Darja's Lernblog

Big Data

Die Digitalisierung schreitet im Eiltempo voran. Zukunftsprognosen zu Folge sollen bis 2020 rund 25% aller Geräte weltweit ans Internet angebunden sein (Vgl. Q1). Alle diese mit dem Internet verbunden Geräte sind miteinander vernetzt und werden gewaltige Datenmengen generieren und analysieren.

In diesem Zusammenhang wird von Big Data gesprochen. Doch was ist Big Data und ab wann sind Daten als „big“ anzusehen? Laut Edd Dumbill „sind Big Data, Daten, deren Verarbeitung die Kapazität konventioneller Datenbanksysteme übersteigen“ (Q2). Diese Daten sind dadurch charakterisiert, dass sie sehr groß und sich schnell verändernd sind. Sie eigenen sich dadurch einerseits für analytische Zwecke und andererseits unterstützen sie bei der Identifizierung neuer Geschäftsfelder und Entwicklung neuer Produkte (Vgl. ebd.). „Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto größer wird in vielen Fällen die Treffsicherheit der Analyse werden“ (Q3).

Dem IDC-Report von Ende 2012 lässt sich entnehmen, dass das jährlich entstehende Datenvolum zwischen 2005 und 2020 sich um das Dreifache vergrößern wird, sodass rund 40 Trillionen Gigabytes Datenvolumen vorhanden sind. Davon sind allerdings lediglich ein Drittel aller vorhandenen Daten relevant bzw. können Informationen liefern.

"Smart Data Feedback Loop" Prozess

Darum soll aus Big Data „Smart Data“ gewonnen werden. Dabei werden die gesammelten Rohdaten oder Big Data (Observe) analysiert. Die Strukturierung der analysierten Daten wird als „Smart Data“ (Orient) bezeichnet und in den „Smart Data Feedback Loop“-Prozess eingespielt, woraus Wissen gewonnen wird. Aus diesem Wissen werden Handlungsanweisungen (Decide) formuliert und schlussendlich ausgeführt (Act). Nach diesem Prinzip werden die gewonnen Daten in den Feedback-Prozess erneut eingespielt um einen Lerneffekt zu erreichen (Vgl. Q3).

Das eben beschriebene Verfahren wird mit einer immer stärker steigenden Datenmenge wichtiger für verschiedenste Akteure aus der Wirtschaft, Technik und Politik. Eingangs wurde erwähnt, dass bis 2020 rund 25% aller Geräte ans Internet der Dinge angeschlossen sein werden. Daher wird vermutet, dass die Datenanalysen sich nicht mehr auf Daten beziehen, die von Menschen im Internet bewusst „freigegeben“ werden, sondern auch sehr sensible Daten, die durch den Gebrauch von diversen vernetzten Geräten entstehen. Vor allem die Online Werbebranche gilt als Vorreiter, was die Nutzung von beobachteten Daten betrifft. In Zukunft wird es aber nicht nur möglich sein auf das Nutzerverhalten personalisierte Werbung zu betreiben, sondern auch zum Beispiel Haushaltsgeräte werden das „Wohnverhalten“ analysieren, daraus Handlungsmaßnahmen ableiten und somit Teil eines selbstlernenden Smart Data Feedback Loop Prozesses sein.

Quellen

Q1 – Statista (2015), Internet of Things wird bis 2020 alltäglich, URL: https://de.statista.com/infografik/2937/mit-dem-internet-of-things-verbundenen-geraete/, download am 30.3.2016

Q2 – Dumbill, E. (2012), Planning for Big Data, O’Reilly Media, URL: http://eecs.wsu.edu/~yinghui/mat/courses/fall%202015/resources/planning-for-big-data.pdf, download am 30.3.2016

Q3 – Klausnitzer, R. (2013), Das Ende des Zufalls – Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht, Ecowin Verlag: Salzburg