Big Data – big chance? Worum geht es bei dem Hype?

big data.jpg"Big Data als Lösung der heutigen Sicherheitsbedrohungen", "Mit Big Data gegen Staus und Unwetter" oder auch "Big Data – Das Marketing der Zukunft" – Überschriften diese Art liest man zur Zeit immer wieder und bekommt das Gefühl, dass Big Data die Antwort auf nahezu alle Fragen und Herausforderungen ist. Aber was ist dran an dem Hype? Und: Was genau ist "Big Data" eigentlich?

Was ist Big Data?

Versuchen wir uns doch mal an einer Definition: Der Begriff „Big Data“ beschreibt extrem große und heterogene Datenbestände. Besonders im Zuge der Digitalisierung entstehen ununterbrochen Daten in unfassbaren Mengen in unterschiedlichstem Kontext.

Das Datenvolumen verdoppelt sich mittlerweile weltweit alle zwei Jahre! Treibende Quelle ist vor allem das Internet mit den großen Plattformen wie z. B. Google, Amazon, LinkedIn oder Facebook ebenso wie mit unzähligen kleinen Anwendungen oder Apps. Aber auch amtliche und wissenschaftliche Daten und Geodaten stehen allesamt immer mehr auch der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen. Weitere Datenquellen sind Daten aus Befragungen sowie z. B. Marktdaten professioneller wirtschaftlicher Datenanbieter – aber auch die Kundendaten von Unternehmen (es gibt auch Unternehmen, die ihr Geschäft komplett auf Kundendaten aufbauen, z.B. Payback).

Immer mehr Daten werden heute im Alltag erfasst, erzeugt und gesammelt – die immer leistungsfähigere Kommunikationstechnik macht es möglich. Die aus dem Big Data-Phänomen erwachsenden Chancen aber auch Herausforderungen für Technik, Analytik und Datenschutz sind enorm. Dabei schreitet die Digitalisierung derart schnell voran, dass entsprechende Lösungsansätze schon in dem Moment wieder veraltet sind, wenn sie anwendungsreif wären. 

Dieser Beitrag versucht einen ersten und leicht verständlichen Einblick in Chancen und Risiken des Big Data-Phänomens zu geben:

Was wird mit Big Data gemacht?

Big Data ermöglicht es, das bisherige Verhalten von Konsumenten oder Bürgern sehr umfangreich zu erfassen. Daraus können Muster identifiziert und als künftige Handlungen kalkuliert werden.

In Wirtschaft, Forschung und Politik ist Big Data ein Riesenthema, da hier eine mächtige Informationsgrundlage besteht für die Beschreibung bisherigen und die Prognose zukünftigen Verhaltens von Menschen – in ihren verschiedenen Rollen z. B. als Bestandteil der Gesellschaft oder als Konsument. Dabei genügt häufig das pure Nachverfolgen der von uns bei den verschiedensten Online-Aktivitäten hinterlassenen Datenspuren. Das sind im Grunde Abfallprodukte unseres digitalen Handelns. Allein anhand dieser Daten können Prozesse optimiert, neue Services aufgesetzt und Prognosemodelle ermittelt werden, die künftige Serviceabrufe oder Bestellungen beschleunigen und vereinfachen.

Wenn nun möglichst alle Daten aus den verschiedensten Quellen integriert und über multidisziplinäre Analyseverfahren ausgewertet werden, so lassen sich daraus unser Verhalten und unsere Vorlieben, Affinitäten und Stimmungen sehr präzise beschreiben.

Moderne mikrogeographische Verfahren wie etwa die Small Area Methods ermöglichen die Übertragung und Berechnung dieser Kriterien für jede gewünschte geographische Region. So können Auswertungen und Vorhersagen auf lokaler, regionaler, nationaler und auch internationaler Ebene mit hoher Präzision durchgeführt werden und so als Basis für konsumenten- und bürgernahe Konzepte, Angebote und Maßnahmen in Wirtschaft, Wissenschaft und Politik dienen.

Big Data als Chance für die Gesellschaft

Auf der aus dem Big Data-Reservoir geschöpften Wissensbasis werden z. B. gesellschaftliche Strömungen erkennbar und können als Unsicherheiten, Erwartungen, Wünsche und Forderungen der Bürger etwa in politische Planungen und Strategien auf allen räumlichen Ebenen integriert werden.

Bei der Vielfalt und Komplexität der anstehenden gesellschaftspolitischen Themen ist die bestmögliche Daten- und Informationsbasis extrem hilfreich, um die im Sinne einer lebenswerten Zukunft der Gesellschaft richtigen Entscheidungen treffen zu können.

Big Data als Chance für die Wirtschaft

Während es bei den gesellschaftllichen Fragestellungen häufig eher um Trends, Entwicklungen und Prozesse innerhalb von Bevölkerungsgruppen geht, liegt der Mehrwert von Big Data in der Wirtschaft auch auf der Identifikation der Bedürfnisse und Wünsche des Einzelnen.

Auf der durch Big Data-Analysen gewonnenen bestmöglichen Wissensbasis lassen sich Angebote ganz individuell auf Menschen zuschneiden und ihnen genau zu dem Zeitpunkt und an dem Ort und über den Kommunikationskanal präsentieren, welche die höchste Akzeptanz versprechen.

Das Ergebnis ist grundsätzlich vorteilhaft für beide Parteien: Höchste Effizienz kennzeichnet die Maßnahmen der werbetreibenden Unternehmen. Höchste Relevanz kennzeichnet die uns als Konsumenten übermittelten Angebote.

Big Data als Chance für den Konsumenten

Big Data ermöglicht, dass wir uns jederzeit und überall über alles informieren können, und dass wir ständig mit anderen Konsumenten oder Unternehmen kommunizieren können. Das macht uns grundsätzlich als Konsument mündiger. So kennen und fordern wir zunehmend immer den günstigsten Preis für das beste Produkt bei ständiger Verfügbarkeit. Danach können wir aktiv z. B. im Internet suchen.

Aber auch die werbetreibende Wirtschaft hat Angebote für uns, die diese Kriterien erfüllen und die in der Informationsflut vielleicht an uns vorbei gehen könnten. In der digitalen und realen Informationswelt wird jeder von uns täglich mit ca. 9.000 Werbebotschaften konfrontiert. Der Großteil davon ist für uns überhaupt nicht relevant, entweder inhaltlich ("nicht das") oder zeitlich ("nicht jetzt") oder räumlich ("nicht hier") oder wirtschaftlich ("zu teuer").

Insofern ist eine Filterfunktion, die die Anzahl der Informationen für den Einzelnen auf die für ihn wichtigen Parameter reduziert und somit die Relevanz des Angebotes für ihn erhöht, überaus sinnvoll für uns als Konsumenten. Diese Filterfunktion kann eine seriöse Big Data-Analyse unseres Verhaltens bieten.

Big Data als Chance für die Unternehmen

Globalisierung und Digitalisierung haben Handels- und Informationsgrenzen aufgehoben. Das Ergebnis ist ein extrem brutaler Wettbewerb auf nahezu allen Märkten, der nicht selten auf einen erbitterten Vernichtungs-Preiskampf hinaus läuft.

Das bedeutet aber auch, dass die Unternehmen extremem Kostendruck ausgesetzt sind. Beim Einkauf, bei der Produktion, beim Service, und natürlich auch bei der Bewerbung ihrer Produkte ist die zwangsläufige Maxime: Immer effizienter werden. Die Margen liegen teilweise auch bei teuren Produkten nur noch bei wenigen Prozent.

Diese Unternehmen brauchen alle verfügbaren Informationen, um diese „vom Markt“ – also von den Konsumenten – geforderten Kriterien optimal erfüllen und entsprechende Angebote bieten zu können. Je mehr Hersteller und Produzenten über den Konsumenten wissen, je besser sie unsere Anforderungen und Erwartungen kennen, umso besser können Produkte, Preise, Vertriebsform und Werbung an unsere Wünsche und Anforderungen angepasst werden.

Nur auf Basis einer bestmöglichen Kunden-, Zielgruppen- und Potenzialkenntnis funktioniert heute effizientes Wirtschaften. Diese Kenntnis ist aus dem Big Data-Pool analysierbar. Das gilt im Übrigen für den Supermarkt um die Ecke genau so wie für global agierende Konzerne.

Big Data-Vorteile für alle

Die Nutzen, die wir alle aus der Digitalisieriung und der Sammlung und intelligenten Auswertung unserer Daten generieren, sind vielfältig und erleichtern uns in vielen Fällen das Leben. Sie machen es ökonomisch günstiger, bequemer und unterhaltsamer. Wir können mit unseren mobilen und stationären Devices jederzeit und überall uns informieren, arbeiten, spielen, navigieren, posten, kommunizieren. Und auch alles gleichzeitig.

Während wir uns von A nach B bewegen, sammeln wir automatisch Bewegungspunkte, die mit wirtschaftlich vorteilhaften Angeboten belohnt werden.

Amazon weiß genau, wonach wir suchen und bietet genau das, aber gleichzeitig Alternativen, Zubehör und Bewertungen von anderen Interessenten.

Google weiß bereits ohne dass wir das extra ins Navi eingeben müssen, dass wir auf dem Weg ins Office sind und informiert uns selbsttätig über eine Verkehrsstörung und empfiehlt eine Alternativstrecke. Glück gehabt, so kommen wir doch noch pünktlich zur Arbeit. Wenn wir in einer fremden Stadt sind, gibt Siri automatisch Hinweise, wo und zu welchen Zeiten von uns bevorzugte Freizeitaktivitäten („Der Italiener um die Ecke“, nächste Shoppingmall, nächstes Museum, Kino, usw.) durchführbar sind.

Oder das Thema „Smart Home“: Vernetzte Geräte sparen nicht nur Energiekosten, sondern stellen sich je nach Ab- oder Anwesenheit der Bewohner oder auch abhängig von der Tageszeit auf bestimmte Szenarien ein. So öffnen morgens automatisch die Jalousien, ist der Kaffee bereits fertig, wenn wir aus dem Bad kommen. Wenn wir das Haus verlassen, fährt das Energiemanagement den Verbrauch auf ein Minimum herunter. Abends empfangen uns dezente, gemütliche, entspannte Licht- und Soundszenarien, die unser Lebenspartner nicht liebevoller auf uns abgestimmt haben könnte. Und natürlich gaukeln in unserer Urlaubszeit voreingestellte Programme unsere Anwesenheit vor, damit nicht eingebrochen wird.

Den Preis zahlen wir gern

Das alles funktioniert nur, wenn wir unsere persönlichen Daten zur Auswertung zur Verfügung stellen. Das ist der Preis, den wir zahlen müssen. Und wir zahlen ihn gern – sofern der rationale oder emotionale Nutzen für uns überwiegt.

Jeder App, jeder Anwendung, jedem Anbieter, jeder Social Media-Plattform, jedem Newsletterversender haben wir explizit unsere Zustimmung, das sogenannte „OptIn“ erteilt, bestimmte Daten zu verwenden, etwa zum Verbessern des oder zur Information über künftige Angebote. Auch dadurch tragen wir alle ganz bewusst ständig zur Erweiterung des schon jetzt nahezu unerschöpflichen Big Data-Reservoirs bei.

Risiken von Big Data

Das Phänomen Big Data bietet zuerst einmal ein wertneutrales Potenzial. Dieses Potenzial steht den oben beschriebenen positiven Verwendungen ebenso zur Verfügung wie kriminellen Intentionen. Das war bei der Erfindung von Werkzeugen, Autos oder Atomkraft auch nie anders.

Und wie jede andere technische Revolution zuvor birgt auch Big Data Risiken: Das Bild vom „gläsernen“ (und damit schutzlosen) Menschen, spektakuläre Enthüllungen über den Missbrauch persönlicher Daten durch demokratische wie diktatorische Staaten, immer wiederkehrende Meldungen über Datenklau und Manipulationen, aber auch die Diskussion um datengesteurte Maschinen und Roboter, die unsere Arbeitsplätze einnehmen oder die Visionen von digitalen Kriegen oder Angriffen auf unsere Netze befeuern diese Ängste.

Das Internet und mit ihm Big Data sind weltweite Phänomene. Es wird schwer, auf Basis international divergierender Interessen allseits gültige schützende Standards zu entwickeln. Gegen potenzielle Bedrohungen müssen allerdings zweifelsohne politische, juristische und moralische Grenzen definiert und technisch-pragmatisch konsequent umgesetzt werden.

Zukunft von Big Data

Mit jedem Klick auf das für uns ausgespielte Angebot belegen wir, dass die Attraktivität persönlicher Vorteile für uns eine enorme Anziehungskraft besitzt. Deshalb werden Big Data-Analysen immer diversifiziertere Ergebnisse liefern. Innovative Big Data-Verarbeiter wie infas 360 nutzen mittlerweile hochmoderne Graphdatenbanken, die deutlich schneller und mehrdimensionaler reale und potenzielle Beziehungen zwischen Unternehmen, handelnden Personen sowie Konsumenten berechnen und darstellen können.

Das bedeutet: Mehr Daten können miteinander in Millisekunden in Verbindung gebracht, berechnet und anschaulich abgebildet werden. Die großen Daten- und Beziehungsnetzwerke nutzen diese Technologie bereits seit längerem. Dadurch werden die Ergebnisse schneller, vielfältiger und besser.

Analytisch begegnet infas 360 dem Big Data-Phänomen mit einer innovativen Methodik wie etwa Smart Research. Hier werden alle verfügbaren Daten aus allen Quellen integriert und kombiniert, mittels Small Area Methoden auf Ebenen von Regionen, Haushalten und Gebäuden aggregiert und anschließend interdisziplinär ausgewertet. Insbesondere die Methoden von Graph Analytics, CRM-Analytics, Geomarketing und Marktforschung finden hier Anwendung.

„Die Heterogenität der Daten in Zeiten von Big Data erfordert eine ebensolche Vielfalt an Analysemethodik. Die schiere Quantität der Daten erfordert modernste Technologie. Nur so können wir das Wissens-Potenzial daraus ausschöpfen.“ so Michael Herter, Geschäftsführer der infas 360 GmbH, „Eine ganz besondere Berücksichtigung wird bei uns wie bisher auch der Datenschutz finden. Nur so erhöhen wir die Akzeptanz in der Öffentlichkeit für dieses aus wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Sicht unverzichtbare Instrument der Big Data-Analysen.“


Über den Autor:

eckhard georgi infas 360.pngEckhard Georgi ist bewanderter Marketingprofi: Seinem beruflichen Start als Grafiker in der Werbeabteilung von Birkenstock folgte nach der Agentur Roschack & Partner der Wechsel zur APA Kreativ Werbung, um sich dort bis in die Geschäftsleitung der APA Firmengruppe zu entwickeln.  Ab 2003 fokussierte er sich auf das Thema "Marketing auf Basis präziser Zielgruppen- und Marktkenntnis" und begleitete als Marketingleiter die infas 360 GmbH in nur wenigen Jahren zum Marktführenden der Branche.

Veröffentlicht am 20.12.2016 und zuletzt aktualisiert am 07.02.2017