen Fragen beantwortet werden!
Was? Warum? Wann? Für Wen?
2. Visualisieren Big Data muss anschaulich präsentiert werden. Wichtigstes Kriterium hierbei ist die Lesbarkeit für Menschen, denn auch bei großen Datenmengen spielt die Ästhetik und Zugänglichkeit eine entscheidende Rolle.
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3. User Experience Die optimale, zielgruppengerechte User Experience ist eine Kernanforderung. Daten sollten nicht einfach nur dargestellt werden, auch der einfache Umgang mit ihnen ist von zentraler Bedeutung für Ihre erfolgreiche Nutzung.
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4. Weniger ist mehr Je einfacher desto besser. Insbesondere bei Big Data greift dieser Grundsatz mehr denn je. Inhalte und Daten sollten so einfach und intuitiv wie möglich aufbereitet und nutzbar gemacht werden.
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5. Diagramme nutzen Bekannte, verstandene und interpretierbare Muster und Logiken helfen enorm die grundlegenden Datensätze zu verstehen. Z.B. ein einfaches Torten- oder Balkendiagramm veranschaulicht meist auch komplexe Daten.
Visulisieren hilft. Bilder sagen mehr als Zahlenkolonnen.
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