blaue Platine

6.3.2015 | Von:
Rolf Kreibich

Von Big zu Smart – zu Sustainable?

Nutzungsmöglichkeiten

Auch wenn das digitale Universum von Big Data eine unerschöpfliche Rohstoffquelle zu sein scheint, so muss doch vor der Annahme gewarnt werden, diese Quelle könne leicht für alle möglichen Wunderleistungen genutzt werden. Denn schließlich handelt es sich hier nicht um geordnete klassische Datenbanken, die mit den herkömmlichen Methoden der Datenanalytik, -synthetik und Statistik erschlossen werden können. Vielmehr breitet sich hier ein weitgehend ungeordnetes, fast chaotisches Datenreservoir aus, dessen Erschließung vor zahlreichen Herausforderungen steht.[4]

Vereinfacht lässt sich die Suche nach interessanten Daten und Datenverknüpfungen mit der Suche nach einem Edelstein in einem riesigen Meer aus Sand und Geröll vergleichen. Vor diesem Hintergrund ist es höchst plausibel, dass die derzeitige Forschung und Entwicklung nach ganz neuen Methoden, Verfahrensweisen und Technologien fahndet, um zu einer Komplexitätsreduktion und zu sinnvollen und nützlichen Ergebnissen zu kommen. Da die Zahl der Unternehmen, die die Erschließung von Big Data als wichtig und nützlich ansehen, sprunghaft gestiegen ist, ist davon auszugehen, dass wir vor einer wissenschaftlichen, technologischen und ökonomischen Boomphase stehen: "Dass hier echte Schätze zu heben sind, davon sind die meisten Experten überzeugt. Eine globale Umfrage der Universität Oxford ergab: Fast zwei Drittel der Befragten aller Branchen sind überzeugt davon, dass die Nutzung von Daten und Analyseverfahren für ihr Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil darstellt – zwei Jahre zuvor meinten dies erst 37 Prozent."[5]

In einer im Auftrag des Bundeswirtschaftsministeriums erstellten Innovationspotenzialanalyse identifizierte das Fraunhofer-Institut für intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Big-Data-Nutzungen, die es wie folgt zusammenfasste: "Die Anwendungsfälle decken verschiedene Branchen und Unternehmensbereiche ab. Jedoch gibt es Schwerpunkte, und zwar in den Unternehmensbereichen, die für die jeweilige Branche am charakteristischsten sind: ‚Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung‘ im Handel, ‚Produktion, technische und IT-Services‘ in der Industrie, ‚Finanz- und Risiko-Controlling‘ in Banken und Finanzen, ‚Dienstleistung und Support‘ im Dienstleistungssektor. (…) Die Steigerung der Umsätze und Einsparung von Kosten zählen zu den häufigsten Zielen, und zwar maßgeblich im Handel. Bei Banken und Versicherungen ist die Erkennung von Compliance-Problemen, vornehmlich in Zusammenhang mit Betrugsversuchen, das wichtigste Ziel. Im Dienstleistungssektor, und hier besonders durch die evidenzbasierte Medizin, steht die datenbasierte Planung im Fokus. Im Industriesektor sind die Ziele sehr vielfältig."[6]

Die Aufgabengebiete für Big-Data-Anwendungen wurden dabei wie folgt herausgearbeitet, wobei die vielfältigen Aufgaben zu Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften gebündelt wurden: "Marktmonitoring für Verkaufschancen, Personalisierte Produktempfehlungen, Kündigerfrüherkennung, Mitarbeitergewinnung, Absatzprognose für Planung und Steuerung, Vorausschauende Instandhaltung, Umsichtige Steuerung, Betrugserkennung, Finanzielle Risikoabschätzung, Erkennung von Attacken, Produktverbesserungen, Innovative Produkte".[7]

Allgemein lässt sich feststellen, dass Big Data schon heute die Möglichkeit bietet, große Datenmengen sowie neue Formen der Verknüpfung und Analyse ganz unterschiedlicher Quellen zu erschließen. Daraus erwachsen neue Wissensbestände und technologische Anwendungen. Hieraus lassen sich für Unternehmen vor allem Wettbewerbsvorteile durch Informationsvorsprung und Effizienzsteigerungen, Innovationsschübe für neue Produkte, Verfahren und Dienstleistungen sowie Grundlagen für neue Ausbildungs- und Qualifikationsprogramme gewinnen.

Fußnoten

4.
Vgl. ebd.
5.
So der Leiter der Konzernforschung der Siemens AG: Wolfgang Heuring, Warum Big Data zu Smart Data werden muss!, 1.10.2014, http://www.siemens.com/innovation/de/home/pictures-of-the-future/digitalisierung-und-software/von-big-data-zu-smart-data-warum-big-data-smart-data-werden-muss.html« (24.2.2015).
6.
IAIS (Anm. 2), S. 7.
7.
Ebd., S. 8.
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Dieser Text ist unter der Creative Commons Lizenz "CC BY-NC-ND 3.0 DE - Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland" veröffentlicht. Autor/-in: Rolf Kreibich für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de

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