Das Datalion Blog

Die fünf kreativsten Visualisierungen der Musikbranche

“Data is power” ist mittlerweile ein weitverbreiteter Fakt. “Music is power” ist schon lange eine unhinterfragte Wahrheit. Doch was passiert, wenn wir Musikdaten analysieren und mit einer Datenvisualisierungssoftware kombinieren? Wir generieren neues Wissen, Insights und Inspirationen. Wir haben uns auf die Suche begeben und einige interessante und inspirierende Visualisierungen gefunden, die die Entwicklung der Musikbranche und deren aktuelle Trends spielerisch aufzeigen. Lassen Sie sich inspirieren!

Matt Daniels von „The Pudding“ hat mit den Daten aus den Billboard Top 100 die Entwicklung des Musikgeschmacks von 1958 bis 2016 dargestellt: Dazu wurden die Top5 Songs eines Monats visualisiert und mit Sound hinterlegt.

Kaylin Pavlik nutzte als Datenquelle die „Billboard Year-End Hot 100“ und R, um einen quantitativen Einblick in die Entwicklung des Pop in den USA von 1965 bis heute zu geben. Die Ergebnisse hat sie in Ihrem Blogbeitrag „50 Years of Pop Music” veröffentlicht.

Colin Morris (The Pudding) stellte sich die Frage: Are Pop Lyrics Getting More Repetitive? . Morris nutzte den sogenannten Lempel-Ziv algorithm, um die Lyrics von Künstlern zu komprimieren. Je mehr der Songtext aufgrund von wiederholenden Lyrics reduzierbar ist, desto höher ist der Wiederholungsgrad. Daran erkennt man, dass Rihannas Lyrics nicht so vielfältig sind wie die von Frank Sinatra. Das hatten wir aber schon erwartet, oder?

Ein internationales Beispiel liefert uns Spotify und die Open Source Plattform CARTO. „Musical Map of the World” ist eine interaktive Landkarte, die die Daten von Spotify nutzt, um die regionalen Unterschiede im Musikgeschmack aufzuzeigen. Sie möchten wissen, welche Musik in einem bestimmten Land gehört wird? Dann klicken Sie einfach auf die Karte!

Brady Fowler ist kein Freund davon Musik in bestimmte Genres einzuordnen. Für Decibels and Decimals nutzte Fowler Daten von Spotify und die Software Python iGraph, um die Verbindung zwischen Künstlern und ihrer Musik zu visualisieren. Die optisch ansprechende Grafik ist das Ergebnis der Gruppierung von Künstlern in Gruppen, basierend auf den Hörgewohnheiten der Spotify Nutzer.

Fanden Sie die Visualisierungen genauso interessant wie wir? Was würden Sie der Liste hinzufügen? Wir freuen uns auf Ihre Anregungen.

DataLion on tour in München

In weniger als einer Woche halten wir Vorträge auf zwei unterschiedlichen, spannenden Events. Los geht es am Montag (11. Juni 2018) mit dem Travel Industry Club. Unser CEO und Gründer Dr. Benedikt Köhler gibt Insights wie die Reiseindustrie Smart Data nutzen kann. Das Event findet in der Kochschule Schweiger statt und startet um 18.30 Uhr. Mehr Infos gibt es hier.

KI, AR/VR, Blockchain, Influencer Marketing, DSGVO – auf der „Digital Challenge 2018“ werden alle derzeitigen Trends besprochen. Und DataLion ist mittendrin: Dr. Benedikt Köhler spricht über “Data Science für Außerirdische“ (keine Sorge: E.T. wird nicht auftauchen ;)). Los geht es am Donnerstag (14. Juni 2018) um 9 Uhr in der Freiheizhalle. Weitere Infos finden Sie hier.

Mit wenigen Klicks vom Dashboard zur Präsentation

So wichtig interaktive Online-Dashboards für die Datenanalyse- und BI-Teams in den Unternehmen sein mögen, manchmal braucht man die Informationen als Präsentationsdatei auf dem USB-Stick oder auf der Festplatte. Selbstverständlich sollte dabei der aktuelle Präsentationsmaster im Corporate Design des Unternehmens inklusive allen Schriften und Farben verwendet werden.

Wie Sie mit DataLion in wenigen Klicks ein gesamtes Dashboard oder einen Report als PowerPoint-Präsentation exportieren können, sehen Sie in dem folgenden Video:

Viel Spaß beim Ausprobieren!

Echtzeit-Dashboard zum Anfassen

Für den Erfolg eines Unternehmens ist es entscheidend, flexibel agieren und schnell auf die Veränderungen des Marktes reagieren zu können. Eine der wichtigsten Voraussetzungen hierfür sind aktuelle Daten. In der heutigen Zeit können sogar Daten von letzter Woche oder von gestern „veraltet“ sein, so dass in den unterschiedlichsten Branchen und Unternehmensbereichen Stimmen nach Realtime-Daten immer lauter werden.

So hat DataLion ein Live-Dashboard entwickelt, das es ermöglicht Daten in Echtzeit zu analysieren. Live-Daten können (z.B. aus Online- oder Mobile-Befragungen) in Echtzeit in das Dashboard übertragen und visualisiert werden. Vorab angelegten Auswertungen bzw. Reports aktualisieren sich automatisch, so dass der User jederzeit Zugriff auf die aktuellsten Daten hat.

Erste Anwendung fand unsere Live-Software „Tasteboard“ bei unserer „datengetriebene“ Bierverkostung, die wir am ersten Messeabend in unserem Büro im Rahmen der Research & Results veranstaltet haben.

Gemeinsam mit einem Bier-Sommelier haben wir 6 unterschiedliche Craftbiere aus dem Münchner Raum verkostet. Die Ergebnisse wurden – von Aussehen über Aroma bis Geschmack – in Echtzeit in einem DataLion-Live-Dashboard visualisiert.

Die Datenlöwen erobern die Research & Results

Am 25. und 26. Oktober fand in München mit der Research & Results erneut eine der weltweit größten Fachmessen für Marktforschung statt, und DataLion war zum ersten Mal mit einem eigenen Stand mittendrin.

In unserer Datenoase haben wir die Gelegenheit genutzt, spannende Gespräche zu führen, viele von Ihnen persönlich kennenzulernen und unseren Ihnen die neuesten Funktionen unserer Dashboardsoftware live zu präsentieren.

So haben unsere Messestand-Besucher hautnah erfahren, wie man mit nur wenigen Klicks eigene Dashboards erstellt und Daten schnell und einfach als interaktive Reports aufbereitet. Man konnten sich außerdem live davon überzeugen, wie Sie innerhalb von Sekunden umfangreiche Reports erstellen und im eigenen Look & Feel in Powerpoint exportieren.

Craftbier & Data Tasting

Nach dem großen Erfolg unseres Festbier-Tastings im Rahmen der Bits & Pretzels, veranstalten wir anlässlich unserer Standpremiere auf der Marktforschungsmesse Research & Results erneut eine „datengetriebene“ Bierverkostung.

Diesmal widmen wir uns spannenden Craftbieren. Gemeinsam mit dem Bier-Sommelier Stefan Hermansdorfer werden wir diesmal 6 unterschiedliche Craftbiere aus München und Umland verkosten.

Wie beim letzten Mal werden alle Ergebnisse unserer Verkostung – von Aussehen und Mundgefühl über Aroma bis Geschmack – in Echtzeit auf einem DataLion Live-Dashboard angezeigt:

Wir freuen uns sehr auf diesen Event – und es sind auch noch ein paar restliche kostenlose Tickets verfügbar: Hier geht es zur Anmeldung.

Datum: Mittwoch, den 25. Oktober 2017
Uhrzeit: 20:00 Uhr – 22:00 Uhr MESZ
Ort: DataLion GmbH, Herzog-Wilhelm-Straße 1, 80331 München (direkt am Karlsplatz/Stachus)

Datengetriebene Bier-Verkostung @ DataLion

Montagabend war ein besonderer Abend im Münchener DataLion-Büro:

Als offizielle Begleit-Veranstaltung im Rahmen der Bits & Pretzels Gründerkonferenz und Startup-Night haben wir eine datengetriebene Bierverkostung veranstaltet.

Gemeinsam mit dem Bier-Sommelier Stefan Hermansdorfer haben wir sechs unterschiedliche Biere aus München und Umgebung verkostet, die alle im Märzen- oder Festbierstil gebraut sind (Hacker-Pschorr, Augustiner, Hofbräu, Tilmans Das Helle, Eittinger and Giesinger). Eines dieser Biere trug sogar einen Löwen auf dem Etikett. Und weil wir Daten so sehr lieben, haben wir einen kurzen Fragebogen erstellt, mit dem unsere Gäste die verkosteten Biere nach Aussehen, Aroma und Geschmack beschreiben und bewerten konnten.

Alle Ergebnisse wurden in einem Live-Dashboard in unserem Konferenzraum dargestellt: Wir haben Spinnen-Netzcharts (oder: Radar-Charts) für die Echtzeit-Visualisiernug verwendet, da man mit ihnen intuitiv auf einem Blick die Geschmacksprofile der Biere vergleichen kann. Jedes Mal, wenn einer der Teilnehmer ein Bier bewertet hatte, haben sich alle Ergebnisse aktualisiert und den neuen Stand der Bewertung gezeigt.

Das Live-Dashboard dieses Abends finden Sie hier zum Nachlesen. Falls Sie für Ihr Unternehmen oder Ihre Veranstaltung ebenfalls an Live-Dashboards interessiert sind, die sich an einen Fragebogen anschließen lassen, können Sie uns gerne über unsere Kontakt-Seite eine Nachricht schreiben.

Big Data Design Thinking

Problemlösungen und Innovationen für Big Data mit Design Thinking entwickeln

Daten sind das neue Öl. Aber während der Nutzen und die Verwendungsmöglichkeiten von Öl relativ klar definiert waren, stecken in Daten viel mehr Möglichkeiten.

Fast alle Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sehr viele Daten aus unterschiedlichen Quellen zu besitzen. Oft fehlt aber eine klare Vorstellung davon, wofür die Daten verwendet werden können.

Wie sehen neue Geschäftsmodelle aus, die mit den Daten erschlossen werden können? Welche Datenprodukte können Unternehmen definieren und verkaufen? Die Lösung lautet: Design Thinking.

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Data Discovery und Data Reporting – Zwei Spielarten der Datenvisualisierung

Der Saal der alten Börse in Porto

Ende April trafen sich in Porto zum 8. Mal die Datenspezialisten aus Agenturen, Instituten und Unternehmen weltweit, um im Rahmen des ICOM Global Summits über die Zukunft des datengetriebenen Marketings auszutauschen.

Wir haben uns sehr gefreut, als Teil der offiziellen Jury-Auswahl der Data Startup Challenge dem voll besetzten Saal der Alten Börse in Porto unsere Datenanalyse und Visualisierungssoftware sowie unsere Vision einer „Self-Driving Data Science“ vorzustellen. Was für eine tolle Atmosphäre!

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Künstliche Intelligenz – Wie Marketing und Marktforschung davon profitieren können

Leben im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

Die Dinge, die uns umgeben, werden immer intelligenter. Die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz hat dazu geführt, dass wir mit unseren Smartphones frei sprechen können, dass Autos autonom fahren können oder auch dass die Vorteile des Menschen in Disziplinen wie Schach oder Go gegenüber den Maschinen nicht mehr gelten.

Algorithmen der künstlichen Intelligenz, wie sie hinter Alexa, Siri und Co stecken, sammeln kontinuierlich Daten, werten sie aus, entwickeln Vorhersagen und Modelle, die dann laufend getestet und optimiert werden. Oft sind diese Vorgänge nicht offen sichtbar, aber in vielen Fällen basieren sie auf neuronalen Netzen – oder wie man diese Verfahren des Maschinellen Lernens heute nennt: Deep Learning.

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