Die Herausforderung heute und in Zukunft · 2015-06-01 · Geodaten Marktdaten CRM-Daten...

Die Herausforderung heute und in Zukunft: Big Data intelligent organisieren, kombinieren und analysieren, so dass sich daraus relevantes Wissenableiten lässt

GeodatenGeodaten MarktdatenMarktdaten

CRM-DatenCRM-Daten

Adhoc-DatenAdhoc-DatenUnser Ansatz:Wir sammeln und kombinieren Big Data aus vier relevanten Bereichen …

GeodatenGeodaten MarktdatenMarktdaten

CRM-DatenCRM-Daten

Adhoc-DatenAdhoc-Daten

Marketing ResearchMarketing Research

GeomarketingGeomarketing

CRM-AnalyticsCRM-Analytics

Unser Ansatz:… und generieren mit einem innovativen Disziplin-Mixrelevante Informationen überZielgruppen und Märkte. B2B und B2C.

Folie 4 | Unternehmenspräsentation | 01.06.2015 | © infas 360 | Vanessa Blume

Unser Leistungsmix im infas-Konzern erweitert den Blick auf Mensch und Gesellschaft

360-Grad-Blick auf Märkte und Konsumenten durch einen innovativen Disziplin-Mix auf Basis einer einzigartigen Datenbasis. Das Ergebnis: Vielfältiges Wissen für höchste Effektivität unternehmerischen Handelns.

Untersuchung, Beschreibung und Darstellung von Gesellschaft, Menschen und Märkten sowie deren Entwicklung.

(Presse-)Fotoagentur

Fotografische Abbildung von Realität und Lebenswelten

Erforschung und statistische Abbildung der Lebensrealität menschlichen Verhaltens in der Gesellschaft mit verschiedenen thematischen Schwerpunkten.

CustomerAnalyticsResearchMarketing

ResearchSozial-, Gesundheits-, Markt-

und VerkehrsforschungCustomerAnalytics

Geo-marketing

Institut für angewandteSozialwissenschaft

Unsere Unternehmensgruppe

Unser Vorgehen

Data ScreeningUnternehmens-/CRM-Daten

Maßnahmen-Monitoring

1

Unser Vorgehensmodell

Welche Daten liegen beim Kunden vor?

Welche Daten liegen in Zeiten von Big Data am Markt vor,welche müssen ad-hoc generiert werden?

2



Data ResearchDatenrecherche aus wirtschaftlichen,

wissenschaftlichen, amtlichen, Quellen.

Datenrecherche aus Data Intelligence-Network

Datengenerierung aus Marktforschung

1


Welche Daten werden beschafft und kombiniert?

23







Data CombinationBeschaffung, Lizenzierung, Generierung.

Datenschutzkonzept.

Datenintegration/-kombination.

1


Welche entscheidenden Marketinginformationen können generiert werden?

23

4 Data ScreeningUnternehmens-/CRM-Daten






Data AnalyticsCRM-Analytics

Geomarketing

Marktforschung

1



Datenschutzkonzept.


Wie lassen sich die Daten ins Unternehmen überführen?

23

4

5










Geomarketing

Marktforschung

Data IntegrationZusammenspiel mit den CRM-Daten

1


Wie können die Informationen effizient eingesetzt werden?

23

4

5










Geomarketing

Marktforschung

Data IntegrationZusammenspiel mit den CRM-Daten

1

6 Data Driven ActionStrategie, Marketing, Vertriebauf optimaler Datenbasis


Unser Standard-Datenportfolio

Folie 13 | infas 360 GmbH Vorstellung | 01.06.2015 | © infas 360 | Georgi

Das Data Intelligence Network

Unser Datenportfolio


Wir verfügen über das größte amtliche Datenportfolio


50 Mio. amtliche Gebäudedaten in Fläche

50 Mio. Gebäudedaten in Höhe (2 ½ D, zukünftig inkl. Dachform bzw. 3D)

22 Mio. amtlich-postalische Gebäudeadressen

2,2 Mio. Siedlungsblöcke mit Nutzungstypen

Ca. 80.000 (historische) Ortsteile

Alle Kreise und Gemeinden sowie

deren statistischen Daten


GebäudetypenHaushalte (%)

Metropolen (%)

Großstädten (%)

gr. Mittelstädten (%)

kl. Mittelstädten (%)

Kleinstädten (%)

freistehendes Ein- bis Zweiparteienhaus 23,17% 1,00% 3,28% 3,95% 8,27% 6,68%Ein- bis Zweiparteienhaus mit Anreiner 4,32% 0,45% 0,95% 0,90% 1,31% 0,71%freistehde Villa 0,76% 0,03% 0,09% 0,10% 0,27% 0,27%klassische Doppelhaushälfte 6,94% 0,78% 1,74% 1,55% 1,98% 0,89%Reihenhaus 6,83% 1,19% 2,02% 1,61% 1,57% 0,44%freistehendes Mehrparteienhaus 14,27% 1,85% 4,16% 2,96% 3,45% 1,85%Mehrparteienhaus mit Anreiner 6,61% 1,50% 2,48% 1,21% 1,08% 0,34%Mehrparteienhaus im Block 18,54% 8,23% 7,09% 1,75% 1,25% 0,22%Mehrparteiendoppelhaus 5,71% 1,31% 2,14% 1,17% 0,84% 0,25%Zeilenbau 1,10% 0,35% 0,40% 0,20% 0,14% 0,02%Mehrfamilienkomplex 1,07% 0,26% 0,34% 0,21% 0,22% 0,04%Hochhaus 2,37% 0,80% 1,00% 0,31% 0,24% 0,03%"reines" Gewerbe 3,28% 0,90% 0,92% 0,50% 0,62% 0,33%Sonderformen 5,03% 1,40% 1,76% 0,84% 0,75% 0,28%

Gesamtergebnis 100,00% 20,05% 28,36% 17,26% 21,97% 12,36%

Top-Neuheit: 30 hochdifferenzierende Wohngebäudetypen für das CRM


Typ (9.2) MittleresMehrfamilien-Doppelhaus

Typ (12) Städtisches Hochhaus

Typ (1.2) FreistehendesEinfamilienhaus, mittel


PAGS: Das erste postalisch-amtliche Gliederungssystem


AGS = Amtlicher Gemeinde Schlüssel

PAGS ist das neue Raumordnungssystem Deutschlands für große Datenmengen und deren Austausch.

PAGS unterteilt erstmals nach allen amtlichen Strukturen unter Berücksichtigung der PLZ5-Bereiche.

PAGS ist standardisiert, offen, nicht proprietär, hoch-präzise und auf beliebige andere Formate übertragbar.

PAGS bietet eine geeignete Aggregation für datenschutzkonforme Analysen.

Der PAGS Coder ist der erste amtliche Geocoder Deutschlands. Mit ihm lassen sich alle adressbasierten Daten geocodieren, lokalisieren und einem eindeutigen Gebäudeschlüssel versehen.

Folie 17 | Titel der Präsentation | 01.06.2015 | © infas 360 | Bearbeiter/in

Auszug weiterer wichtiger Datenquellen für das Standard-Portfolio

Unser Datenportfolio / Auszug

ca. 36 Mio. vermietbare Personenadressen

und weitere 34 Mio. analysierbaren Personen mit unzähligen Merkmalen

ca. 36 Mio. vermietbare Personenadressen

ähnlich zur Post aber zusätzliche 22 Mio. aktive eMail-Adressen

Echtaltersdaten, Jugendliche unter 18 Jahren

ca. 10. Mio. Immobilienwertemit vielen weiteren Merkmalen wie Nutzung etc. Wachsender Datentopf mit p.a. + 2,5 Mio. Werten

ca. 5. Mio. Firmenadressenmit Dach- und Feinbranche, Anzahl Mitarbeiter, Firmengröße, Umsatz, Bonität etc. in Deutschland.Bei Bedarf – weltweiter Adresslieferant


Quartierstyp (vorwiegender Gebäudetyp) Einkommen / Kaufkraft

Mittlerer Mietpreis Mittlerer Kaufpreis

Beschäftigte Tagbevölkerung Nachtbevölkerung (Anzahl Haushalte) Anzahl Einwohner nach Altersklassen

Traffic-Daten Anzahl Autos je Zeiteinheit (24h, Woche, Monat) Zeit je Strecke

Neubaugebiete

Landnutzungsdaten

22 Mio. postalisch-amtliche Anschriften

Postalisch-Amtliche Haushalte Volladressierbare Haushalte Einwohnerzahlen nach Altersklassen Familienstruktur Soziale Schicht

Anzahl Firmen (nach Mitarbeiterzahl und Branche) Gebäudetyp (Wohnen, Misch, Gewerbe) Gebäudebasistyp Wohngebäudetyp in 26 Typen Gewerbegebietstyp in 9 Typen Gebäudealtersklasse

Grundfläche Wohnfläche Gebäudehöhe Solarnutzung

Garten Lagekriterien in 3 Klassen

Überregionale Lage Innerstädtische Lage Lokale Lage (Güte)

Weitere mikrogeographische Datenauf Hausebene (Auszug)

Weitere mikrogeographische Datenauf Straßen-/Quartiersebene (Auszug)


Beispiele für Adhoc-Datengenerierung



Beispielquelle für Big Data und Ad-hoc-Datengenerierung:Flächendeckende Mobilfunkdaten für Frequenzmessungen


Beispielquelle für Big Data und Ad-hoc-Datengenerierung:Flächendeckende Verkehrsdaten für alle Straßen Deutschlands und Europas



Datenanforderung

Regionale SozialstrukturdatenAusländer an der BevölkerungArbeitslosenquoteSozialhilfeempfängerSoziale ZusammensetzungImmobilienindex

Umweltdaten, allgemeinEmissionenStickoxideSchwefeldioxidePM10-EmissionenPM 2,5-EmissionenKraftwerkeGroßfeuerungsanlagen

BodenSumme austauschbarer basischer Kationen des OberbodenspH-Werte im OberbodenBodenbelastungskatasterBindungsstärke der Böden für Schwermetalle

LärmGesamtlärmindex Berlin

Beispielprojekt Data-Research aus dem wissenschaftlichen Umfeld


Regionale Sozialstrukturdaten

Geometrische Ebene 2012: 447 PR Berlin2001: 447 PR Berlin

Ausländer an der BevölkerungMerkmale zur Ausländern

Ausländer gesamt Ausländer männlich Ausländer weiblichAusländer nach Alter

ArbeitslosenquoteArbeitslosenquoteRanglisteSchichtwert

Sozialhilfeempfänger undSoziale Zusammensetzung

ImmobilienindexWohnlagen aus dem Mietspiegel

Ergebnisse der Data-Research


Umweltdaten BodenSumme austauschbarer basischer Kationen des OberbodenspH-Werte im OberbodenBodenbelastungskatasterBindungsstärke der Böden für Schwermetalle

Umweltdaten LärmGesamtlärmindex Berlin (day-evening-night)Auflösung 10m x 10m

Ergebnisse der Data-Research

feinräumige Bebauungstypologiefür 2001 und 2010 in > 30 Klassen

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Michael HerterGeschäftsführer

infas 360 GmbH+49 (0)228/[email protected]

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