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Data Mining ermöglicht Einsparungen bei der Produktion von Technik

Früher benötigten Datenbanken noch teure Spezialisten - ähnlich den Data Scientists heute. Heutzutage optimieren sich Datenbanken von selbst. Sie beobachten dazu die eigenen Daten und ihr Verhalten mit dem Ziel, eine Anfrage in möglichst kurzer Zeit auszuführen. Viele Projekte in der Softwareentwicklung oder im Bereich der semantischen Technologien versuchen ebenfalls, menschliche Routinetätigkeiten bei der Programmierung zu automatisieren. Durch die Optimierung bei der Technologieentwicklung kann die Technologie kostengünstiger produziert werden.

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Doch die Möglichkeit, bisher getrennt betrachteten Daten aus Silos neu zu kombinieren, erbringt nicht immer pünktlich zum nächsten Quartalsbericht eine Wertschöpfung für das Unternehmen. Erst die ökonomische Bewertung der schier unendlichen Möglichkeiten der Datenrekombination kann, in oft mühevoller Kleinarbeit, eine Marktnische oder eine Möglichkeit der Prozessoptimierung offenbaren.

Das Paradigma "The Winner takes all" ist dabei besonders wichtig: Daten sind erst nach der mühevollen Anfertigung der ersten Kopie leicht kopierbar. Nur derjenige, der als Erster den Geschäftsprozess dann auch wirklich umsetzt, gewinnt. Für die Umsetzung ist aber immer wieder die Fähigkeit des mutigen und schnellen Unternehmers gefragt, der nicht unbedingt der Data Scientist ist. Er muss Feedbackschleifen mit dem Kunden drehen und die Idee im Immunsystem des Unternehmens durchboxen, das ja häufig Innovationen zunächst eher als störend empfindet und ablehnt. Oft sind kleinere Unternehmen und Startups dabei flexibler und können schneller aus Fehlern lernen.

Die Überraschungen werden weniger

Datenanalyse kann Unternehmern helfen, das Risiko für die Zukunft zu minimieren. Das bedeutet aber auch möglicherweise: weniger Varianz, weniger Überraschungen. Das heißt auch für die zukünftige Generation an Informatikern, dass sie mehr Verantwortung bei der Anwendung der neuen Werkzeuge übernehmen und die Grenzen der Datenanalyse gut erkennen. Und dass wir gesellschaftliche und politische Rahmenbedingungen für die empirische Datenauswertung und Forschung bereitstellen müssen. Schaffen wir diese Rahmenbedingungen nicht, werden die Menschen eventuell das Vertrauen verlieren und sehr wahrscheinlich ihre Daten nicht mehr bereitstellen.

Dies ist der erste von drei Beiträgen, die sich mit wichtigen Fragestellungen zu Big oder Smart Data beschäftigen. Sie beleuchten die Frage, wie Datenwertschöpfungsketten aufgestellt werden, die von exklusiven Informationen profitieren. Dieser Informationsvorsprung ermöglicht den Unternehmen die Einführung neuer Geschäftsmodelle und die Revolutionierung industrieller Prozesse noch vor den Mitbewerbern. Diese forschungsintensive Zielstellung trifft auf eine hohe Nachfrage, nicht nur bei industriellen Anwendern am Standort Deutschland. Der nächste Beitrag wird sich mit den erheblichen Kosten für die Umsetzung exklusiver Muster in Geschäftsideen mit teilweise beträchtlichem Aufwand im Wechsel der Unternehmenskultur und mit Kosten in den einzelnen Prozessen beschäftigen.

Über den Autor: Prof. Dr.-Ing. habil. Alexander Löser lehrt und forscht an der Beuth-Hochschule für Technik in Berlin im Fachgebiet Datenbanken und textbasierte Informationssysteme (DATEXIS). Mit seinen Kollegen vertritt er dort auch den Forschungs- und Lehrschwerpunkt Data Science. Er berät Konzerne und mittelständische Unternehmen, das BMWi sowie die EU zum Thema "Digitale Wertschöpfung". Sein aktueller Forschungsschwerpunkt ist das In-Database-Text-Mining.

 Arbeitskräfte sparen, Ressourcen besser nutzen
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caldeum 12. Dez 2014

Dieser Interpretation kann ich auch nur zustimmen.

User_x 11. Dez 2014

zu wissen, wenn man etwas zu essen bestellt auch etwas trinken möchte? es liegt daran zu...

NERO 10. Dez 2014

Ich habe schon ein paar Beiträge von Dir gelesen und ehrlich, meistens erzählst Du...

attitudinized 09. Dez 2014

aka kann RapidMinier bedienen, Weka starten und Hadoop in Texten erwähnen ;-)

Marc2 09. Dez 2014

"Schaffen wir diese Rahmenbedingungen nicht, werden die Menschen eventuell das Vertrauen...


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