Open Password – Mittwoch, den 11. August 2021

# 959

Outsell – Government, Risk and Compliance Solutions – Alternative Data – Will Jan – Geovisualization – Operational Risk Management – Real-time Alerts – Pulse Analytics – Geopolitical Uncertainty – Economic and Government Sanctions – Adverse Weather – Social Unrest – Crisis and Reputation Risk Management – Physical Safety and Security – Cyber-threat Detection – Business Intelligence – Quandl – NASDAQ – Yewno – S&P Global – Alexa – Amazon – Financial Services – Game-changer – Market Intelligence – Marketing Effectiveness – Customer Relationship Management – Supply Chain Risk – Data Urgency – Fact Set – BTU Analytics – IHS-Markit Merger – Suchmaschinen – Dirk Lewandowski – Springer Nature – Spezialsuchmaschinen Social Media – Deep Web – Universal Search –

Elisabetta Mocca – European Municipalism – Stephan B. Kaplan – Globalizing Patient Capital – Wie Algorithmen die Demokratie gefährden – Syllabus

 

1. Titelgeschichte:

Outsell´s August Contribution: A New Breed of Governement, Risk and Compliance Solutions Evolves from Alternative Data- By Will Jan, VP & Leas Analyst –

 

Neu erschienen: Dritte Auflage von „Suchmaschinen verstehen“

III. Über den Tellerrand: Open Password Recommender
Municipalism – Global Patient – Algorithmen

Neu erschienen

Dritte Auflage von „Suchmaschinen verstehen“

Dirk Lewandowski

Dirk Lewandowski, Suchmaschinen verstehen, dritte vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Springer Nature 2021 – ISBN 978-3-662-63190-4 – ISBN 978-3-662-63191-1 (eBook) – https://doi.org/10.1007/978-3-662-63191-1.

Einer der wenigen „Bestseller“ der Informationsbranche, der nunmehr in die dritte Auflage geht. Das Buch wurde in Details überarbeitet sowie aktualisiert. Dazu wurden die Literaturangaben „vielfach erheblich“ ergänzt. Dazu der Verfasser Dirk Lewandowski in seinem Vorwort: „Ich habe aber darauf geachtet, dass dieses Buch nicht das Schicksal vieler einführender Werke widerfährt, nämlich, dass es immer weiter anwächst, letztlich aber keine gut lesbare Einführung mehr darstellt.“ Veränderungen ergaben sich zum Teil, weil „ich durch die vielen Rückmeldungen auch zahlreiche Hinweise bekommen (habe), welche Teile noch verständlicher gemacht werden sollten, wo ergänzt, und wo gestrichen werden sollte.“

Auch ergaben sich Umstrukturierungen, „um den aktuellen Gegebenheiten gerecht zu werden. So wurde das Kapitel zu den Spezialsuchmaschinen bzw. zu den speziellen Kollektionen, die in die Web-Suche eingehen, gemäß der immer weiter zunehmenden Bedeutung dieser Kollektionen als nun sechstes Kapitel verschoben und vollständig neu strukturiert und überarbeitet. … Das Kapitel zu Social Media wurde gekürzt und in das Kapitel zum Deep Web integriert. Zwar ist die Bedeutung von Social Media bei weitem nicht zurückgegangen, allerdings hat noch vor einigen Jahren von vieler Seite angenommene, starke Einbindung der bekannten Social-Media-Dienste in die Suchmaschinen nicht stattgefunden. Daher handeltes sich bei den Inhalten dieser Dienste nun (weiterhin) um Inhalte des Deep Web, die allerdings aufgrund ihrer Bedeutung weiter in einem eigenen Abschnitt behandelt werden.“

Die vom Verfasser beanspruchte Lese- und Leserfreundlichkeit wird voll eingelöst, wie auch die Leseprobe, die Zusammenfassung des Kapitels „Vertikale Suche: Spezielle Kollektionen und ihre Einbindung in die allgemeine Suche“, zeigt:

„Bei Spezialsuchmaschinen handelt es sich um Suchmaschinen, die sich freiwillig auf bestimmte Bereiche des Web beschränken. Ihre Stärken können in einer größeren Vollständigkeit der erfassten Inhalte zu ihrem Thema, in der tieferen Indexierung, in der Anpassung des Rankings auf eine spezifische Nutzergruppe sowie in der Anpassung der Ergebnisdarstellung und Benutzerführung auf diese Zielgruppe liegen. Sie begegnen damit einigen Problemen der allgemeinen Suchmaschinen, die die Inhalte des Web nicht vollständig und aktuell erfassen können und sich außerdem an das Modell eines Durchschnittsnutzers anpassen müssen.

Spezialsuchmaschinen spielen im Kontext der Websuche vor allem durch ihre Einbindung in die allgemeine Suche eine Rolle. Bei dieser sog. Universal Search werden die Ergebnisse aus der Websuche mit denen aus verschiedenen Spezialsuchmaschinen kombiniert und auf einer gemeinsamen Suchergebnisseite angezeigt.

Die bekannten Suchmaschinen binden eine Vielzahl von Spezialsuchmaschinen in die allgemeine Websuche ein. Wichtige Kollektionen sind hier Nachrichten, Bilder, Videos und wissenschaftliche Inhalte.

Spezialsuchmaschinen werden von den Nutzenden häufig kaum als solche wahrgenommen, sondern vielmehr im Rahmen ihrer Einbindung in die Universal Search genutzt. Es zeigt sich, dass damit oft viele Wege hin zu einem Dokument entstehen, was wiederum den Nutzenden zugutekommt.

Weiterführende Literatur. Leider gibt es keine Bücher, die sich umfassend und tiefergehend mit Spezialsuchmaschinen und ihrer Einbindung in die allgemeine Suche beschäftigen. Allerdings finden sich in den bekannten Recherchehandbüchern von Bradley (2017) und Hock (2013) umfangreiche Hinweise zu Spezialsuchmaschinen als Recherchewerkzeuge. Ein spezialisiertes Werk, das sich auf technischer Ebene mit dem Ranking verschiedener Inhalte in Spezialsuchmaschinen beschäftigt, ist das Buch von Long und Chang (2014).“

Outsell´s August Contribution

A New Breed of Governement,
Risk and Compliance Solutions
Evolves from Alternative Data

 

By Will Jan, VP & Leas Analyst

Will Jan

Dataminr buys WatchKeeper to offer contextual data, including traffic data, company security data, weather data, and IoT sensor signals. The result is an open data architecture that captures any event contributing to enterprise risk, an approach that could displace traditional GRC solutions (GRC for Government, Risk and Compliance). __________________________________________________________________________________

What to Know and Why It Matters

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Dataminr, a major supplier of alternative data to financial services and other industries, is acquiring WatchKeeper, a real-time data geovisualization platform for companies. The terms of the deal were not disclosed.

Geovisualization is the ability to collect and navigate through layers of external data impacting a company to evaluate them against internal company data. The acquisition aims to leverage geovisualization to support operational risk management (ORM), a subsegment of Outsell’s Governance, Risk, and Compliance (GRC) Solutions segment.

Through the acquisition, Dataminr will offer real-time alerts on both external and internal events that could disrupt a company’s business. The objective is to allow users to identify the threat of these events in real time so they can expedite corrective measures. Currently, WatchKeeper is offering geovisualization tools for physical security and crisis management.

The combination of Dataminr’s Pulse analytics platform and WatchKeeper’s risk management tool will allow a company to see if there are business threats coming from its supply chain, employees, assets, or facilities, so it can better assess its overall corporate risk profile.

Dataminr-WatchKeeper’s underlying open-data architecture means that data can come from any compliant data source and in any format, including traffic and weather information (which impacts supply chain logistics), employee communication data, security camera feeds, and IoT sensor data. Industry trends fueling the need for realtime ORM include the growth in geopolitical uncertainty, economic and government sanctions, the increasing severity of adverse weather around the globe, and social unrest — all factors that present risks to business continuity.

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Analyst Rating: Positive

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Outsell rates Dataminr’s decision to buy WatchKeeper positively given that the integration extends Dataminr’s role beyond alternative data provision. The data provider has effectively become a GRC solution provider, enabling crisis and reputation risk management, physical safety and security, cyber-threat detection, and business intelligence (BI), which are all critical components of ORM.

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Winners and Losers

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Dataminr’s main competitors in the alternative data marketplace include Quandl (a NASDAQ company), Yewno, and S&P Global. These players are all capable of creating their respective GRC solutions through their data strategies. While these firms compete for market share in data provision to financial services, Dataminr’s path of enabling GRC management through real-time sensor data also places it in the same space as Alexa. Amazon’s Alexa also possesses risk identification capabilities through its security feeds and voice data when used in conjunction with third-party weather and traffic information.

Given the momentum that it has already gathered in industries beyond financial services, Dataminr, with its ownership of WatchKeeper, becomes a winner among alternative data suppliers looking to develop functional support of ORM. The runners-up would be Yewno and Alexa, both of which maintain open-data architectures that support real-time data in multiple formats, allowing them to support ORM. Yewno still has a ways to go to obtain scale on its capability, while Alexa already has the capability but needs to pivot from its heavy consumer focus to an enterprise focus.

Quandl’s and S&P Global’s alternative data paths continue to rely heavily on textual content and analytics in support of the financial services vertical, which makes them a laggard in being able to serve a horizontal function outside trading and investing. However, their data partnerships are growing aggressively to include real-time data that serves companies outside financial services, so there remains a tremendous opportunity for them to carve out a role in horizontal support in the corporate market.

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What’s Next

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The marriage between Dataminr and WatchKeeper will likely evolve beyond the support of ORM to other aspects of GRC management. Moreover, the couple’s real-time BI data could also be a game-changer: the pieces are there for Dataminr-WatchKeeper to support market intelligence (strategy), marketing effectiveness, and customer relationship management (CRM), which are necessary horizontal functions in almost any enterprise.

Quandl and S&P Global will continue to invest in data acquisition in support of horizontal applications outside financial services, as trading and investing remain dedicated functions within financial services. The closest horizontal application for them would be GRC management. Given the type of data they possess on companies, the category of GRC management best served would be supply chain risk (as all B2B companies are effectively suppliers of goods and/or services). What will need sharpening is the real-time aspect of their company data — real-time supplier health assessments require real-time data.

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Essential Actions ___________________________________________________________________________

What Dataminr has demonstrated is its ability to evolve from a vertical-based alternative data provider to a function-based solution provider. Information industry participants looking to do the same need to take the following actions.

Understand the Data Urgency of the Function. To enable effective ORM, most of the data required needs to be real-time. While this may also be the case for data supporting trading and investing, not all of that data needs to be real-time to be effective in financial services or other industries. For example, reference (past) data remains important in understanding a company’s approach to performance, which serves both trading and investing as well as corporate strategizing quite well.

First decide on the target function to serve, then determine whether or not it needs real-time data. Conversely, if unique, real-time data is available, this could be a situation where securing the data is a priority, followed by identifying the ideal function that it can serve — “a hammer in search of a nail” scenario.

Know When to Buy Instead of Rent. There have been numerous M&As between non-financial (alternative) data suppliers and major financial platform providers — NASDAQ’s acquisition of Quandl, FactSet’s acquisition of BTU Analytics, and the IHS-Markit merger, just to name a few. A common thread among these deals is that the companies in them have worked with each other before. This gives the acquirer a front-row seat to see how attractive the data is to its customers. If the demand for the data is strong, the platform provider would simply acquire the data asset to lower the cost of use and mitigate future competition (by making the data asset exclusively its own). A trial period for the data is important to determine whether the data is only in demand in the near term or if it will remain relevant for the foreseeable future. The former would dictate data licensing, while the latter would suggest that an acquisition would be better.

Über den Tellerrand
Open Password Recommender*

European Municipalism, Globalizing Patient Capital, Wie Algorithmen die Demokratie gefährden

Elisabetta Mocca, The municipal gaze on the EU: European municipalism as ideology, in: Journal of Political Ideologies, https://www.tandfonline.com/

Stephan B. Kaplan, Globalizing Patient Capital, Book, Cambridge University Press – China offeriert dem weltweiten Süden bei der Finanzierung wirtschaftlicher Entwicklung einen weit besseren Deal als traditionelle Instutionen wie IMF und Weltbank. Kein Wunder, dass so viele Enwicklungsländer bei China Schlange stehen.

Thorsten Klein, Algokratie – wie Algorithmen die Demokratie gefährden, aus der Reihe: Studien zur politischen Kommunikation. Studies in Political Communication

* In Kooperation mit Syllabus

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