1 EINLEITUNG
Laut der ARD-Media-Studie 2011 liegt die Internetdurchdringung in Deutschland bei 74,4%. Erwachsene Onliner, welche gelegentlich bis regelmäßig im Netz sind, kommen auf eine Verweildauer von täglich 137 Minuten an 5,6 Tagen pro Woche [ARD2011]. Jede fünfte Minute im Internet wird auf Social-Media-Plattformen, wie Twitter, Xing oder Wikipedia, verbracht. Zwei der weltweit meistbesuchten Websites gehören zu den Social Media: Facebook und YouTube [PWC2012]. Durch die steigende Nutzung des Internets eröffnen sich Unternehmen Möglichkeiten, welche zur Wertschöpfung in den verschiedenen Unternehmensbereichen, beispielsweise der Marketingabteilung, Human Ressources sowie der internen und externen Prozessoptimierung, genutzt werden können [Parpart2009]. Eine intensive Nutzung der Social Media erzeugt allerdings auch einen immer weiter ansteigenden Daten- und Kommunikationsverkehr. Das wachsende Datenaufkommen aufgrund zunehmender Nutzerzahlen und immer größeren Anwendungen im Internet erfordert eine Aufstockung der Ressourcen im IT-Bereich, welche zum einen Kosten verursachen und zum anderen nicht permanent benötigt werden [ITM2011]. Social Media stellen demnach nicht nur die Marketingabteilungen vor neue Herausforderungen, sondern auch das IT-Service-Management. Beide Bereiche versuchen dem mit entsprechenden Monitorings entgegenzutreten und optimale Ergebnisse zu erzielen. Aufgrund von Daten werden Analysen erstellt und Beobachtungen sowie Vorhersagen getroffen. Diese Monitoringkonzepte gewinnen heutzutage immer mehr an Bedeutung für die Unternehmen, jedoch ist es heute übliche Praxis, dass jede Abteilung, unabhängig von anderen Bereichen, individuelle Monitoringkonzepte und Datenbankmanagementsysteme aufstellt und betreibt. Im Rahmen des vorliegenden Beitrages wird untersucht, wie sich diese derzeit etablierten Lösungen im Sinne eines gesamtheitlichen Ansatzes erweitern lassen und damit die Qualität des Monitorings und darauf aufsetzend möglicher Prognoseverfahren verbessert wird. Im Fokus der Untersuchung stehen dabei die Daten auf Basis von User Generated Content im Web 2.0. Diese Arbeit schlägt ein Konzept vor, wie die Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und aggregiert werden können. Zum einen wird gezeigt, welches Potential eine solche Datenintegration für die Steuerung des IT-Betriebs bietet, zum anderen, wie aktuelle Anwender von Social-Media-Monitoring von einer solchen Integration profitieren können. In einem Ausblick werden aktuelle Forschungsaktivitäten, welche sich aus der aufgeworfenen Problemstellung ableiten, diskutiert.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:26333 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Anlauf, Linda, Reichelt, Dirk, Sonntag, Ralph, Wenk, Thomas |
| Publisher | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Source | T. Köhler & N. Kahnwald (Hrsg.), Communities in New Media: Virtual Enterprises, Research Communities & Social Media Networks: 15. Workshop GeNeMe ’12 Gemeinschaften in Neuen Medien, Dresden: TUDpress, S. 79-89 |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-100856, qucosa:26318 |
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