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Datenschutz: Was geschieht mit meinen Daten?

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Sieben Sachen, die Big Data spannend machen

Big Data im Schnelldurchlauf: glasklare Fakten, neue Entwicklungen und innovative Anwendungen. Dazu Aspekte zum Schmunzeln und eine Warnung. Nur eines ist fix: Big Data ist längst kein Hype mehr.

1. Was ist Big Data wirklich?

Es kommt nicht nur auf die Menge der Daten an, damit von Big Data gesprochen werden kann. Vielmehr hat sich eine Definition durchgesetzt, die sich auf fünf entscheidende V-Kriterien stützt: Volume, Velocity, Veracity, Variety und Value. Volume meint tatsächlich die Menge der Massendaten, meist ab der Größenordnung Petabyte. Velocity ist die Geschwindigkeit, mit der diese Daten generiert, ausgewertet und weiterverarbeitet werden. Veracity bezeichnet die Qualität beziehungsweise Richtigkeit der Daten. Variety schließlich steht für die Vielfalt der Datentypen und -quellen, und Value für den Wert, den die gewonnenen Erkenntnisse für ein Unternehmen haben.

2. Kein Byte bleibt auf dem anderen

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Alte Geschäftsmodelle werden durch Big Data disruptiv ausgebremst. Man denke nur an Angebote wie Uber und die alteingesessenen Taxis. Neuen Ideen verschafft der Einsatz der Technologie somit zweifellos strategische Wettbewerbsvorteile. Oft wird Big Data aber nur zur Optimierung von bestehenden Produkten und Herstellungsprozessen eingesetzt. Ein hervorragendes Beispiel dafür ist der internationale Maschinenbauer Zeppelin Power Systems, der auch in Österreich (unter anderem als Caterpillar-Partner) vertreten ist. Mit Hilfe des Maschinendaten-Analysetools Splunk ist es dem Unternehmen gelungen, die Anzahl der teuren Zündkerzen-Ausfälle deutlich zu reduzieren. Die Formel dazu: bessere Daten, geringere Kosten.

3. Waffe gegen Wissensverschwendung

Wenn das Rad immer wieder neu erfunden werden muss, hat ein Unternehmen ein Problem. Der international tätige steirische Motorenentwickler AVL hingegen kann auf eine innovative Wissensmanagement-Anwendung zurückgreifen, die auf Big Data basiert. Sämtliche internen Wissensressourcen wurden den AVL-Mitarbeitern über einen zentralen Zugriffspunkt zugänglich gemacht. Die Suche nach wichtigen Informationen im Unternehmen konnte so deutlich schneller und effizienter gestaltet werden. Entwickelt wurde diese Big-Data-Lösung in Zusammenarbeit mit dem Know-Center an der TU Graz, das eines der führenden Forschungszentren für Big Data in Österreich ist.

4. Glaskugel 4.0: Predictive Analysis

Auch in der Versicherungsbranche ist das Thema Big Data in aller Munde. Zwei von drei Versicherungen planen derzeit entsprechende Investitionen. Im Mittelpunkt des Interesses steht dabei die Fähigkeit, auf Basis von verfügbaren Daten verlässliche Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Diese Predictive Analytics ermöglichen der Versicherungswirtschaft eine immer genauere Risikobewertung. Kundinnen und Kunden können so gezielt auf Mängel – etwa bei veralteten Fertigungsanlagen – hingewiesen werden. Das Ziel liegt auf der Hand: weniger Versicherungsfälle und geringere Kosten.

5. Smart und sexy

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Big Data verändert auch die Öffentlichkeitsarbeit (Public Relations) von Unternehmen. Die beiden PR-Experten Ulrike Röttger und Christian Wiencierz glauben, dass neben der PR vor allem die Produkt- und Markenkommunikation profitieren wird. An der Schaltstelle sitzen dabei Data Scientists, die aus Big Data gezielt neues Wissen herausfiltern. Besonders vielversprechend ist dabei der Smart Data-Ansatz: Die zu erfassenden Daten werden vorselektiert und nur dann wirklich gesammelt, wenn sie der geplanten Nutzung entsprechen. Kein Wunder, dass das angesehene Magazin Harvard Business Manager im Berufsbild der Data Scientists den „sexiest Job of the 21st Century“ sieht.

6. Trump – ein Kind von Big Data?

Hat Big Data und speziell die Arbeit der umstrittenen ehemaligen Datenanalysefirma Cambridge Analytica tatsächlich Einfluss auf die Wahl von Donald Trump zum US-Präsidenten gehabt? Kann schon sein. Immerhin ermöglicht die Analyse der Massendaten von Millionen Facebook-Nutzerinnen und Nutzern eine viel genauere Ansprache („Targeting“) durch die Wahlwerbenden als früher. Obwohl Konkurrentin Hillary Clinton einen landesweiten Stimmenvorsprung von fast drei Millionen Stimmen erzielen konnte, hatte das Trump-Team am Ende die Nase vorne – auch dank konzentrierterer Anstrengungen in strategisch wichtigen Wahlkreisen. Andererseits: Wirkliche Beweise für die tatsächliche Rolle von Big Data gibt es nicht. Nur eines ist fix: Big Data lässt niemanden mehr kalt, der Wahlen gewinnen will.

7. Warnung: Geheimdienste & Grippe

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Die Nadel im Heuhaufen finden – das kann bei Big Data zum Problem werden. Denn Datensammeln alleine reicht nicht, wenn danach aus den Daten keine klugen Schlüsse gezogen werden – sei es, weil die entsprechenden Algorithmen nicht clever genug sind oder weil einfach die Ressourcen für die Auswertung fehlen. Es nützt eben nichts, alles über einen Terroristen zu wissen, wenn am Ende ein Anschlag doch nicht verhindert werden kann. Außerdem kann es zu Fehlinterpretationen kommen, wenn die generierten Daten unerwarteten Einflüssen unterliegen. Ein berühmtes Beispiel dazu ist die Vorhersage von Grippewellen über Suchmaschinen-Anfragen: Die „Flu Trends“ von Google lagen nämlich vor fünf Jahren teilweise um bis zu 140% falsch. Ein waschechter Flop für den Suchmaschinen-Giganten …

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