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Big Data: Daten sind wie Baumwolle

Google tut es, Bisnode tut es auch und Facebook erst recht: Sie verdienen Geld mit den Informationen ihrer Nutzer. Viele andere Unternehmen wissen dagegen gar nicht, wie sie ihre Daten verwerten sollen. Sie sollten Daten wie Baumwolle betrachten.

Artikel von Alexander Löser veröffentlicht am
Computeranlagen in der Schweiz
Computeranlagen in der Schweiz (Bild: Fabrice Coffrini/AFP/Getty Images)

Baumwolle anbauen und pflücken, das Design entwerfen, weben, Shops beliefern und die Sachen verkaufen: Bekleidungshersteller wissen seit vielen Jahren, wie sie eine Wertschöpfung mit Naturprodukten erzielen können. Die Unternehmen wandeln vorhandene Güter in wertvollere um. Was viele Unternehmer noch nicht verstanden haben: Diese Wertschöpfung funktioniert nicht nur mit Naturprodukten, sondern auch digital. Daten lassen sich genauso umwandeln. Für die Datenwertschöpfung gibt es mehrere Modelle.

Seit vielen Jahren speichern Unternehmen im Rahmen der gesetzlichen Möglichkeiten Rohdaten. Einerseits oft aus Gründen der Nachweispflicht wie Mobilfunkprovider, andererseits aber oft auch mit der Hoffnung, einen Informationsvorsprung gegenüber den Mitbewerbern zu erhalten, neue Geschäftsmodelle früh zu erkennen und industrielle Prozesse zu verbessern.

Dieser Trend wird verstärkt durch neue Technologien wie zum Beispiel das Apache Projekt Hadoop oder Distributions von Cloudera, IBM, Hortonworks oder MAPR. Sie ermöglichen es den Unternehmen, Massen an Transaktionsdaten vorzuhalten und zu verarbeiten - zu teilweise viel geringeren Kosten als beispielsweise mit herkömmlichen verteilten RDBMS.

Diese Technologien erleichtern es Unternehmen, die Grundlagen für ihre Geschäfte zu verbessern, beispielsweise zeitnah und genau zu verstehen, was der Kunde will. Datengetriebene Technologien helfen Unternehmen, noch mehr Kunden (idealerweise n=alle), noch genauer einen Kunden (n=1) und noch zeitnaher (jetzt) das Bedürfnis des Kunden zu verstehen. Bekannte Dienste für das Messen von Kundenverhalten im Web sind Google Analytics, Alexa.com, Nugg.ad oder Zanox.

Data Scientists und Unternehmensexperten müssen zusammenarbeiten

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Noch benötigen Unternehmen die - gefühlt 100.000 zusätzlichen - Data Scientists, um die vielen in der Vergangenheit gewachsenen Datensilos aus der Digitalisierung zu integrieren und auszuwerten. Diese Data Scientists werden häufig als Mittler benötigt, um für die "Jedermanns", also die Prozesseigner, Marktforscher und Kaufleute, die Augen zu sein.

Oft haben diese Domänenexperten zwar viel Erfahrung oder ein Bauchgefühl dafür, welche betriebswirtschaftlichen Muster relevant sein können. Es fehlt ihnen aber an der Fähigkeit, diese Muster zu formalisieren, die Daten zu integrieren und systematisch Muster in einem iterativen Data-Mining-Prozess abzuleiten. Data Scientists wiederum haben zwar hohe Fähigkeiten in der Verarbeitung von (Roh-) Daten und im Mining von Mustern. Oft fehlt ihnen aber genau das über Jahre gesammelte Erfahrungswissen der etablierten Experten im Unternehmen.

Die nächsten Jahre werden zeigen, welche Unternehmen diesen Prozess des Wechsels zu interdisziplinären Teams am besten bei der Entscheidungsfindung umsetzen können. Idealerweise sind die Teams aus erfahrenen Mitarbeitern der alten Schule und aus Mitarbeitern mit einer datengetriebenen Sicht zusammengesetzt. Doch nicht in allen Unternehmen gibt es Data Scientists.

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...

Anonymer Nutzer 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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