Big Data im Dienst der Gesellschaft

Laut IBM wurden 90 % der Daten auf der Welt im Laufe der letzten zwei Jahre generiert. Um daraus Wertpotenzial zu erzielen, muss dieses Rohmaterial anhand von neu entstehenden Praktiken und Technologien, die man allgemein „Big Data“ nennt, ausgewertet und verarbeitet werden. Big Data wird in allen Bereichen genutzt und hat sich eine wichtige Position in der Gesellschaft aufgebaut. Aber wie funktioniert es? Oft werden statistische Analysen als zu intrusiv gewertet, aber sie können sich im täglichen Leben als sehr nützlich erweisen. Hier ein kleiner Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten.

Auf dem Weg zur industriellen Revolution des 21. Jahrhunderts?

Wörtlich bedeutet der Begriff Big Data „riesige Datenmengen“, also ein sehr umfangreiches Datenpaket, das von keinem klassischen Verwaltungswerkzeug für Datenbanken schnell und effizient bearbeitet werden kann. Diese riesigen Datenmengen bestehen aus den Informationen, die wir täglich nutzen oder erzeugen: von uns versendete E-Mails, GPS-Angaben, von uns veröffentlichte Videos, unsere Online-History, Transaktionen und vieles mehr. 1992 betrug die täglich erzeugte Datenmenge 100 Gigabytes, während heute pro Tag 2,5 Trillionen Gigabytes produziert werden. Big Data umfasst daher innovative Speicherlösungen in Kombination mit komplexen Algorithmen, mit denen diese digitalen Daten analysiert werden können.

Die Entwicklung von Big Data wird von einigen bereits als die neue industrielle Revolution dargestellt, die man mit der Erfindung der Dampfmaschine vergleichen kann. Andere sprechen von diesem Phänomen als die dritte industrielle Revolution: jene der Information.

Das Internet, ein Pionier-Sektor

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Suchmaschinen das Ranking der Ergebnisse optimieren? Oder wie die Giganten des Web Ihnen ganz automatisch das zu Ihrem letzten Kauf passende Produkt vorschlagen können? Das Internet gehört zu den Bereichen, die die meisten Daten sammeln und analysieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Alle Informationen werden anschließend von statistischen Algorithmen für maschinelles Lernen bearbeitet und zusammengefasst, die die Kundenbedürfnisse deutlich darstellen. Das Prinzip ist einfach: Ausgehend von mehreren Käufern desselben Produkts ist es möglich, ein bestimmtes Kundenprofil für dieses Produkt zu erstellen und somit jedem Verbraucher das seinen Bedürfnissen und seiner Situation entsprechende Produkt vorzuschlagen.

Allerdings sollte man sich vor Übereifer in Acht nehmen: Eine berühmte amerikanische Handelskette konnte anhand der Käufe einer Kundin feststellen, dass diese schwanger war. Der Kundin wurden daher gezielte kommerzielle Angebote übermittelt… die deren Vater erhalten hat. So fand dieser heraus, dass seine 16-jährige Tochter schwanger war.

Andere ungeahnte Anwendungsbereiche

„BabbyCam“ ist ein Monitor zur Überwachung der Aktivitäten des Babys in seinem Bettchen. Basierend auf der Technologie des Deep Learning erkennt das Gerät die Positionen und Emotionen des Babys und registriert eine schlechte Schlafposition, ein Kissen, welches das korrekte Atmen des Babys verhindern könnte oder auch, wenn das Baby weint. Das Gerät sendet dann automatisch Warnungen via SMS aus, um allen Problemsituationen vorzugreifen.

Auch in der Politik findet das Konzept Anwendung. So unterstützte Big Data Obama bei den Präsidentschaftswahlen 2008! Das demokratische Lager konnte auf riesige Datenbanken zurückgreifen, die Informationen von der Website und den Meetings des Kandidaten sammelten. Durch Algorithmen für maschinelles Lernen konnte die detaillierte Analyse dieser Informationen soziologische und demographische Besonderheiten der Wähler ermitteln und dadurch die Kampagnen und telefonischen Kontakte auf die richtigen Zielgruppen ausrichten.

Die Herausforderung von Big Data im Bankenwesen

  • Die Auswertung von Daten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses

Banken wenden sich verstärkt der Nutzung von Big Data-Technologien zu, um ihre Kunden immer besser kennenzulernen und eine besondere Bindung und Nähe zum Kunden aufzubauen. Durch eine vertiefte Kenntnis des einzelnen Kunden kann die Bank ihre Serviceleistungen personalisieren und in gezielterer Weise auf die Kundenbedürfnisse reagieren.

  • Ein neues Tool gegen Bankbetrug

Die meisten von uns war schon einmal Zielscheibe eines – geglückten oder vereitelten – Versuchs von Bankbetrug: Diebstahl der Kreditkartendaten, betrügerischer Kauf im Internet oder Phishing-E-Mails. Die Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen, ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen. Dafür können die Banken die Genehmigung zur Zahlung über Kreditkarte oder Banküberweisung mit der Vorgeschichte der Transaktionen des Kunden abgleichen. Dadurch kann ein eventueller Risikofaktor der auszuführenden Transaktion bewertet werden.

Big Data sollte – als wirksames Instrument zur Entscheidungsfindung – als ein wichtiges Hilfsmittel betrachtet werden, das zukünftig im täglichen Leben immer mehr Raum einnehmen wird. Und das ist erst der Anfang.

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