Data Driven Advertising –
Werbung ohne Umwege

260
Server
40000
Requests pro Sekunde Spitzenlast
20
TB neue Rohdaten pro Tag
50
Services und Komponenten

Eine performante, hoch verfügbare und skalierbare Infrastruktur ist Voraussetzung für die Kernkompetenz von emetriq: die effiziente, schnelle und präzise Datenanalyse.

Diese Infrastruktur garantiert hochwertige Segmente, eine schnelle Erfolgsmessung und liefert die Daten systemunabhängig an die gewünschten Schnittstellen unserer Kunden und Partner der Intelligent Data Alliance (IDA) aus.

State of the Art bei emetriq: Um die Unmengen an Daten managen zu können, entwickeln wir bei emetriq eigene Technologien, die auf einschlägigen Big Data Technologien (Hadoop, Hive, Spark) sowie verschiedene Business Intelligence Tools (Exasol, Micro Strategy) basieren.

Ein Großteil der Daten des Datenpools steht den Teilnehmern kollaborativ zur Verfügung. Sensible und kundenspezifische Daten werden selbstverständlich vertraulich behandelt und gesondert gespeichert.

Data Sourcing & Data Science

Unser Data Sourcing Team analysiert und optimiert den Datenbestand. Data Science leitet aus den vorhandenen Daten Informationen ab, d.h. riesige Datenvolumina werden beobachtet und analysiert. Darauf werden Segmente mit den für unsere Partner wichtigen Merkmalen aufbereitet, damit sie ihre Zielgruppe präzise ansprechen können.

Machine Learning & Modellierung

Wir analysieren jeden Datenpunkt des Datenpools und treffen  nach dem Ursache-Wirkungs-Prinzip Aussagen über die Wahrscheinlichkeit von Merkmalsausprägungen. Wir modellieren unsere Daten, um sie zu verstehen. Mit Hilfe von selbstlernenden Algorithmen werden diese Modelle dann weiter optimiert und Gesetzmäßigkeiten erkannt, um daraus Prädiktionen abzuleiten.

Prädiktion

Mit der Anwendung der gelernten Modelle ist es möglich, verlässliche Prognosen über statistische Zwillinge, sogenannte Look-a-Likes, zu treffen und somit Daten mit zusätzlichen Informationen aus vorangegangenen Beobachtungen anzureichern. Damit können Aussagen über Bedürfnisse der Nutzer getroffen und die Reichweite innerhalb der Zielgruppe erweitert werden.

Validierung

Um zu überprüfen, ob unsere Prädiktionen treffgenau sind, gleichen wir sie über das Panel der Gesellschaft für Konsumforschung GfK ab. Die Algorithmen und der Datenbestand werden dann so lange optimiert, bis sie die Zielgruppe optimal abbilden. So schaffen wir Transparenz für unsere Partner und kontrollieren unsere Datenqualität regelmäßig.