Was ist eigentlich Big Data?
Big Data ist ein Begriff, der momentan auch in Bezug auf Dialogmarketing in aller Munde ist. Doch was versteckt sich wirklich hinter diesem Ausdruck? Im Prinzip beschreibt Big Data sehr große Datenmengen. Diese Fülle an Daten ist zu groß oder ändert sich zu schnell, um eine Auswertung mit manuellen oder klassischen Methoden zur Datenverarbeitung durchzuführen. Das Hauptkriterium, nach dem Daten als Big Data bezeichnet werden, ist das 3-V-Modell: Die Daten zeigen ein ansteigendes Volumen (engl. volume), sie werden mit immer größerer Geschwindigkeit (engl. velocity) erzeugt und verarbeitet und zeichnen sich durch zunehmende Vielfalt (engl. variety) aus. Die Daten können aus den unterschiedlichsten Bereichen stammen, zum Beispiel aus dem Internet, Mobilfunk, Verkehr und Energiewirtschaft. Konkrete Quellen sind unter anderem Social Media, Überwachungskameras, Assistenzgeräte, Kredit- und Kundenkarten. Der Prozess der Erfassung der Daten, die aus Worten,
Bildern, Interaktionen gezogen werden, wird als datafication bezeichnet. In der derzeitigen Verwendung des Begriffs spielen aber auch weitere Bedeutungen eine Rolle und der Gebrauch ist nahezu inflationistisch: So wird auch die Verarbeitung des großen Datenvolumens selbst als Big Data bezeichnet. Vor allem in den Massenmedien steht Big Data aber auch für
- Vorratsdatenspeicherung und die damit verbundene Überwachung
durch Geheimdienste - Automatisierung von Produktionsprozessen
- Verletzung von Persönlichkeitsrechten von Kunden durch Unternehmen
- Werbung, die auf Daten von Internet- und Handynutzung basieren
- Sammeln von Bewegungsdaten
Verarbeitung und Auswertung von Big Data
Big Data sind Daten, die verteilt sind. Das bedeutet, dass die Datenmengen so groß sind, dass sie nicht mehr an einem einzelnen Knotenpunkt verarbeitet oder gespeichert werden können. So ist es für Großunternehmen heute nicht mehr möglich, alle Unternehmensinformationen auf einem einzigen großen Server abzulegen. Inzwischen werden Datenströme mit Hilfe von Standardhardware auf unterschiedliche Knoten verteilt. Diese können dann je nach Bedarf hinzugefügt oder wieder entfernt werden. Eines der wichtigsten Merkmale bei der Analyse von Big Data ist der Einsatz von Maschinenlern-Algorithmen. Sie werden dazu eingesetzt, Werte aus den Nullen und Einsen, die fortlaufend generiert und verarbeitet werden, zu erstellen. Programmierer schreiben immer wieder neue Analyseprogramme mit verschiedenen Zielausrichtungen, um die gewünschten Auswertung zu erhalten. Kritisiert wird bei der Verarbeitung und Auswertung häufig, dass in vielen Fällen der technisch einfachste Weg gewählt wird. Dadurch werden die Möglichkeiten zur Interpretation der Informationen begrenzt.
Big Data sind Daten, die verteilt sind. Das bedeutet, dass die Datenmengen so groß sind, dass sie nicht mehr an einem einzelnen Knotenpunkt verarbeitet oder gespeichert werden können.
Was macht man mit Big Data?
Was aus den Informationen, die aus Big Data gewonnen werden, gemacht wird, hängt vor allem mit dem Bereich, der sich für die Auswertungen interessiert, zusammen. In der Wirtschaft erstellt man mit Hilfe der neuen oder zusätzlichen Erkenntnisse personenbezogene Profile für Kunden und Interessenten. Diese enthalten dann unter anderem Informationen zu deren Kaufverhalten und Risikopotenzial. Auf diese Weise versucht die Wirtschaft, die Produktion flexibler zu gestalten und zu optimieren. Außerdem sollen Neuheiten durch Vorausberechnungen besser in die Märkte eingebracht werden können. Bei der Erstellung dieser Profile können aber auch Small Data die Grundlage bilden bzw. eine Kombination aus Small Data und Big Data. Die Intention der Wissenschaft in Bezug auf Big Data liegt unter anderem in der Untersuchung von Naturereignissen. Die gesammelten Daten geben Aufschluss darüber, wie zum Beispiel Erdbeben und Epidemien entstehen und wie der Klimawandel voranschreitet und welche Faktoren ihn beeinflussen. Aber auch gesellschaftliche Phänomene wie Bevölkerungswanderungen oder Shitstorms, Verkehrsstaus oder Modetrends können analysiert und interpretiert werden. Ein sehr aktuelles Thema ist momentan die Verwendung
von Big Data durch Behörden und Geheimdienste. Sie suchen in den Datenmengen nach Auffälligkeiten und Abweichungen, die Hinweise auf Terroristen oder andere Kriminelle geben können. Andererseits versuchen sie Ähnlichkeiten zwischen einzelnen Datensätzen zu erkennen. Diese können mögliche Gruppierungen kenntlich machen. Ein weiterer Bereich, auf den Big Data großen Einfluss hat, ist das Marketing. Mit der Zusammenfassung und Auswertung von Kundendaten ergeben sich hier neue Ansätze und Möglichkeiten. Durch die Analyse von beispielsweise Customer Journey oder Social Media-Aktivitäten ist ein immer zielgerichteterer Dialog mit dem einzelnen Kunden möglich. Die Ansprache kann sehr individuell gestaltet
werden, was dem allgemeinen Streben nach einer one to one-Kommunikation entspricht. Allerdings darf bei dem Hype um Big Data nicht vergessen werden, dass der Kunde sich nicht zu sehr beobachtet fühlen darf. Er darf nicht das Gefühl bekommen, dass seine Daten und Aktivitäten andauernd kontrolliert oder gespeichert werden. Dies ist ein wichtiger Aspekt im Kundendialog.
Kritik an Big Data
Big Data wird immer wieder und teils heftig kritisiert. Neben der bereits angesprochenen Kritik an der technischen Umsetzung der Auswertungen gibt es auch negative Einschätzungen in Bezug auf andere Aspekte. Schwierigkeiten werden gerade auch in den Bereichen Datenschutz und Persönlichkeitsrecht gesehen. In den meisten Fällen sind sich die Internetnutzer nicht über die Speicherung ihrer Daten im Klaren und haben dementsprechend auch kein aktives Einverständnis gegeben. Dennoch kann er identifiziert und somit kontrolliert werden. Es ist auch nicht auszuschließen, dass Informationen über eine Person, die eigentlich unproblematisch sind, plötzlich zu
falschen Schlussfolgerungen führen. So kann jemand, der gewisse Bücher liest, in der falschen Straße wohnt und bestimmte Bestellungen im Internet tätigt, im Zuge einer Statistik fälschlicherweise plötzlich risikobehaftet erscheinen und verdächtig sein. Big Data bietet viele Interpretationsmöglichkeiten und Betrachtungsweisen. Die Zukunft wird zeigen, wie diese gewinnbringend eingesetzt werden können. Für die Ausgestaltung des Kundendialogs ist es wichtig, die Entwicklungen und Trends zu verfolgen und die Erkenntnisse in die Kundenkommunikation aufzunehmen.
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