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Big Data - und was dann?

Daten, heißt es, sind die Währung des Informationszeitalters. Aber was nützt der neue Datenreichtum wirklich? Und wer profitiert am Ende davon?

Die Daten sind da – nur weiß sie kaum jemand zu nutzen

Stefan Nann
  • Es gibt riesige Datensammlungen in Unternehmen und aus öffentlichen Quellen
  • Doch die meisten Datenbesitzer wissen nichts mit ihrem Schatz anzufangen
  • Europas Chance sind Big-Data-Anwendungen ohne Angst vor Datenkraken

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Beim Thema Big Data winken selbst professionelle Marktbeobachter mitunter genervt ab. Wie sollen wir mit den großen US-Unternehmen und ihren riesigen Datensammlungen mithalten? Außerdem sei das Thema ein großer Hype, aber wirklich etwas anfangen könnten die wenigsten damit. Nicht nur mit Big Data selbst, sondern sogar mit ihren eigenen, im Unternehmen vorhandenen Daten. Dafür seien die meisten Datensammlungen zu unsortiert, würden viel zu wenig systematisch ausgewertet und wenn, dann ohne Fantasie.

Diese grundsätzliche Bewertung des Status quo ist auf den ersten Blick gar nicht so falsch. Aber völlig falsch wäre es, das Thema deshalb auf die lange Bank zu schieben oder gar zu ignorieren. Im Gegenteil: Gerade weil die meisten Unternehmen noch gar nicht wissen, welche Datenschätze eigentlich bei ihnen lagern und wie sie diese verwenden können, ist es höchste Zeit, sich intensiver und systematischer mit dem Thema zu beschäftigen. Dabei gilt es auch, ein Gegenmodell zum Ansatz „Erfolg durch Masse“ der großen Unternehmen aus den USA zu finden.

Dort dominieren Amazon, Google und Facebook – inklusive der Tochterfirmen Instagram und WhatsApp – den Bereich Big Data. Die Unternehmen sammeln Daten in vorher noch nie erlebtem Umfang, optimieren im Hintergrund extrem viel und lassen externe Beobachter oft im Dunkeln darüber, was sie da genau entwickeln. Das ruft zu Recht auch Kritiker auf den Plan und hat unter anderem den Begriff der Datenkraken geprägt.

Der Bedarf an Auswertungen ist auch bei uns riesig

Der deutsche und europäische Ansatz sollte ein anderer sein. An der schieren Masse der großen US-Konkurrenz können und sollten wir uns nicht messen lassen. Stattdessen geht es darum, zunächst einmal zu verstehen, welche Daten es überhaupt gibt und wie sie mit neuen Lösungen gezielt genutzt werden können. Wir erleben in unserer täglichen Arbeit, dass immer mehr Unternehmen hier auf der Suche sind. Finanzdienstleister, Verlage, Börsen oder Beteiligungsgesellschaften – das Spektrum der Firmen ist riesig, die Bedarf haben an intelligenten Auswertungen.

Es gilt also vor allem, zunächst einmal die vorhandenen Daten systematisch zu sammeln und zu ordnen – und sich dann damit zu beschäftigen, welche versteckten Informationen dort enthalten sein könnten und wie sie sich vielleicht extrahieren lassen.

Ein gutes Beispiel dafür ist das, was wir „Emotional Data Intelligence“ nennen. Dafür sammeln wir täglich mehrere Millionen Nachrichten ein, in denen Menschen sich zum aktuellen Börsengeschehen äußern. Jede einzelne Information ist dabei öffentlich zugänglich, zum Beispiel auf Twitter, in Börsenforen oder in den Kommentarspalten auf Newsportalen.

Kostolany hatte recht – das wissen wir heute auch dank der sozialen Medien

Mächtig werden diese Daten aber erst, wenn sie in ihrer Gesamtheit ausgewertet und intelligent verknüpft werden. Spezialisierte Algorithmen verstehen inzwischen sehr zuverlässig, ob ein Kommentar oder eine Nachricht positiv oder negativ formuliert ist und um welches Thema es geht. Man kann nun lange darüber streiten, ob eine einzelne Meinung zu einer einzelnen Aktie überhaupt irgendeine Rolle spielt. In der Masse ist es jedoch klar messbar, dass sich die in den Millionen Nachrichten enthaltenen Emotionen am Aktienmarkt niederschlagen.

Und genau an dieser Stelle schließt sich der Kreis zu einer praktischen Anwendung. Börsenguru André Kostolany hat einmal gesagt: „Die Börse reagiert nur zu zehn Prozent auf Fakten, der Rest ist Psychologie.“ Heute können wir diese Psychologie rund um die Uhr und in Echtzeit messen, und zwar mithilfe von öffentlich im Internet zugänglichen Informationen.

Hier liegt die größte Chance für uns in Deutschland und Europa: Mithilfe von vorhandenen Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen oder alte Erkenntnisse messbar zu machen. Das gilt selbstverständlich nicht nur für den Finanzmarkt, der ein Paradebeispiel für die Beeinflussung durch Emotionen ist, sondern auch für sehr viele andere Bereiche. Wir brauchen dafür keine großen Datenstaubsauger, sondern intelligente und kreative Ideen. Die Daten liegen auf der Straße. Wir müssen sie nur richtig strukturieren und kombinieren.

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Veröffentlicht:

Stefan Nann
© StockPulse
Stefan Nann

Gründer und Geschäftsführer, StockPulse

Stefan Nann ist Gründer und Geschäftsführer der Datenanalysefirma StockPulse. Im Rahmen seines Doktorandenprogramms an der Universität zu Köln absolvierte er einen 18-monatigen Forschungsaufenthalt am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Boston. Er bechäftigt sich seit mehr als zehn Jahren mit der Analyse von Netzwerkstrukturen und der Auswertung öffentlicher Daten aus Social Media. Seine Forschungsarbeiten wurden auf zahlreichen Konferenzen, in Büchern und Zeitschriften veröffentlicht.

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