25. September 2013

Big Data auf der knowledge and intelligence summit

Ich durfte letzte Woche meinen Kollegen Bernd Fachbach auf der von der Firma CID organisierten Veranstaltung 2. knowledge and intelligence summit in Wien mit einem Vortrag zu „Informationsversorgung in der Fahrzeugentwicklung“ vertreten. Die im Hotel Le Meridien dem Themenfeld „Market Intelligence. Competitive Intelligence. Big Data“ gewidmete Veranstaltung zeichnete sich durch ein hervorragend abgestimmtes Programm aus.

Herausragend war insbesondere die Keynote von Prof. Viktor Mayer-Schönberger vom Oxford Internet Institute, Autor des Bestsellers „Big Data. Die Revolution, die unser Leben verändern wird“. Seine Keynote hat erfolgreich Mythen rund um Big Data aufgeklärt und den Teilnehmenden den Wert der Daten für eine neue Art der Erkenntnisgewinnung unmittelbar nähergebracht. Meine Hochachtung geht auch an Werner Schachner, dem es gelungen ist, diesen international renommierten Keynoter für die Veranstaltung zu gewinnen.

Auch das weitere Programm der 2. knowledge and intelligence summit war ausgesprochen vielseitig - und der Teilnehmerkreis ebenso hochkarätig. Harald Ladinig, Qualitätsmanager und Wissensbeauftragter der VAMED Standortentwicklung und Engineering referierte zu Market/Competitive Intelligence im Kontext der VAMED. Werner Schachner und Alexander Stumpfegger von CID lieferten einen Einblick in den Einsatz semantischer Such- und Analyselösungen für Market/Competitive Intelligence. Das abwechslungsreiche Programm wurde von zwei virtuellen Vorträgen von Sabine Herlitschka, VP und CTO Infineon Technologies Austria und Klaus Koppitsch, Head of Market Intelligence, Magna Steyr, ergänzt.

Foto-Quelle: CID

Wie bereits gesagt, zählte für mich die Keynote von Mayer-Schönberger zum Besten, das ich je auf einer Veranstaltung gehört habe. Nachdem Big Data derzeit in Wissenschaft und Praxis ein Hype-Wort für alle Vorgänge rund um Daten darstellt, war für es mich besonders interessant, wie Prof. Mayer-Schönberger den Begriff erklärt und weiter abgrenzt.

Nach Prof. Mayer-Schönberger ist Big Data durch drei wesentliche Aspekte gekennzeichnet. Er bezeichnet diese mit „mehr“, „unscharf“ und „Korrelation“.

  • Mehr: Heute existieren mehr Daten zu einem Thema, als jemals zuvor. Das erlaubt es den Wissenschaftlern weiter Fragen an die Daten zu stellen. Im „alten Paradigma“ wurden zuerst die Frage gestellt, dann die speziellen Daten gesammelt und die Frage(n) beantwortet. Man hatte aber keine weitere Möglichkeit, Fragen an die Daten zu stellen (da die gestellte Frage die Art der Datensammlung determiniert). Es werden heute vielmehr Daten gesammelt (manchmal sogar alle), und man bewegt sich von statistischen Samples und der Frage der Repräsentativität von Stichproben weg. 
  • Unscharf: Die Daten geben mehr eine allgemeine Richtung, vor anstatt einen Sachverhalt im Detail zu erklären. Es gilt bei Big Data, möglichst viele Datenpunkte statt weniger zu untersuchen. Die Daten liegen oftmals in unterschiedlicher Qualität und in unterschiedlichen verteilten Quellen vor. Weil heute mehr Daten gesammelt werden, kann eine Unschärfe in der Datensammlung akzeptiert werden. 
  • Korrelation: Wichtiger als das „warum“ ist bei Big Data das „was“. Big Data kann keine Antworten auf Fragen der Kausalität geben. Es gilt vielmehr nach Mustern in den Daten Ausschau zu halten, um neuartige und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Eine solchermaßen identifizierte Korrelation sagt nichts darüber aus, warum etwas passiert, sondern nur, dass etwas passiert.
Mit traditionell geringen Datenmengen (Small Data) und möglichst repräsentativen Stichproben hat man in der Vergangenheit das Ziel gehabt, ganz bestimmte Fragen zu beantworten – und zuvor aufgestellte Hypothesen zu testen. Die erhobenenen Daten waren auf die Fragestellungen abgestimmt - und wurden nur zu diesem Zweck erhoben. Im Zeitalter von Big Data können Daten vielfach - und vor allem für andere Zwecke herangezogen werden. Vom ursprünglichen Zweck der Daten werden also weitere Verwendungen abgeleitet, man „lässt die Daten sprechen“. Dadurch kann neue Wertschöpfung generiert werden, die sich auch in neuen Geschäftsmodellen äußert.

Der Big Data Vortrag war durch viele Beispiele gekennzeichnet, u.a. von Rolls Royce und BMW, wo Big Data u.a. für „predictive monitoring“ und „predictive maintenance“ eingesetzt wird. Weiters wurde die Plattform decide.com angeführt, die aus einer Vielzahl an Preispunkten durch geeignete statistische Modelle Prognosen für die Preisentwicklung erstellt, wie z.B. wann ist der beste Preis für den Kauf eines Produkts. Eine weitere angesprochene Plattform zur Flugpreisvorhersage mit dem Namen "Farecast" wurde in der Zwischenzeit von Microsoft aufgekauft und ergänzt nun die Suchmaschine Bing (Bing Travel), um den günstigsten Kaufzeitpunkt für Flugtickets vorherzusagen.

Alles in allem ist Big Data eine verfolgenswerte Entwicklung, speziell für Entrepreneure und Geschäftsmodellinnovatoren.

Anbei darf ich noch weitere Links zu Big Data anfügen:

Eingestellt von um 08:03

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