Big Data – Ansichten und Aussichten – Revolution

Wie Big Data die Welt verändert

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Das Brisante steckt zwischen massenhaft Belanglosem

Die Probleme, die mit Big Data Tools gelöst werden können, sind zahl- und variantenreich. Miller teilt sie in zwei verschieden Kategorien ein. Die erste Kategorie sind klassische Business-Intelligence-Probleme, die ihrer traditionellen Datenbank entwachsen sind, vielleicht aufgrund von Echtzeit-Sensordaten oder dem Internet, also Kundendaten.

Die zweite Kategorie erfordert laut Miller die Verbindung der Punkte über verschiedene Datenquellen und dann muss man zwischen den Zeilen lesen, weil die gesuchten Antworten nicht direkt in den Daten codiert sind. Die Marktvorhersage beispielsweise stellt ein solches Problem dar.

Mit dem Aufbau eines Gesamtbildes, das aus vielen vorhandenen Wissensquellen zusammengetragen wird, kann man damit beginnen, offene strategische Fragen zu beantworten wie etwa: „Wie viele Widgets werden wir verkaufen? Wie könnte sich ein Erdbeben oder ein politischer Aufstand auf unser Geschäft auswirken?“

Hätte der 11. September 2001 verhindert werden können?

Miller weist darauf hin, dass diese Art der Informationsynthese der Arbeitsweise von Intelligence-Analysten ähnelt, um Bedrohungen zu erkennen. „Der Bereich der visuellen Analytik nach dem 11. September 2001 wurde aus der Erkenntnis heraus geboren, dass die Regierung genau genommen alle Daten hatte, die sie benötigt hätte, um den Anschlag zu verhindern, aber diese Daten waren an verschiedenen Orten verstreut und die Regierung wusste eigentlich nicht, was sie wusste.“

Ergänzendes zum Thema
11. September 2001

Ex-Spion Thomas Drake ist jemand, der den US-Geheimdienst NSA wie kaum ein anderer kennt. Für ihn steht eindeutig fest: Die NSA hätte den Anschlag verhindern können, denn die entscheidenden Informationen seien vorhanden gewesen, aber man habe sie nicht verstehen können und sie seien nicht weitergegeben worden.

So sei auch niemand in der Lage gewesen, die einzelnen Punkte miteinander zu verbinden. Drake sagt: „Der größe Widerspruch unserer Zeit ist es, dass Geheimdienste wie die NSA mit den gigantischen Datenmengen genau genommen gar nichts anfangen können, denn je mehr Daten sie sammeln, desto größere Heuhaufen entstehen – und umso schwerer wird es, die Nadel zu finden. Daten zu bekommen ist kein Problem. Das Problem ist, etwas darin zu erkennen.“

Das Miller-Team arbeitet nun daran, diese leistungsstarke Funktion in die Hände der einzelnen Nutzer zu legen und zwar in Form einer Initiative, die sich „Tiefe Einblicke“ nennt. „Wenn man einfach und effektiv all die verschiedenen Bits an Informationen von Menschen, Orten, Projekten, Veranstaltungen und so weiter zu einem persönlichen großen Bild zusammenfügen würde, das im Lauf der Zeit wächst, würde man mehr wissen, weniger vergessen und neue Dinge im Rahmen dessen lernen, was man bereits kennt.“

Ob für Big Data oder persönliche Daten: Miller sieht die Strömung als Informations-Ökologie-Modell, das er während einer Whiteboards-Diskussion vor 20 Jahren erfand. „Wir haben die Informations-Ökologie nun seit geraumer Zeit als Modell verwendet und finden es gut, egal, ob man über digitale Informationen, Papierdokumente oder sogar das gesprochene Wort spricht", sagt Miller. „Wir finden etwas Interessantes, entscheiden uns, es zu behalten und bauen anschließend darauf auf, indem wir alles, was wir wissen, mit anderen teilen und dann beginnt der Zyklus von Neuem.“

Kontextuelle Informationen – an Menschen angepasst

(Bild: DataCenter-Insider)
„Momentan arbeiten wir hart daran, eine neue Art der Information zu schaffen, die sich dem annähert, wie wir – als Menschen – die Welt verstehen“, sagt Miller, „Alles, zusammengefügt mit allem, in einem einzigen Kontext verbunden.“

Miller glaubt weiterhin, dass die stärkeren Sharing-Funktionen das Potenzial in sich tragen, Dienstleistungen dramatisch zu verbessern, während gleichzeitig für eine bessere Kontrolle der Privatsphäre gesorgt wird. Er bemerkte einmal: „Heute kann mir Amazon neue Bücher oder Produkte empfehlen – die auf meiner Kaufhistorie basieren – das ist aber auch schon alles.

Das Gleiche gilt für Netflix und andere. Wenn ich selektiv wählen könnte – und es ist wichtig, dass ich diese Wahl habe – und mehr über mich selbst erzählen könnte, dann könnte man mir wesentlich bessere Empfehlungen geben – auch für andere Dinge, die ich vielleicht benötigen würde. Zum Beispiel könnte ich Informationen über mein Lieblingsessen oder diätetische Einschränkungen mit dem Restaurant, das ich besuchen möchte, teilen und es könnte das Menü ganz speziell auf mich „zuschneidern“, sozusagen.

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