„Big Data“ und „SAP HANA“ waren die Schlagwörter des Kooperationsprojektes zwischen der TU Darmstadt und der TDS AG im Winter 12/13. Unter dem Namen „Marketing Review“ wurde den Studenten die Aufgabe gestellt, die Flut an unstrukturierten Daten im Internet und insbesondere in sozialen Netzwerken zu sammeln, zu analysieren und schließlich mithilfe von Business Intelligence-Tools in eine Form zu bringen, in der sie den Marketingverantwortlichen eines Unternehmens wertvolle Informationen liefern. Lediglich die Bindung an die SAP HANA-Technologie und damit auch die ETL- und BI-Tools der SAP, waren Voraussetzung für den zu entwickelnden Prototypen.
Das Projekt fand im Rahmen der Veranstaltung „IT-Projektmanagement“ des Fachbereichs Wirtschaftsinformatik (Software Business & Information Management) der TU Darmstadt statt. Ziel der Veranstaltung ist es, den Studenten die Möglichkeit zu geben, ihre im bisherigen Studium erlangten theoretischen Erfahrungen in Zusammenarbeit mit einem Partnerunternehmen aus der Wirtschaft in die Praxis umzusetzen. Im zeitlichen Rahmen von Oktober 2012 bis März 2013 erarbeitete das siebenköpfige Projektteam in enger Zusammenarbeit mit der TDS AG eine Lösung für die folgende Problemstellung:
Entwicklung eines Softwareprototypen
Die Aufgabe des Projektteams war die Entwicklung eines Softwareprototypen, der die Marketing- und Kommunikationsabteilungen bei ihrer Arbeit unterstützt, indem er die Flut an unstrukturierten Daten, die im Internet kursieren, für das Unternehmen nutzbar macht. Dazu werden relevante Daten aus sozialen Netzwerken, Foren und Blogs extrahiert und anschließend analysiert, um Fragestellungen aus dem Bereich des Marketings zu adressieren. Der Prototyp sollte zunächst interne Marketingfragestellungen der TDS AG beantworten, langfristig jedoch auf andere Unternehmen übertragbar sein und in Form von Software-as-a-Service in das Leistungsportfolio der TDS AG integriert werden. Ein weiterer Aspekt der Aufgabenstellung war die Nutzung der Datenbanktechnologie SAP HANA. So wird aufgezeigt, wie diese In-Memory Technologie genutzt werden kann, um Antwortzeiten zu verkürzen und Echtzeitverarbeitung zu ermöglichen.
Die Lösung heißt „BINE“
Als Lösung präsentieren die Studenten BINE (Business Intelligence Network Evaluation), ein Social Network Monitoring Tool, welches den Marketingprozess einer Firma, durch die Aufbereitung online verfügbarer, marketingrelevanter Informationen, unterstützt. Dabei ermöglicht die Lösung sowohl eine gezieltere Ansprache potentieller Kunden durch klassische Marketingmittel wie Telefonkampagnen, als auch eine Verbesserung der Positionierung des Unternehmens im Bereich des Social Media Marketings. Hierzu ermöglicht das Tool eine differenzierte Betrachtung unterschiedlicher Akteure im Markt, die über eine allgemeine Zielgruppenanalyse hinausgeht. Dadurch können Meinungsträger, potenzielle Kunden und Wettbewerber individuell analysiert werden, um diese anschließend zielgruppenspezifisch anzusprechen bzw. mit Informationen zu versorgen. Die Datentransformationsmöglichkeiten innerhalb der SAP Data Services können genutzt werden, um beispielsweise zu ermitteln, welchen Stellenwert verschiedene Produkte beim Kunden aktuell einnehmen und somit das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt bewerben zu können. Eine Optimierung der Kundenansprache auf allen Kommunikationskanälen wird dadurch erreicht, dass Begrifflichkeiten und Ansprache an die jeweilige Community angepasst werden. Dies ist auch Grundlage für Suchmaschinenoptimierung der eigenen Onlineauftritte.
Für die Umsetzung des Konzeptes hat das Projektteam eine Architektur entwickelt, die die gesammelten Informationen in Form von Fließtexten und Links an eine HANA-Datenbank weitergibt. Hierbei werden die Daten mit SAP Data Services transformiert, für die HANA-Datenbank modelliert und schließlich mithilfe der SAP BI-Tools analysiert und visualisiert. Die leistungsfähige Infrastruktur erlaubt es, diesen Datenweg nahezu in Echtzeit zu durchlaufen. Auf der Ebene der SAP Business Objects können Anfragen direkt vom User nach seinen Bedürfnissen gestellt und angezeigt werden. Im Stadium des Prototypen werden zunächst grundlegende Fragen beantwortet: Beispielsweise wird die Häufigkeit marketingrelevanter Begriffe im Vergleich aufgezeigt (Abb.1) oder aber das Sentiment zu bestimmten Begriffen ermittelt (Abb. 2).
Abbildung 1 Analyse marketingrelevanter Begriffe
Abbildung 2 Sentimentanalyse
Nach diesem Muster wurden 20 Usecases entwickelt, welche in Echtzeit abgefragt werden können. Mit wachsender Datenbasis ergibt sich die Möglichkeit, mehr und differenziertere Informationen durch die Analysen zu erlangen. Außerdem kann die Entwicklung der Analyseergebnisse im Zeitverlauf miteinbezogen werden, sodass das Potenzial der HANA-Datenbank zur Nutzung großer Datenmengen ausgeschöpft werden kann.