Das Semantic Web durch die Hintertür

Kurz nach der Jahrtausendwende schrieb Tim Berners-Lee einen vielbeachteten Artikel zum Semantic Web (und hier das PDF). Kurz zusammengefasst geht es beim Semantic Web darum, die Informationen im Internet so zu präsentieren, dass Maschinen sie interpretieren und deren Bedeutung verstehen können. Eine grosse Vision, die sich im Mainstream nicht durchgesetzt hat, aber auch nicht tot zu kriegen war.

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Die Open-Data-Schatzkiste wurde geöffnet

Daten sind wertvoll

Daten sind das neue Gold. Das lässt sich durch den Datenhunger von Google, Facebook und der gesamten Werbe-Branche bestätigen. Nützliche, aus den Daten gewonnen Informationen sind Wissen und Wissen ist bekanntlich Macht.

Daten haben sich bereits in extremer Menge angehäuft und das Wachstum ist weiterhin exponential. Leider sind zu viele Informationen, welche für die Öffentlichkeit interessant sein könnten, aber unzugänglich. Das gilt vor allem auch für Daten von Behörden mit einem öffentlichen Interesse, beispielsweise von statistischen oder geographischen Ämtern. Für diese Daten hat der Steuerzahler bereits bezahlt und er hat ein Recht darauf diese zu nutzen. Oft sind diese Daten leider nur über Hürden und Umwege erhältlich. Entweder liegen sie in staubigen Aktenverzeichnisse oder sie sind als Download in einem nicht weiter verarbeitbarem Datenformat abrufbar oder die Nutzung ist gesetzlich nicht erlaubt. Open Data soll das ändern.

Open Data

Bei Open Data geht es darum Daten, welche vorher nicht zugänglich waren, sei es wegen der Form, dem fehlenden Zugang zu diesen Daten oder eines rechtlichen Verbotes, öffentlich zu machen. Ein Ordner mit statistischen Daten in einem Aktenschrank ist für die Öffentlichkeit unbrauchbar. Erst wenn die statistische Daten als Download bereitgestellt werden, kann Jedermann davon profitieren. Noch besser ist es, wenn ein Datenformat gewählt wird, der die Weiterverarbeitung erlaubt.

“Open data is data that can be freely used, shared and built-on by anyone, anywhere, for any purpose.”

Quelle: Laura James, CEO Open Knowledge Foundation, 3.10.2013

Vorteile der offenen Daten

Open Data schafft:

  • Transparenz
  • Innovation
  • Kosteneinsparungen
Quelle: Die Vorteile aus dem schweizerischen Open Data Manifest

Durch die erhöhte Transparenz kommt man eher zu neuen Erkenntnissen und Fehler werden schneller aufgedeckt. Die gewonnen Erkenntnisse schaffen Platz für Innovation und zum Teil massiven Kosteneinsparungen, wie ein Beispiel aus England zeigt.

“This is an exceptional example of Open Data being transformed into knowledge for everyone. It gives patients and GPs the tools they need to help realise big savings for the NHS – which is ultimately value for everyone.”

Quelle: Millions of Pounds in Prescription Savings Identified in Open Data by Innovative Startups

Grosse Datenmengen sind wie Goldminen mit versteckten Schätzen, die gefunden werden wollen. Mit den Daten lassen sich Visualisierungen erstellen, welche die Aussagekraft und Verständlichkeit der Daten erhöht (siehe Many Eyes von IBM oder die Visualisierung des Berner Budgets).

Wann sind Daten “offen”?

Daten gelten als offen wenn sie die Voraussetzungen der Definition des offenen Wissen erfüllen. Die Voraussetzungen bestehen aus elf Punkten welche den Zugang, die Nutzung und Integrität von Open Data beschreiben.

Open Data flower diagram

Bildquelle: Dr. Hans Rosling nutze dieses Bild in seinem TED Talk, und Tim Berners-Lee in seinen Slides

Daten ausgraben

Die technischen Vorraussetzungen (Punkt 4) von Open Data verlangen, dass Daten in einem offenen (im Gegensatz zu herstellerabhängigen / proprietären) Format als Download veröffentlicht werden. Beispiele für offene Datenformate sind JSON, XML und CSV. Bei CSV handelt es sich streng genommen nicht um einen Standard. Dies erklärt weshalb häufig unterschiedliche Trennzeichen für CSV-Attribute verwendet werden. Den Parsern zur Liebe sollte man sich auf Kommas einigen, schliesslich steht CSV für “Comma-Separated Values”.

Open-Data-Formate lassen sich mit einem Text-Editor öffnen und lesen. Word-Dokumente, Excel-Spreadsheets und PDFs sind ungeeignete Formate, da sie nicht wirklich offene Standards sind oder mit einem Texteditor öffnen lassen.

Tabellarische Daten auf seiner Website sollten auch als JSON, XML oder CSV (oder alle) verfügbar sein. Die Weiterverwendung der Daten sollte einfach gemacht werden.

Open Data können hürdenfrei, also ohne Authentifizierung, geographischer oder zeitlicher Einschränkung heruntergeladen werden.

Die Schweizerische Schatzkammer

Der Tagesanzeiger berichtete am 3. September 2013 über die Lancierung des Open-Data-Internetportals vom Bund. Endlich hat auch die Schweiz ein solches Datenportal. Staaten wie USA, Grossbritannien und Kenia praktizieren schon länger Open Data und habe bereits Datenportale. Bei den offenen Daten vom Staat, spricht man auch von Open Government Data (OGD). Mit diesen Daten lässt sich vieles machen, besonders in Kombination untereinander oder mit anderen Datenquellen.

Prominente Unterstützung

Die Open-Data-Bewegung kann auf prominente Unterstützung zählen. Sir Tim Berners Lee, der Erfinder des World Wide Webs beschreibt in seinem Artikel “Linked Data” und “Linked Open Data” und stellt eine Bewertungs-Schema für die Offenheit von Daten vor. Daten im Web sollen auch verlinkt werden können, genau wie Dokumente mit Hyperlinks verknüpft sind. Die notwendigen Schritte zu Open Data und Linked Open Data können von der 5-Sterne-Bewertung entnommen werden.

“This is for everyone #london2012 #oneweb #openingceremony @webfoundation @w3c”

Quelle: Tim Berners-Lee, Olympiade 2012 in London
5 star Linked Open Data on mug
Bildquelle

Fazit

Open Data lohnt sich. Für alle.

“You can give your data away now – and generate revenue and jobs, and even save money from the better information and decisions that will flow.”

Quelle: Neelie Kroes, Vize-Präsidentin der europäischen Kommission verantwortlich für die digitale Agenda, 12.12.2011

Diesen Monat und im November finden die von Open Data Zürich und OpenData.ch organisierten Open Data Zürich Hacknights 2013 statt. Als Open Data Enthusiast freue ich mich schon darauf.

Weblinks

Recommendersysteme (Teil 2) – Erwartungen, Potenzial, Schwächen, Stärken.

Wie bereits in Teil 1 beschrieben, sollen Recommendersysteme dem Anwender helfen, aus einer grossen Menge an Informationen oder Produkten das herauszufiltern, was für ihn individuell von Nutzen ist. Genau dieser individuelle Nutzen ist jedoch nur schwer zu messen und nicht immer im gewünschten Ausmass zu erreichen.

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Recommendersysteme (Teil 1) – Ein paar Basics

Recommendersysteme – obwohl fast jeder von uns schonmal (unwissentlich) über ein Recommendersystem gestolpert ist, ruft der Begriff oftmals noch ein grosses Fragezeichen auf einzelnen Gesichtern hervor. Eine ganz einfache Erklärung lautet dann: “z.B. die Bücherliste, die mir bei Amazon empfohlen wird. Vielleicht kennst du auch Netflix, Last.fm oder Pandora?“ (more…)

Empfehlungssysteme für E-Commerce

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Empfehlungssysteme sind zumindest Besuchern von Commerce-Site bestens bekannt: „Welche anderen Artikel kaufen Kunden, nachdem sie diesen Artikel angesehen haben?“. Und auch (aber nicht nur) für Betreiber von Online Shops sind diese essentiell wichtig, beispielsweise um Warenkorbgrösse, Auffindbarkeit von Produkten oder … Weiterlesen

Shopping. Commerce.

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In-store Augmented Reality mit neuer IBM App. Ja, es geht nicht um E-Commerce, Multi- oder Omni-Channel oder sonstwie um Schlagwörter, sondern um Shopping und Commerce, Einkaufen und Verkaufen. Und das Erlebnis dazu. Es wird Zeit ohne Grenzen von On- und … Weiterlesen

Wenn Storytelling versagt. Der Problemfall Saturn.

Storytelling, Teil III

Schon seit längerer Zeit sind insbesondere große Unternehmen daran, ihre digitalen Inhalte und deren strategische Strukturierung aufzuwerten und zu professionalisieren. Häufig wird als kommunikativer Rahmen der Ansatz des „Storytelling“ genutzt, jedoch oft zu kurz gedacht.

Im dritten Teil der Serie geht es darum, Schwachstellen von Stories zu erkennen- am Beispiel der Elektronik-Fachmarktkette Saturn.

Um im vorab besprochenen Beispiel zu bleiben: Saturn hat keine ausdefinierte Markenstory, versucht aber über sehr scharfe Informationsspitzen (abgefeuert durch Claims) Nuancen von leicht dechiffrierbaren Geschichten zu erzählen.

Der aktuelle Claim „Soo! muss Technik“ ist Nachfolger vom weit bekannteren und zur damaligen Zeit stark kritisierten „Geiz ist geil“. „Soo! muss Technik“ ist als Informationsspitze lanciert, um indifferenten Kunden zu suggerieren: bei Saturn bist Du immer richtig, sofern Du Dich für Technik begeistern kannst. Saturn tut alles dafür, um Technik ins rechte Licht zu rücken.

Im Wochenmagazin „DIE ZEIT“ wurde von einer „Nullaussage“ und einem „Luftloch der Kommunikation“ gesprochen, was etwas übertrieben ist, aber inhaltlich auch nicht komplett falsch.

Indirekt betont der Claim die Wertschätzung des Retailmarktes gegenüber digitalen Kanälen, da die lokalen Möglichkeiten, Technik zu präsentieren, aus Saturn-Sicht besser geeignet sind, Kunden zu überzeugen. Auch online wären Showrooms etc. möglich, werden jedoch nicht ausreichend bespielt- der beratende Effekt des Servicemitarbeiters fehlt und wird digital nicht ersetzt. Ab hier bricht der Ansatz der Markenstory („immer und überall richtig“), u.a. weswegen der digitale Abverkauf bei der Kette auch so stottert.

Am Beispiel sieht man, wie schwer es ist, eine gute Story zu lancieren und wie wenig Sinn es macht, Storytelling an Werbebotschaften auszurichten (statt umgekehrt). Saturn stand beim Wechsel des Claims  vor der schwierigen Situation, „Geiz ist geil“ abzulösen.

Aus meiner Sicht entstand jedoch die Notwendigkeit weniger aus dem offenbar zu beobachtenden Kaufverhalten („Qualität vor Quantität“), sondern aus dem Schmerz heraus, die dahinterliegende Story nicht mehr authentisch erzählen zu können. Zu häufig waren Personen mit mobilen Endgeräten im Laden, die die Preise im Lokal mit Online-Shops verglichen und dabei die geringe (preisliche) Wettbewerbsfähigkeit festgestellt haben- ein No-go, wenn man sich als Marke den besonders Geizigen verspricht.

Der folgende vierte Teil der Storytelling-Serie widmet sich erfolgreichen Beispielen von Storytelling-Ansätzen.

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