Data Warehouses und Data Mining im Kontext der TV-Vermarktung


Hausarbeit, 2009

18 Seiten, Note: 2,0


Leseprobe

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

7 Literatur

1. Einleitung

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 CRM1 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.

2. Relevanz der Informationsbeschaffung für die TV-Vermarktung

Eingangs stellt sich die Frage warum Informationsbeschaffung und -verwaltung gerade für TV-Vermarkter und zugehörige Sender, wie IP-Deutschland oder SevenOne Media von zentraler Bedeutung ist. Medienprodukte sind zum großen Teil Erfahrungs- und Vertrauensgüter2, dass bedeutet die Qualität der Produkte ist für die Rezipienten, aber auch für die Kunden der TV-Vermarkter nicht ohne weiteres zu beurteilen. So lässt sich die Qualität für die Rezipienten einer TV-Sendung in der Regel erst nach dem Konsum beurteilen. Ein Abnehmer von TV-Produkten kann die Qualität erst nach Ausstrahlung richtig beurteilen. Diese Eigenschaft als Erfahrungsgut rückt die Informationsbeschaffung und -verwaltung in den Vordergrund. Ein Beispiel soll verdeutlichen wie Kundeninformation die Vermarktung von TV-Produkten vereinfacht: Ein TV-Vermarkter versucht einen neue Game Show zu verkaufen. Kann der TV-Vermarkter valide Nutzerdaten liefern, z.B. wann wie viele Personen einer bestimmten Zielgruppe eine vergleichbare Sendung verfolgt haben, wird seine Position als Verkäufer der TV-Sendung gestärkt. Durch Data Warehouses und darauf aufbauendes Data Mining ist es für die TV-Vermarkter außerdem möglich Sendungen zielgruppengerecht zu vermarkten, da speziell das Data Mining eine genaue Rezipienten-Beschreibung (basierend auf in der Vergangenheit erhobene Daten) liefern kann. Diese Eigenschaft ist nicht nur bei der Vermarktung von Medienprodukten von Vorteil, auch bei der Konzeption kann darauf zurückgegriffen werden. TV-Sendungen können zielgruppengerecht konzipiert und realisiert werden. Das Informationsparadoxon3 welches Medienprodukten innewohnt, kann im bestimmten Umfang durch Datensammlung und -verwertung abgebaut werden. Möglichkeiten für die Datensammlung und -verwertung werden im Folgenden beschrieben.

3. Data Warehouses als Instrumente der Informationsverwaltung

Das folgende Kapitel beschäftigt sich mit dem Data Warehouse als Werkzeug der Informationsverwaltung. Hier wird speziell auf die Anwendungen der TV-Vermarkter eingegangen.

3.1 Begriffsdefinition: Das Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist eine sich aus internen und externen Quellen zusammensetzende Datenbank. Interne Quellen können im Fall von TV-Vermarktern z.B. eigene Erhebungen oder Kundendaten darstellen, als externe Quellen können unabhängige Forschungseinrichtungen oder Kommissionen wie die KEK4fungieren.

Daten werden von Datenquellen in das Data Warehouse überführt und zum Zwecke der Datenanalyse und Entscheidungsgrundlage in Datenbanken gespeichert. (Vgl. Abb.1)

„Der Begriff des Data Warehouse (DW) geht auf William H. Inmon zurück (vgl. Inmon 1996), der damit ein Konzept für die themenorientierte, integrierte, zeitbezogene und dauerhafte Sammlung von Informationen zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen entwickelte.“ 5

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 6

3.2 Data Warehouses als strategisches Instrument für die TV-Vermarktung

Die Datenbasis eines Data Warehouses kann als strategisches Instrument für die TV-Vermarkter/TV-Sender verwendet werden. Eine Möglichkeit hierzu sind Decision Support Systeme.

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 7, MAIS8, Planung, OLAP9. (Vgl. Abb.2).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2 10

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.

3.2.2 Date Warehouses als integraler Teil des Unternehmenscontrollings

Betrachtet man die Rolle die das Data Warehouse in diesem Fall im Unternehmen einnimmt so liegt die Schlussfolgerung nahe, dass Data Warehouse als Teil des Unternehmenscontrollings einzuordnen. Neben der Zielausrichtungsfunktion und der Anpassungs- und Innovationsfunktion werden gerade die Servicefunktion und die Koordination des Managementsystems des Controllings durch Data Warehouses unterstützt. Betrachtet man die Teilsysteme des Managementsystems11(Planungs- und Kontrollsystem, Informationsversorgungssystem, Organisationssystem und Personalmanagementsystem) so kann das Planungssystem und das Informationssystem vom Data Warehouse und darauf den aufbauenden Decicion Support Systemen übernommen werden. Die Servicefunktion soll das Management bei der Entscheidungsfindung unterstützen.

[...]


1 Customer Relationship Management (Kundenbeziehungsmanagement)

2 Vgl. Gläser Martin – Medienmanagement – S 163.

3 Die Qualität kann erst nach dem Rezipieren beurteilt werden. (Vgl. Gläser Martin – Medienmanagement – S 163.)

4 Kommission zur Ermittlung der Konzentration

5 Matthias Kuhl und Olaf Stöber - Data Warehousing und Customer Relationship Management - S.534.

6 Tina Klingler - Entscheidungsunterstützung des Marketing-Managements durch Marketinginformationssysteme - S.66.

7 = Management-Informationssystem

8 MAIS ist ein Informationsmanagementsystem für das Marketingmanagement.

9 Online Analytical Processing OLAP ist ein Datenhaltungskonzept, das komplexe Geschäftsanalysen ermöglicht, die vom Endanwender durch IT-Unterstützung vorgenommen werden können. (Vgl. Schinzer/Bange/Mertens – Data Warehouse und Data Mining.

10 Tina Klingler - Entscheidungsunterstützung des Marketing-Managements durch Marketinginformationssysteme - S.68.

11 Vgl. Gläser Martin – Medienmanagement – S. 1017.

Ende der Leseprobe aus 18 Seiten

Details

Titel
Data Warehouses und Data Mining im Kontext der TV-Vermarktung
Hochschule
Hochschule der Medien Stuttgart
Veranstaltung
TV-Vermarktung
Note
2,0
Autor
Jahr
2009
Seiten
18
Katalognummer
V137956
ISBN (eBook)
9783640464791
ISBN (Buch)
9783640461943
Dateigröße
690 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
TV, TV Vermarktung, Data Mining, Data Warehouses
Arbeit zitieren
B.Eng. Jan Dittrich (Autor), 2009, Data Warehouses und Data Mining im Kontext der TV-Vermarktung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/137956

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