Adobe Flash Catalyst: Testbeispiel

27 November, 2009
Adobe Flash Catalyst

Ein sehr gutes Einstiegsbeispiel für Adobe Flash Catalyst:

http://createordie.de/cod/artikel/Flash-Catalyst-2575.html

Nachdem man das Beispiel durchgespielt hat, versteht man auch warum die vielversprechende Software es noch nicht in die Ladenregale geschafft hat. Das Setzen der Eigenschaften der Komponenten funktionert noch nicht.

Gelangt man zum letzten Schritt, bei dem man „setProperty“ setzen möchte um das mittlere Bild bei den Transitions vom 1. bis zum 3. Bild und umgehehrt auszublenden, stellt man fest dass eine BETA Software eben mal Mängel hat. Durch Klicken auf „Add Action“ legt man zwar eine Aktion an, aber dann kann man die Properties im Property-Reiter nicht bearbeiten. Dieses Problem lässt sich durch folgende Code-Modifizierung (z.B. im Flash Builder) beheben.

Adding an instance of the Fade Class

Innerhalb der Transitions:  fromState=“Page3″ toState=“Page1″ und fromState=“Page1″ toState=“Page3″ fügt man noch eine Instanz der „Parallel  – Klasse“ ein. Durch den Fade – Effekt kann man beispielsweise das mittlere Bild transparent schalten. Das „autoReverse“ property macht dies rückgängig, sobald man zu einem anderen „State“ wechselt.

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Softwaretest Adobe Catalyst beta + Adobe Flash Builder 4 beta

28 Oktober, 2009

Es war noch nie so einfach Flash Sites und Apps zu bauen. Die sich noch in der Beta Phase befindende Software Adobe Catalyst eröffnet neue Wege des Wireframing und ermöglicht es komplexe Flash Websites intuitiv und ohne Scripting und Actions zu erstellen. Wenn man vom Nachteil absieht dass Suchmaschinen Flashinhalte nicht indizieren können (manchmal ist das auch nicht notwendig oder erwünscht) bietet Adobe Catalyst die Möglichkeit Flashsites oder Frontend von Applikationen so schnell wie nie zuvor zu erstellen.

Bei der Entwicklung der comSysto Social Networking Software sind wir zur Feststellung gekommen, dass ca. zwei Drittel der Zeit auf die Umsetzung des Frontends, und dessen Anpassung an diverse Browser und Erscheinungsformen „verbraten“ worden ist…. mehr in Kürze

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Collective Intelligence: Product Vision (Scrum)

27 Juli, 2009

Collective Intelligence Product Vision

Collective Intelligence Product Vision

Wer wird das Produkt nutzen?
-   Web-Shop Betreiber (eCommerce)
-   Großunternehmen mit vielen Lieferanten
-   Private Shopping Plattformen (Social Commerce)
-   Betreiber von Business und Social Networks
-   Unternehmen mit Human Resources Portalen
-   Unternehmen, die Web 2.0 Knowledge Management Tools einsetzen
-   Event-Veranstalter und Messen

Bedürfnisse der Kunden:
1. Der Kunde möchte anhand von Analysen der Userinteraktionen, Interaktionen der User mit der Webanwendung, anhand der Analyse des vom User eingestellten Contents und mithilfe der bereits vorhandenen historischen Daten (z.B. aus CRM Systemen) neues Wissen über den User akquirieren und durch die Zusammenführung aller Informationen bisher unerkennbare Trends (z.B. Abwanderungswille, Userzufriedenheit) erkennen.

2. Der Kunde möchte neue User akquirieren, User binden, höhere Verbleibquoten erzielen (Retention Rate) und dabei mehr verkaufen (Conversion Rate).

3. Der Kunde möchte das Wissen und die Erfahrung der User (der breiten Usermasse) in die Produktentwicklungsprozesse einbinden.

Collective Intelligence – Produktattribute
1. CI Tactical / Strategic Reports & CI Predictive Analysis (Market Research, Decision Support)
2. CI Recommendation Engine (Operational Reports)
3. Web 2.0 Funktionalitäten: Forum, Umfragen, Produktbewertungen zzgl. Content – Analysetools

Alleinstellungsmerkmal, Konkurrenzvergleich:
Im Gegensatz zu bereits auf dem Markt befindlichen Produkten, gehören die Collective Intelligence Reports und Engines zu einer neuen Generation der Webanwendungen und beruhen auf den Prinzipien der neuesten Entwicklung des Internets, dem sogenannten Semantic Web bzw. Web 3.0. Sie beziehen die Profile und das Verhalten der User ein und bieten Schnittstellen zu historischen Daten und anderen Drittsystemen. Die CI Tools generieren Referenzen und verknüpfen User,  Items (Produkte) und Content auf der Basis der Semantik und sind deutlich effizienter als gängige Tools.

Prototypes: Ende 2009
Major Release 1: Ende 2010

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Collective Intelligence: Idee & Konzept

27 Juli, 2009
Collective Intelligence Tag Extraction

Collective Intelligence Tag Extraction

Die Webanwendungen lernen die von ihnen gespeicherten Daten nach Zugehörigkeit zu den Subjektgruppen zu unterscheiden. Diese Subjekte sind: User, Content (strukturiert und unstrukturiert) und Items (z.B. Produkte im Webshop).

Periodische Wissensgenerierungsprozesse bieten den Webanwendungen die Möglichkeit die gespeicherten Informationen über die Subjekte zu „verstehen“ und daraus zu „lernen“. Dies geschieht durch Collective Intelligence Algorithmen, die unstrukturierten Daten (z.B. Blogs, Forumbeiträge, Kommentare) analysieren und eine Metadatenschicht erzeugen. Diese „Daten über Daten“ werden in Form von Tags extrahiert und gespeichert.

Eine zweite wichtige Wissensquelle sind ereignisgesteuerte Prozesse, die auf der Interaktionsanalyse der User mit der Anwendung und der Subjekte untereinander beruhen.
Diese so genannte „explizite Intelligenz“ kann beispielsweise durch Web 2.0 Funktionalitäten, wie z.B. Ratings, Tagging, Bookmarking oder andere typische Web 2.0 Module wie „Kontakte“ generiert werden.

Bezieht und analysiert man noch zusätzliche Daten aus vorhandenen Drittsystemen,  beispielsweise aus CRM und SCM, verfeinert man das Wissen über die Subjekte und deren Beziehungen untereinander um weitere Dimensionen, wie z.B. Zeit und Transaktionshistorie.

Dieser neuartige Ansatz, bei dem es nicht nur darum geht Wissen aus allen verfügbaren Datenquellen zu bündeln, sondern auch darum die gespeicherten Informationen für Maschinen „verständlich“ zu machen und die Daten auf der semantischen Ebene miteinander zu verknüpfen versetzt die Webanwendungen in die Lage neues Wissen zu akquirieren und neue Zusammenhänge zu erkennen, die zuvor unerkannt waren.

Dadurch liefert Collective Intelligence wirtschaftlich verwertbare Mehrwerte und Informationen, die sich im Bereich des Operational Reporting (kundenseitig) und des
Tactical / Strategic Reporting (unternehmensseitig) verarbeiten lassen.

Der Kunde / User profitiert von vollständig personalisierten Inhalten, die in Echtzeit auf sein Profil und seine Interessen individuell zugeschnitten werden, während die Unternehmen  in der Lage sind bisher unerkannte Informationen zu beziehen und die Effizenzindikatoren und Trends zu verfolgen.

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Collective Intelligence: ein innovatives Verfahren

9 Juli, 2009

Collective Intelligence Methods and Modules

Collective Intelligence Methods and Modules

Zu entwickelnden Methoden
Die Herausforderung des Projekts besteht darin Methoden und Verfahren zu entwickeln, die die klassische Business Intelligence durch den Web 2.0 Ansatz bereichern und erweitern. Die dadurch gewonnenen Daten verfeinern die bestehenden Benutzer- und Kundenprofile, und können zum Zwecke der Kundenbindung, bzw. der Neukundengewinnung genutzt werden. Der CI-Ansatz bietet die Möglichkeit Daten aus verschiedenen Quellen auf semantischer Ebene miteinander zu verknüpfen, um dadurch neue Zusammenhänge entdecken zu können, die zuvor nicht erkannt werden konnten. Informationen über Personen, Transaktionen und Produkte werden durch Collective Intelligence “verstanden” und miteinander in Beziehung gesetzt.

Business Intelligence + Web 2.0 (Social Commerce) = Collective Intelligence

Zu entwickelnden Softwaremodule (explizite, implizite und abgeleitete Intelligenz)
Die zu entwickelnden Softwaremodule sollen in der Lage sein alle drei Arten der Intelligenz zu generieren und in einer Reihe von Widgets (Content-Blöcken) zu kombinieren und anzuwenden. Die Widgets präsentieren sich als Aggregate aus unterschiedlichen Datenquellen, die für jeden Benutzer in Echtzeit indivuduell zusammengestellt werden.

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