Die folgende Ausarbeitung beschäftigt sich mit der Notwendigkeit und den Möglichkeiten der Informationsbeschaffung und Verarbeitung für die TV-Vermarktung. Der Informationsspeicher Data Warehouse und der Informationsverarbeitungsmethode Data Mining werden vorgestellt. Es soll die Frage geklärt werden wie diese Instrumente im Kontext der TV-Vermarktung angewendet werden können. Einführend werden einige grundlegende Begriffe erläutert. Anschließend wird das Data Warehouse als strategisches Instrument definiert und die Architektur wird exemplarisch für die TV-Vermarktung beschrieben. Der Schritt vom Data Warehouse zum CRMFF1FF wird beschrieben und es wird ein Blick auf den Stand der Implementierung von CRM bei TV-Sendern geworfen. Im zweiten Teil der Ausführungen wird das Data Mining als eine Datenaufbereitungsmöglichkeit für Data Warehouses vorgestellt. Weiterhin werden Anwendungsmöglichkeiten im Bereich TV erörtert. Aktuelle Anwendungen werden kurz vorgestellt. Abschließend wird das Thema Data Warehouses und Data Mining kritisch gewürdigt.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Relevanz der Informationsbeschaffung für die TV-Vermarktung
3. Data Warehouses als Instrumente der Informationsverwaltung
3.1 Begriffsdefinition: Das Data Warehouse
3.2 Data Warehouses als strategisches Instrument für die TV-Vermarktung
3.2.1 Data Warehouses als Decision Support System
3.2.2 Date Warehouses als integraler Teil des Unternehmenscontrollings
3.3 Architektur eines Data Warehouse für die TV-Vermarktung
3.3.1 Operative Datenquellen
3.3.2 Data Warehouse und ETL-Schicht
3.3.3 OLAP- bzw. Applikationsschicht
3.3.4 Präsentationsschicht
3.4 Vom Data Warehouse zum CRM
3.5 Stand der CRM-Implementierung bei TV-Sendern
4. Data Mining als Datenauswerter für Data Warehouses
4.1 Begriffsdefinition Data Mining
4.2 Vom Data Warehouse zum Data Mining zum CRM
4.3 Data Mining im Bereich TV-Vermarktung
4.3.1 Chancen die sich durch das Data Mining für die TV-Vermarktung ergeben
4.3.2 Aktuelle Anwendungen – Best Practise
5. Data Mining/Warehouses datenschutzrechtliche Problemfelder
6. Schlusswort und kritische Würdigung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Notwendigkeit und Anwendung von Data-Warehouse-Systemen und Data-Mining-Methoden zur effizienteren Informationsbeschaffung und -verarbeitung in der TV-Vermarktung, um durch zielgenaue Analysen eine verbesserte Kundenansprache und strategische Entscheidungsunterstützung zu ermöglichen.
- Grundlagen von Data Warehouses und deren Architektur in der Medienbranche
- Transformation vom Data Warehouse zum Customer Relationship Management (CRM)
- Data Mining als Werkzeug zur Extraktion von Kunden- und Verhaltensmustern
- Analyse der datenschutzrechtlichen Herausforderungen und Problemfelder
Auszug aus dem Buch
3.2.1 Data Warehouses als Decision Support System
Data Warehouses stellen die Datenbasis für diverse Decision Support Systeme dar. Decision Support Systeme sind entscheidungsunterstützende Systeme. Sie liefern die Daten der Data Warehouses um dem Management Handlungsempfehlungen zu geben. Betrachtet man den Bereich der TV-Vermarktung so sind mannigfaltige Anwendungsgebiete denkbar. Beispielweise können diese Decision Support Systeme Handlungsempfehlungen geben ob eine bestimmte TV-Serie vermarktet werden soll oder nicht. Aufgrund dieser Handlungsempfehlungen können Entscheidungen gefällt und gerechtfertigt werden. Vertreter dieser Decision Support Systeme z.B. MIS, MAIS, Planung, OLAP. (Vgl. Abb.2).
Wurde aufgrund der Handlungsempfehlung eines Decision Support System eine Entscheidung getroffen, kann im nächten Schritt eine Reporting-System Klarheit geschaffen werden, ob das angepeilte Ziel auch erreicht wurde. Nehmen wir an der TV-Vermarkter entscheidet sich dafür die Vermarktung für die TV-Sendung zu übernehmen, dann kann er im nächsten Schritt ein Reporting-System benutzen um sicherzustellen, dass seine Handlung auch die richtige war.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung skizziert die Notwendigkeit moderner Datenverarbeitung für TV-Vermarkter und führt in die Themen Data Warehouse und Data Mining ein.
2. Relevanz der Informationsbeschaffung für die TV-Vermarktung: Hier wird erläutert, warum Medienprodukte als Erfahrungs- und Vertrauensgüter eine präzise Datenverwaltung zur Stärkung der Marktposition zwingend erforderlich machen.
3. Data Warehouses als Instrumente der Informationsverwaltung: Dieses Kapitel definiert das Data Warehouse und beschreibt detailliert dessen technische Architektur sowie die Einbindung in strategische Entscheidungsprozesse.
4. Data Mining als Datenauswerter für Data Warehouses: Das Kapitel erklärt, wie statistische Verfahren genutzt werden können, um aus bestehenden Datenbeständen wertvolle Muster zu extrahieren und Prognosen zu erstellen.
5. Data Mining/Warehouses datenschutzrechtliche Problemfelder: Es werden die Risiken bei der Zusammenführung personenbezogener Daten und die Herausforderungen hinsichtlich der Speicherdauer sowie des Kundenschutzes thematisiert.
6. Schlusswort und kritische Würdigung: Die Arbeit fasst die Vorteile datengestützter Systeme zusammen und mahnt gleichzeitig eine transparente Kommunikation beim Sammeln von Nutzerdaten an.
Schlüsselwörter
Data Warehouse, Data Mining, TV-Vermarktung, Kundenbeziehungsmanagement, CRM, Decision Support System, ETL-Schicht, Zuschauersegmentierung, Datenschutz, Informationsmanagement, Mustererkennung, Medienprodukte, Reporting-System, Strategische Planung, Nutzerdaten
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Nutzung von Data-Warehouse- und Data-Mining-Technologien zur Optimierung der Vermarktungsprozesse bei TV-Sendern.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Architektur von Datenbanksystemen, der Implementierung von Customer Relationship Management (CRM) und der Analyse von Zuschauerverhalten.
Welches primäre Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es aufzuzeigen, wie TV-Vermarkter durch datengestützte Analysen ihre Marktposition festigen und Sendungen zielgruppengerechter vermarkten können.
Welche wissenschaftlichen Methoden kommen zum Einsatz?
Es erfolgt eine theoretische Untersuchung der Instrumente Data Warehouse und Data Mining sowie deren praktische Anwendung im Kontext der Medienbranche, ergänzt durch Best-Practice-Beispiele.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil erstreckt sich von den technischen Grundlagen der Datenhaltung und -verarbeitung über die Verbindung zum CRM bis hin zu konkreten Chancen und rechtlichen Risiken des Data Mining.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Data Warehouse, Data Mining, TV-Vermarktung, CRM, Zuschaueranalyse und Datenschutz.
Wie unterscheidet sich Data Mining von einem reinen Data Warehouse?
Während das Data Warehouse primär der dauerhaften Speicherung und Integration von Daten dient, fungiert Data Mining als Analysewerkzeug, das aktiv Muster und Erkenntnisse aus diesen Datenbeständen extrahiert.
Welche Rolle spielt das Datenschutzrecht im Kontext dieser Arbeit?
Der Datenschutz ist essenziell, da die Verknüpfung großer Datenmengen zur Profilbildung führt, was die Notwendigkeit einer transparenten Kommunikation gegenüber den betroffenen Kunden unterstreicht.
- Quote paper
- B.Eng. Jan Dittrich (Author), 2009, Data Warehouses und Data Mining im Kontext der TV-Vermarktung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/137956
